17-3. Тестирование python_repos.py: в python_repos.py для проверки успешности вызова API выводится значение status_code. Напишите программу test_python_repos.py, которая использует модуль unittest для проверки того, что значение status_code равно 200. Придумайте другие условия, которые могут проверяться при тестировании, — например, что количество возвращаемых элементов совпадает с ожидаемым, а общее количество репозиториев превышает некоторый ­порог.

Итоги

В этой главе вы узнали, как использовать API для написания программ, автоматически собирающих необходимые данные и использующих полученную информацию для создания визуализации. Мы использовали GitHub API для получения информации о самых популярных проектах Python на GitHub, а также в общих чертах рассмотрели API Hacker News. Вы узнали, как с помощью пакета requests автоматически выдать вызов API к GitHub и как обработать результаты этого вызова. Также были описаны некоторые средства конфигурации Pygal, позволяющие выполнить дополнительную настройку внешнего вида создаваемых диаграмм.

В последнем проекте мы используем Django для построения веб-приложения.

Проект 3. Веб-приложения

18. Знакомство с Django

Современные веб-сайты в действительности представляют собой многофункцио­нальные приложения, достаточно близкие к полноценным приложениям для настольных систем. Python содержит богатый набор инструментов для построения веб-приложений. В этой главе вы научитесь использовать Django (http://djangoproject.com/) для построения проекта Learning Log — сетевой журнальной системы для отслеживания информации, полученной вами по определенной теме.

Мы напишем спецификацию для этого проекта, а затем определим модели для данных, с которыми будет работать приложение. Мы воспользуемся административной системой Django для ввода некоторых начальных данных, а затем научимся писать представления и шаблоны, на базе которых Django будет строить страницы нашего сайта.

Django представляет собой веб-инфраструктуру — набор инструментов для построения интерактивных веб-сайтов. Django может реагировать на запросы страниц, упрощает чтение и запись информации в базы данных, управление пользователями и многие другие операции. В главах 19 и 20 мы доработаем проект Learning Log, а затем развернем его на сервере, чтобы вы (и ваши друзья) могли использовать их.

Подготовка к созданию проекта

В начале работы над проектом необходимо описать проект в спецификации. Затем вы создадите виртуальную среду для построения проекта.

Написание спецификации

В полной спецификации описываются цели проекта, его функциональность, а также внешний вид и интерфейс пользователя. Как и любой хороший проект или бизнес-план, спецификация должна сосредоточиться на самых важных аспектах и обеспечивать планомерную разработку проекта. Здесь мы не будем писать полную спецификацию, а сформулируем несколько четких целей, которые будут задавать направление процесса разработки. Вот как выглядит спецификация:

Мы напишем веб-приложение с именем Learning Log, при помощи которого пользователь сможет вести журнал интересующих его тем и создавать записи в журнале во время изучения каждой темы. Домашняя страница Learning Log содержит описание сайта и приглашает пользователя зарегистрироваться либо ввести свои учетные данные. После успешного входа пользователь получает возможность создавать новые темы, добавлять новые записи, читать и редактировать существу­ющие записи.

Во время изучения нового материала бывает полезно вести журнал того, что вы узнали, — записи пригодятся для контроля и возвращения к необходимой информации. Хорошее приложение повышает эффективность этого процесса.

Создание виртуальной среды

Для работы с Django необходимо сначала создать виртуальную среду для работы. Виртуальная среда представляет собой подраздел системы, в котором вы можете устанавливать пакеты в изоляции от всех остальных пакетов Python. Отделение библиотек одного проекта от других проектов принесет пользу при развертывании Learning Log на сервере в главе 20.

Создайте для проекта новый каталог с именем learning_log, перейдите в этот ­каталог в терминальном режиме и создайте виртуальную среду. Если вы работаете в Python 3, то сможете создать виртуальную среду следующей командой:

learning_log$ python -m venv ll_env

learning_log$

Команда запускает модуль venv и использует его для создания виртуальной среды с именем ll_env. Если этот способ сработал, переходите к разделу «Активизация виртуальной среды» на с. 382. Если что-то не получилось, прочитайте следующий раздел — «Установка virtualenv».

Установка virtualenv

Если вы используете более раннюю версию Python или ваша система не настроена для правильного использования модуля venv, установите пакет virtualenv. Установка virtualenv выполняется следующей командой:

$ pip install --user virtualenv