Какие библиотеки Python вы использовали на предыдущем проекте?

Ответ

На предыдущем проекте, который представлял собой разработку RESTful API и системы обработки данных, я активно использовал следующие библиотеки Python:

Для веб-разработки и API:

Django: Основной веб-фреймворк для быстрой разработки бэкенда, обеспечивающий ORM, админ-панель, систему аутентификации и маршрутизацию.
Django REST Framework (DRF): Расширение для Django, позволившее быстро создавать мощные и гибкие RESTful API с сериализаторами, ViewSets и аутентификацией.
Requests: Использовался для выполнения исходящих HTTP-запросов к внешним сервисам и API.

Для работы с данными и базой данных:

SQLAlchemy: Мощный ORM для работы с реляционными базами данных, предоставляющий гибкий и эффективный способ взаимодействия с БД, особенно для сложных запросов и миграций.
Pandas: Применялся для предобработки, анализа и трансформации больших объемов данных, поступающих из различных источников, перед их сохранением в БД или передачей в другие системы.

Для асинхронных задач и кеширования:

Celery: Распределенная система очередей задач, использовалась для выполнения длительных операций (например, генерация отчетов, отправка уведомлений, обработка изображений) в фоновом режиме, не блокируя основной поток приложения.
Redis: Выступал в качестве брокера сообщений для Celery и как высокопроизводительное хранилище для кеширования данных, что значительно ускоряло работу приложения.

Для тестирования и парсинга:

Pytest: Фреймворк для написания и запуска тестов, обеспечивающий чистый синтаксис и мощные возможности для юнит- и интеграционного тестирования.
BeautifulSoup и Scrapy: Использовались для парсинга веб-страниц и сбора данных из открытых источников.

Пример использования Django REST Framework: Для демонстрации работы с DRF, вот как можно определить сериализатор и ViewSet для простой модели Product:

# Предположим, у нас есть модель Product в models.py
# from django.db import models
# class Product(models.Model):
#     name = models.CharField(max_length=100)
#     price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)
#     description = models.TextField(blank=True)

from rest_framework import serializers, viewsets
from .models import Product # Импортируем нашу модель

class ProductSerializer(serializers.ModelSerializer):
    """
    Сериализатор для модели Product.
    Преобразует объекты Product в JSON и обратно.
    """
    class Meta:
        model = Product
        fields = ['id', 'name', 'price', 'description']
        read_only_fields = ['id'] # ID обычно генерируется автоматически

class ProductViewSet(viewsets.ModelViewSet):
    """
    ViewSet для работы с коллекцией продуктов.
    Предоставляет CRUD-операции через REST API.
    """
    queryset = Product.objects.all()
    serializer_class = ProductSerializer

Этот код позволяет быстро создать API-эндпоинты для создания, чтения, обновления и удаления продуктов.