Django Python

django-upgrade-report: CLI, который сам скажет, какие зависимости мешают обновить Django и в каком порядке их менять

Обновление Django обычно упирается не в сам фреймворк, а в десяток сторонних пакетов, которые ещё не поддерживают новую версию. Этот инструмент отвечает на два вопроса сразу: что блокирует апгрейд и что обновлять первым.

Работает так. Читает uv.lock, poetry.lock, pdm.lock, Pipfile.lock, requirements*.txt, pyproject.toml или установленное окружение, включая транзитивные зависимости. Затем спрашивает у PyPI, что каждый пакет заявляет о совместимости: классификаторы Framework :: Django и требования к версии Django. Результат раскладывается по статусам: Blocked, Upgrade first, Upgrade together with Django, Check manually и Ready.

Из полезного. Для каждого пакета называется самая старая версия с поддержкой целевого Django, чтобы шаги были маленькими. Если до цели далеко, строит многошаговый путь через LTS или через каждую версию. Проверяет, не потребуется ли более новый Python, умеет работать с монорепозиториями, Wagtail и django CMS. Может печатать команды обновления и конфиги для Renovate и Dependabot, показывает неиспользуемые прямые зависимости и фичи, удалённые из Django, которые ваш код ещё использует. Есть интерактивный TUI, GitHub Action, pre-commit хук и примеры для GitLab CI.

Запуск без установки: uvx django-upgrade-report --target 6.1. Форматы вывода: текст, Markdown, JSON и самодостаточный HTML. Для CI есть флаг --fail-on blocked, который возвращает ненулевой код выхода.

Код остаётся локально, на PyPI уходят только имена и версии пакетов. Нужен Python 3.10 или новее, сам Django ставить не требуется.

Оговорка: отчёт строится по метаданным, которые заявили мейнтейнеры, и не заменяет прогон тестов. Автор советует использовать его в паре с django-upgrade, который переписывает сам код под новые версии. Лицензия MIT.

Репозиторий: https://github.com/derblub/django-upgrade-report

Источник: https://github.com/derblub/django-upgrade-report

https://t.me/ai_machinelearning_big_data

django-upgrade-report. Показывает, какие зависимости блокируют апгрейд Django и в каком порядке их обновлять.
https://github.com/derblub/django-upgrade-report

🔥 Хак в Django: Meta.indexes можно использовать для собственных миграций

Оказывается, models.Index в Django можно превратить почти в универсальную migration-операцию.

Идея:


class CustomMigrationOperation(models.Index):
def create_sql(self, model, schema_editor, **kwargs):
...

def remove_sql(self, model, schema_editor, **kwargs):
...

А затем добавить её прямо в модель:


class Meta:
indexes = [CustomMigrationOperation()]


После этого makemigrations сам подхватит изменение, а migrate выполнит нужный SQL.

Почему это работает:

Index уже умеет генерировать SQL через create_sql() и remove_sql().

Так можно описывать не только индексы, но и:


triggers
table comments
security labels
другие schema-level настройки


Автор использовал этот приём для PostgreSQL Anonymizer, чтобы правила анонимизации жили рядом с моделью и автоматически попадали в миграции.

Подход довольно hacky, но как способ расширить механизм миграций Django — очень интересный.

https://www.better-simple.com/django/2026/09/02/nifty-feature-use-index-for-custom-migrations/

🔥 Подборка полезных ресурсов для программистов.

Здесь ты найдёшь всё это - коротко, по делу и без воды.
Пока другие ищут, где “подглядеть решение”, ты уже используешь самые свежие инструменты!

AI:t.me/ai_machinelearning_big_data
Python: t.me/pythonl
Linux:t.me/linuxacademiya
Devops: t.me/DevOPSitsec
Собеседования DS: https://t.me/machinelearning_interview
C++ t.me/cpluspluc
Docker: t.me/DevopsDocker
Хакинг: t.me/linuxkalii
Data Science: t.me/data_analysis_ml
Javascript:t.me/javascriptv
C#: t.me/csharp_1001_notes
Java: https://t.me/java_library
Базы данных: t.me/sqlhub
Python собеседования: t.me/python_job_interview
Мобильная разработка: t.me/mobdevelop
Golang: https://t.me/Golang_google
React:t.me/react_tg
Rust: https://t.me/rust_code
ИИ: https://t.me/vistehno
PHP: https://t.me/phpshka
Android: https://t.me/android_its
Frontend: t.me/front
Big Data: https://t.me/bigdatai
МАТЕМАТИКА: https://t.me/data_math
Kubernets: t.me/kubernetc
Разработка игр: https://t.me/gamedev
Haskell: https://t.me/haskell_tg
Физика: t.me/fizmat

