Пришло время создать еще один прохладный проект, используя Django и Framework.
В этом посте мы собираемся построить API REST в реальном времени.
Канал YouTube с видеоуроками – Обратный питон youtube
Прежде чем мы продолжим, посмотрите Обратный питон Анкет Вы можете найти больше таких статей с дизайном UI UX, и если вам понравилось, поделитесь в социальных сетях или с друзьями.
В настоящее время я заинтересован в криптовалюте, поэтому я решил создать API криптовалюты, чтобы использовать его в React. Что ж, нам нужно постоянно ползать и постоянно обновлять данные и избегать долгосрочного тайм -аута.
Установка и конфигурация
Начнем с создания нового проекта с именем CryptocurrencyTracking и внутри вашего проекта создать приложение с именем Trackingapi
django-admin startproject cryptocurrencytracking cd cryptocurrencytracking django-admin startapp trackingAPI
и установить платформу REST:
pip install djangorestframework
После завершения установки откройте свой настройки.py и обновление stasted_apps.
INSTALLED_APPS = [
...
'rest_framework',
'trackingAPI',
]
Итак, я заявил, прежде чем нам понадобятся долгосрочные запросы. Сельдерей является лучшим выбором для выполнения обработки фоновой задачи в экосистеме Python/Django. Он имеет простой и четкий API, и он прекрасно интегрируется с Django. Таким образом, мы используем сельдерея для выполнения трудоемких задач, передавая их в очередь, чтобы выполняться в фоновом режиме, и всегда поддерживать сервер готовым отвечать на новые запросы.
Чтобы установить выполнение сельдерея следующая команда:
pip install Celery
Сельдерея требует решения для отправки и получения сообщений; Обычно это происходит в виде отдельной службы, называемой брокером сообщения. Мы будем настраивать сельдерей, чтобы использовать Rabbitmq Система обмена сообщениями, поскольку она обеспечивает надежные, стабильные производительность и хорошо взаимодействует с сельдереем.
Мы можем установить RabbitMQ через репозитории Ubuntu, следующая команда:
sudo apt-get install rabbitmq-server
Затем включите и запустите услугу RabbitMQ:
sudo systemctl enable rabbitmq-server sudo systemctl start rabbitmq-server
Установите Rabbitmq на Mac
После завершения установки добавьте конфигурацию celery_broker_url в конец настройки.py файл:
CELERY_BROKER_URL = 'amqp://localhost'
Затем создайте celery.py внутри вашего проекта.
celery.py
import os
from celery import Celery
os.environ.setdefault('DJANGO_SETTINGS_MODULE', 'cryptocurrencytracking.settings')
app = Celery('cryptocurrencytracking')
app.config_from_object('django.conf:settings', namespace='CELERY')
app.autodiscover_tasks()
Мы настраиваем модуль настройки Django по умолчанию для программы «Сельдерея» и загрузки модулей задач из всех зарегистрированных конфигураций приложения Django.
Теперь внутри твоего __init__.py импортировать сельдерей:
from .celery import app as celery_app __all__ = ['celery_app']
Это убедится, что наше приложение для сельдерея загружается каждый раз, когда начинается Django.
Создание модели
В вашем модели.py :
from django.db import models
class Cryptocurrency(models.Model):
cryptocurrency = models.CharField(max_length=100)
price = models.CharField(max_length=100)
market_cap = models.CharField(max_length=100)
change = models.CharField(max_length=100)
def __str__(self):
return self.cryptocurrency
Мы собираемся ползать на сайте с именем Coinranking И если вы посетите сайт, вы увидите там имена поля.
Ползание данных криптовалюты
Мы будем использовать BeautifulSoup для ползания значений криптовалюты в данном URL.
Beautiful Soup – это библиотека Python для извлечения данных из файлов HTML и XML. Он работает с вашим любимым анализатором, чтобы обеспечить идиоматические способы навигации, поиска и изменения дерева анализа. Обычно это экономит программисты или дни работы. Запустите следующую команду в вашем терминале для установки BeautifulSoup:
pip install beautifulsoup4
Теперь создайте новый файл с именем tasks.py Внутри нашего приложения Trackingapi Анкет
# tasks.py
from time import sleep
from celery import shared_task
from bs4 import BeautifulSoup
from urllib.request import urlopen, Request
from .models import Cryptocurrency
@shared_task
# do some heavy stuff
def crawl_currency():
print('Crawling data and creating objects in database ..')
req = Request('https://coinranking.com', headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
html = urlopen(req).read()
bs = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
# Find first 5 table rows
rows = bs.find('tbody', class_="table__body").find_all('tr', class_="table__row")[0:5]
for row in rows:
cryptocurrency = row.find('span', class_="profile__name").get_text().strip().replace('\n', '')
values = row.find_all('div', class_="valuta")
price = values[0].get_text().strip().replace('\n', '')
market_cap = values[1].get_text().strip().replace('\n', '')
change = row.find('div', class_="change").find('span').get_text().strip().replace('\n', '')
print({'cryptocurrency': cryptocurrency, 'price':price, 'market_cap':market_cap, 'change':change})
# Create object in database from crawled data
Cryptocurrency.objects.create(
cryptocurrency = cryptocurrency,
price = price,
market_cap = market_cap,
change = change
)
# Sleep 3 seconds to avoid any errors
sleep(3)
@shared_task создаст независимый экземпляр задачи для каждого приложения, делая задачу повторно используемым. Это делает декоратор @shared_task полезным для библиотек и многоразовых приложений, поскольку он не будет иметь доступа к приложению пользователя.
