Django

21JUL 2014

Django deploy: problems with limited hosting

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Some months ago I had to deal with a Symfony2 project in a shared hosting (Spanish article) and now the big next deal is a similar task with Django. The project is almost done and I have the hosting credentials, once I'm in I noticed that there is no chance to configure anything (Apache, WSGI or whatever) so I was a bit lost. Thanks to my Ailalelo's mates (they had lot of experience with this kind of situations) I found the proper configuration.

05FEB 2014

Django and memcache: clear cache keys

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Let's play Django with Memcached. As the great framework Django is, it's so easy to activate any kind of cache in your project. Memcached is one of the options, but you can also work with DatabaseCache, FileBasedCache, LocMemCache, MemcachedCache, DummyCache (a kind of non-cache very useful for devel/test enviroments) or - of course - your own CustomCache if you want.

12SEP 2013

Django: limpiando usuarios desde shell

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Es tal el interés por el foro de VamosaVidas (si, ese que rompí en su día y he vuelto a arreglar) que todos los días tenemos cientos de registros. Realmente se trata de robots que se dedican a hacer spam, pero eso es lo de menos :P.

28APR 2012

Django: Cambiando de DB Engine

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Normalmente las especificaciones de un entorno de desarrollo y las de un entorno en producción suelen ser bastante diferentes. Quizás en el primero buscas la comodidad mientras que cuando se hace el deploy a producción priman otras cosas. Este suele ser el caso del motor de base de datos cuando trabajas con Django.

23FEB 2011

Django + virtualenv + pip

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No lo tenía claro, pero cuando entendí lo que suponía y cómo se trabajaba con virtualenv + pip me decidí a probarlo. Voy a intentar explicar como se utilizan estas herramientas de una forma genérica, para hacernos una idea de lo que significa y los casos en los que se pueden aplicar. A grandes rasgos: Django: Framework en python, creo que no necesita mucha más explicación. Virtualenv: Herramienta necesaria para crear un entorno virtual de python, con las versiones específicas de los paquetes y/o dependencias que hagan falta para el proyecto. Pip: Gestor/Instalador de esos paquetes (similar a easy_install). Con estas herramientas intentaremos instalar un entorno virtual independiente para gestionar todas las dependencias de nuestro proyecto.