Как мы делали Antida Frontend School

Вопрос “Как спроектировать курс и программу обучения?” совсем не тривиальный. Даже учитывая многочисленность подобных курсов, всегда есть особенности, из-за которых нельзя просто так взять и скопировать. Мы хотим поделиться опытом, как мы разрабатывали учебную программы для frontend-школы, какие цели преследовали и что у нас в итоге получилось.

Настройка Amazon IoT Button

У нас в компании есть проект, связанный с облачными кнопками от Amazon, — Amazon IoT Button. Процесс настройки этих кнопок не самый простой, поэтому мы решили написать инструкцию, чтобы сэкономить время всем, кто начинает работу с этим устройством.

Задача: настроить кнопку таким образом, чтобы при нажатии в облаке запускалась произвольная lambda-функция.

Кнопка работает следующим образом. По нажатию она включается, подключается к Wi-Fi и отправляет запрос в облако Amazon, где находится обработчик нажатия в виде Amazon Lambda. Батарейки хватает примерно на 2000 нажатий.

Трансформация из Junior в Middle для Python-разработчиков

Статья из внутренней базы знаний нашей компании.

Мы подразумеваем, что разработчик грейда Junior владеет навыками программирования на Python (в идеале — Python 3), базово знает Django/Flask или что-то подобное и умеет работать с базой данных и системной контроля версий (мы используем Git). Таким образом, он может разработать простое веб-приложение на этом стеке.

Для перехода в грейд Middle разработчик должен освоить следующий список инструментов/технологий/навыков.

Мы начали организовывать конференцию Python-разработчиков в Челябинске

В прошлую субботу, 21 октября 2017 года, мы провели свою первую конференцию Python-разработчиков Челябинска. Нам удалось собрать в одном месте почти 70 человек, увлеченных разработкой на этом языке так же, как мы. На первой встрече было представлено пять докладов: три из них были от нашей компании.

Разработка SaaS на Django и Python. Часть 2. Шардинг базы данных (multi-tenant)

В предыдущей статье мы затронули тему размещения аккаунтов на отдельных поддоменах, а так же способ реализации публичного API в обычном приложении Django (с учетом того, что серверная сторона уже реализована в виде WebAPI для SPA-приложения).

Сегодня мы поговорим о шардинге баз данных и о том, как его можно применять при разработке SaaS продуктов. Частично о шардинге мы уже рассказывали ранее в серии статей о проектировании высоконагруженных веб-приложений: База данных. Рекомендую обратиться к этому материалу, т.к. тема оптимизации работы с БД достаточно сложная.

Сегодня речь пойдет по большей части о практике. Мы наглядно покажем (с примерами кода), как можно реализовать шардинг базы данных в SaaS проекте на Django, Python и PostgreSQL/MySQL.

Разработка SaaS на Django и Python. Часть 1. Поддомены и публичный API

Вдохновившись интересными решениями на последних наших проектах, я решил описать то, как можно реализовать три типичные составляющие SaaS проекта на Django и Python.

Материал будет разбит на две части, в которых мы рассмотрим следующие темы.

1. Размещение каждого аккаунта на отдельном поддомене; 
2. Простой и быстрый способ выделить публичный API вашего сервиса; 
3. Размещение данных каждого аккаунта в отдельных базах данных.

Сегодня речь пойдет о первых двух пунктах. Рассказ о размещении аккаунтов в разных базах данных заслуживает отдельной статьи.

На сервере мы часто используем Django и Python, Celery и Redis для реализации распределенной очереди задач, а в качестве СУБД PostgreSQL или MySQL. Клиентская сторона обычно реализуется на AngularJS, ReactJS или другом MVVM/MVC фреймворке.

Исходя из этого, далее по тексту я буду предполагать, что на вашем проекте используется подобный технологический стек, хотя это не принципиально.

Про опыт работы над проектами из США

Наша компания сейчас работает над вторым проектом для заказчика из Соединенных Штатов. Оба проекта — облачные SaaS-системы (B2B и B2C, соответственно). Основное их отличие для нашей компании заключается в том, что первый мы самостоятельно разрабатывали с нуля, а ко второму мы подключились как удаленная команда, чтобы улучшить и ускорить разработку. Об особенностях, различиях и некоторых выводах пойдет речь в этой статье.