Как вы видите, мы ползаем наши данные и чистим их от бесполезных символов, а затем создают новый объект в базе данных.
После ползания данных нам нужно довольствоваться этими объектами.
#tasks.py
@shared_task
def update_currency():
print('Updating data ..')
req = Request('https://coinranking.com', headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
html = urlopen(req).read()
bs = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
rows = bs.find('tbody', class_="table__body").find_all('tr', class_="table__row")[0:5]
for row in rows:
cryptocurrency = row.find('span', class_="profile__name").get_text().strip().replace('\n', '')
values = row.find_all('div', class_="valuta")
price = values[0].get_text().strip().replace('\n', '')
market_cap = values[1].get_text().strip().replace('\n', '')
change = row.find('div', class_="change").find('span').get_text().strip().replace('\n', '')
print({'cryptocurrency': cryptocurrency, 'price':price, 'market_cap':market_cap, 'change':change})
data = {'cryptocurrency': cryptocurrency, 'price':price, 'market_cap':market_cap, 'change':change}
Cryptocurrency.objects.filter(cryptocurrency=cryptocurrency).update(**data)
sleep(3)
# Run this function if database is empty
if not Cryptocurrency.objects.all():
crawl_currency()
while True:
sleep(15)
update_currency()
Как вы видите, мы ползаем данные каждые 15 секунд и обновляем наши объекты.
Если вы хотите увидеть сельдерей начала результата в терминале:
celery -A cryptocurrencytracking worker -l info
И зайдите, проверьте своего администратора, чтобы увидеть созданные объекты.
Здание API
Хорошо! Теперь наши объекты обновляются, и нам нужно создать API с помощью Framework REST.
Теперь создайте serializers.py В нашем приложении.
Сериализаторы позволяют преобразовать сложные данные, такие как запросы и экземпляры модели, в нативные данные Python, которые затем можно легко отображать в JSON, XML или другие типы контента. Сериализаторы также обеспечивают десериализацию, позволяя конвертировать данные обратно в сложные типы после сначала проверки входящих данных.
#serializers.py
from rest_framework import serializers
from .models import Cryptocurrency
class CryptocurrencySerializer(serializers.ModelSerializer):
class Meta:
model = Cryptocurrency
fields = ['cryptocurrency', 'price', 'market_cap', 'change']
Класс моделейализатора предоставляет ярлык, который позволяет автоматически создавать класс сериализатора с полями, которые соответствуют полям модели.
Для получения дополнительной информации посмотрите документация
Следующим шагом является создание видов API, так что открыт views.py :
#views.py
from django.shortcuts import render
from rest_framework import generics
from .models import Cryptocurrency
from .serializers import CryptocurrencySerializer
class ListCryptocurrencyView(generics.ListAPIView):
"""
Provides a get method handler.
"""
queryset = Cryptocurrency.objects.all()
serializer_class = CryptocurrencySerializer
и, наконец, настройте urls.py
#urls.py
from django.contrib import admin
from django.urls import path
from trackingAPI.views import ListCryptocurrencyView
urlpatterns = [
path('admin/', admin.site.urls),
path('', ListCryptocurrencyView.as_view()),
]
Когда вы запустите сервер и сельдерей (отдельные терминалы), вы увидите следующее результат:
Постарайтесь обновить страницу каждые 15 секунд или каждую минуту, и вы заметите, что значения меняются.
Вы можете клонировать или загрузить этот проект с моего GitHub:
Raszidzie/Cryptocurrency-Rest-Api-Django
API, построенный из Framework Django REST
API, построенный из Framework Django REST
Начиная
Этот урок работает на Python 3+ и Django 2+.
Установить зависимости:
python3 -m pip3 install -r requirements.txt
Запустить следующие команды:
python3 manage.py makemigrations trackingAPI python3 manage.py migrate python3 manage.py runserver
и начать работник сельдерея:
celery -A cryptocurrencytracking worker -l info
Миссия выполнена!
Я надеюсь, что вы кое -что узнали из этого урока и убедитесь, что вы следите за мной в социальных сетях. Также проверьте Обратный питон
Оригинал: “https://dev.to/coderasha/implement-real-time-updates-with-django-rest-framework-building-cryptocurrency-api-1kld”