Skip to content

GregFedy/foodgram-project-react

Folders and files

NameName
Last commit message
Last commit date

Latest commit

 

History

35 Commits
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

Repository files navigation

Дипломный проект «Foodgram»

Описание

Foodgram, «Продуктовый помощник». Онлайн-сервис и API для него. На этом сервисе пользователи могут публиковать рецепты, подписываться на публикации других пользователей, добавлять понравившиеся рецепты в список «Избранное», а перед походом в магазин скачивать сводный список продуктов, необходимых для приготовления одного или нескольких выбранных блюд.

Проект доступен по адресу gregfedy.sytes.net
Документация к API доступна по адресу gregfedy.sytes.net/api/docs/
Админ-зона доступна по адресу gregfedy.sytes.net/admin/

Функционал API:

AUTH

  • Получение JWT-токена в обмен на password и email
  • Удаление JWT-токена текущего пользователя

USERS

  • Регистрация пользователя
  • Изменение пароля текущего пользователя
  • Получение списка пользователей
  • Получение профиля пользователя по id
  • Получение профиля текущего пользователя

TAGS

  • Получение списка всех тегов
  • Получение тега по id

RECIPES

  • Получение списка всех рецептов
  • Создание рецепта
  • Получение рецепта по id
  • Изменение рецепта по id
  • Удаление рецепта по id

SHOPPING_CART

  • Скачивание файла со списком покупок
  • Добавление рецепта в список покупок по id
  • Удаление рецепта из списка покупок по id

FAVORITES

  • Добавление рецепта в избранное по id
  • Удаление рецепта из избранного по id

FOLLOWS

  • Получение списка подписок текущего пользователя
  • Подписка на пользователя по id
  • Отписка от пользователя по id

INGREDIENTS

  • Получение списка всех ингредиентов
  • Получение ингредиента по id

Для регистрации новых пользователей:

  1. Необходимо отправить POST-запрос на добавление нового пользователя с параметрами email, username, first_name, last_name, password на эндпоинт /api/users/.
  2. Дальше необходимо отправить POST-запрос с параметрами password и email на эндпоинт /api/auth/token/login/, в ответе на запрос придёт token (JWT-токен).
  3. При желании можно отправить POST-запрос на эндпоинт /api/auth/token/logout/ для удаления JWT-токена.

Установка

Шаг 1. Установка Docker

Cкачать Docker Desktop для Mac или Windows. Docker Compose будет установлен автоматически. В Linux следует убедиться, что установлена последняя версия Compose. Официальная инструкция по установке Docker.

Шаг 2. Создать файл .env в директории /infra внутри приложения

Пример:

DB_ENGINE=django.db.backends.postgresql
DB_NAME=postgres
POSTGRES_USER=postgres
POSTGRES_PASSWORD=postgres
DB_HOST=db
DB_PORT=5432
SECRET_KEY=...
DEBUG=False
ALLOWED_HOSTS=127.0.0.1

Шаг 3. Запуск docker-compose

Для запуска необходимо выполнить из директории /infra команду:

docker-compose up -d

Шаг 4. Создание базы данных

Применяем миграции:

docker-compose exec backend python manage.py migrate

Шаг 5. Создание суперпользователя

Создание суперпользователя:

docker-compose exec backend python manage.py createsuperuser

Шаг 6. Подгружаем статику

Выполните команду:

docker-compose exec backend python manage.py collectstatic --no-input 

Шаг 7. Заполнение базы тестовыми данными

Для заполнения базы тестовыми данными вы можете использовать файл ingredients.csv, который находится в директории /data. Выполните команду:

docker-compose exec backend python manage.py load_csv data/

Другие команды

Остановить работу всех контейнеров можно командой:

docker-compose down

Для пересборки и запуска контейнеров воспользуйтесь командой:

docker-compose up -d --build 

Мониторинг запущенных контейнеров:

docker stats

Останавливаем и удаляем контейнеры, сети, тома и образы:

docker-compose down -v

Команда покажет, сколько места на диске занимают образы, контейнеры, тома и билд-кеш. Будет и информация о том, сколько места можно освободить, удалив ненужное:

docker system df

Все неактивные (остановленные) контейнеры удаляются командой:

docker container prune

Можно удалить образы, какие использовались как промежуточные для сборки других образов, но на которые не ссылается ни один контейнер. Их называют dangling images (англ. «висячие образы»). Для выполнения такой задачи используется команда:

docker image prune

Удалить вообще всё, что не используется (неиспользуемые образы, остановленные контейнеры, тома, которые не использует ни один контейнер, билд-кеш), можно командой:

docker system prune

Автор проекта:

Python workflow

About

Foodgram project template

Resources

Stars

Watchers

Forks

Releases

No releases published

Packages

No packages published