💼 Папка с вакансиями: https://t.me/addlist
Папка Go разработчика: https://t.me/addlist
Папка Python разработчика: https://t.me/addlist
Папка ML: https://t.me/addlist
Папка FRONTEND: https://t.me/addlist
Папка Linux: https://t.me/addlist

😆ИТ-Мемы: https://t.me/memes_prog
🇬🇧Английский: https://t.me/english_forprogrammers
🧠ИИ: https://t.me/vistehno

🎓954ГБ ОПЕНСОРС КУРСОВ: @courses
📕Ит-книги бесплатно: https://t.me/addlist

Сохрани себе, чтобы не потерять!

Нечёткий поиск в Django + PostgreSQL можно сделать намного умнее обычного icontains.

В Caktus Group разобрали fuzzy string matching средствами самого PostgreSQL - без отдельного Elasticsearch.

Идея проста: вместо точного совпадения искать строки, похожие друг на друга.

Для этого в PostgreSQL можно использовать:

- pg_trgm
- trigram similarity
- Django TrigramSimilarity
- пороги похожести
- GIN/GiST индексы для ускорения поиска

Например, пользователь вводит имя с опечаткой, переставляет буквы или пишет только часть слова - а приложение всё равно находит нужную запись.

Особенно полезно для поиска по именам, адресам, названиям компаний и любым пользовательским данным, где идеального ввода ждать не стоит.

https://www.caktusgroup.com/blog/2026/08/21/fuzzy-string-matching-django-postgresql/

🚀 Django 6.1 вышел: меньше магии, больше контроля

Новая версия Django приносит улучшения для production-приложений и работы с базой данных.

Главное новшество — новый подход к загрузке данных моделей.

Теперь можно контролировать, когда Django делает дополнительные запросы:


from django.db import models

books = Book.objects.fetch_mode(
models.FETCH_PEERS
)


Это помогает бороться с проблемой N+1 запросов и лучше контролировать нагрузку на БД.

Новые режимы:

- FETCH_ONE — загружать данные только для текущего объекта;
- FETCH_PEERS — догружать данные сразу для группы объектов;
- RAISE — запрещать неожиданные запросы и ловить проблемы заранее.

Также в Django 6.1:

- поддержка Python 3.12, 3.13 и 3.14;
- PostgreSQL 15+;
- MySQL 8.4+;
- MariaDB 10.11+;
- улучшения cache и внутренних механизмов.

Главная идея релиза:

Django всё меньше скрывает стоимость операций и даёт разработчикам больше контроля над тем, что происходит под капотом.

Подробнее:
https://www.djangoproject.com/weblog/2026/aug/05/django-61-released/

⚡️ django-orjson ускоряет работу Django с JSON

Adam Johnson выпустил библиотеку django-orjson с готовыми заменами стандартных JSON-компонентов Django и Django REST Framework.

В основе лежит написанный на Rust orjson:

- сериализация до 10 раз быстрее;
- десериализация примерно в 2 раза быстрее.

Поддерживаются:

- JsonResponse и тестовый клиент;
- json_script;
- сериализаторы, сессии и signing;
- компоненты Django REST Framework.

Пакет протестирован на поддерживаемых версиях Python и Django, заявлено 100% покрытие ветвей.

Также обсуждается подключаемый JSON-бэкенд для самого Django. Тогда стандартный json можно будет заменить на orjson централизованно, без изменения импортов по всему проекту.

https://adamj.eu/tech/2026/07/15/introducing-django-orjson/

🐍 Полезный Django-совет

Если вы работаете с Django ORM и выбираете связанные объекты,
не делайте лишние запросы к базе.

Частая ошибка:

for post in Post.objects.all():
print(post.author.name)



Если у вас 100 постов — Django сделает 101 SQL-запрос
(1 для постов + 100 для авторов).

Это называется N+1 проблема.

Исправляется одной строкой:

posts = Post.objects.select_related("author")

for post in posts:
print(post.author.name)


Теперь Django сделает один JOIN-запрос,
и все авторы загрузятся сразу.

Когда использовать:

select_related() - для ForeignKey и OneToOne

prefetch_related() - для ManyToMany и reverse relations

posts = Post.objects.prefetch_related("tags")

💡 Правило:
если вы обращаетесь к связанным объектам в цикле - почти всегда нужен select_related или prefetch_related.

Это может ускорить страницу в десятки раз.

#django #python