Cайт Foodhelper («Помощник подбора продуктов»).
На этом сервисе пользователи смогут 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.

• Создание пользователей сайта;
• Просмотр списка рецептов;
• Создание, удаление и редактировани рецептов;
• Добавление рецептов в избранное;
• Добавления рецептов в список покупок;
• Возможность подписки на других авторов;
• Получение списка необходимых к покупке ингредиентов в виде txt-файла.

• Python 3.9
• Django 3.2
• Django Rest Framework 3.14
• Gunicorn
• PostgreSQL

Схема API - Это схема API проекта.

Для запуска проекта на локальной машине у вас должен быть установлен Docker.

• Устанавливаем Docker и Docker compose:

sudo apt install docker.io
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

• Устанавливаем разрешение для docker compose

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

• Клонируйте репозиторий:

git clone [email protected]:MartiAndrew/foodgram-project-react.git

• Создайте .env файл в корне проекта. Его содержание в файле env.example, который находится в корне проекта.

Все последующие команды выполняются с правами суперпользователя

• Выполните команду:

docker compose up -d --build

• Соберите статику:

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

• Создайте файлы миграций:

docker compose exec backend python manage.py makemigrations 

• Примените миграции:

docker compose exec backend python manage.py migrate

• Создайте суперпользователя Django:

docker compose exec backend python manage.py createsuperuser

• Для загрузки данных из csv файлов:

docker compose exec backend python manage.py import_csv

• Клонируйте репозиторий:

git clone [email protected]:MartiAndrew/foodgram-project-react.git

• Соединяемся с сервером:

ssh -i ~/.ssh/<путь до вашего закрытого ключа> <имя пользователя на сервере>@<ip-сервера>

• Устанавливаем Docker и Docker compose:

sudo apt install docker.io
sudo curl -L "https://github.com/docker/compose/releases/download/1.29.2/docker-compose-$(uname -s)-$(uname -m)" -o /usr/local/bin/docker-compose

• Устанавливаем разрешение для docker compose

sudo chmod +x /usr/local/bin/docker-compose

• Создаём домашнюю директорию проекта. Далее создаём .env файл в корне проекта. Его содержание в файле env.example, который находится в корне проекта.

mkdir foodhelper && cd foodhelper/
touch .env

• находясь на локальном компьютере в корневой директории скаченного проекта зайдите в папку infra и выполните команду копирования её содержимого

scp -i ~/.ssh/<путь до вашего закрытого ключа> . <имя пользователя на сервере>@<ip-сервера>:/home/yc-user/foodhelper/infra/

• Заходим снова на сервер, как показано ранее. И выполняем команду запуска docker-compose:

cd foodhelper/infra/ && sudo docker-compose up -d

• Соберите статику:

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

• Создайте файлы миграций:

docker compose exec backend python manage.py makemigrations 

• Примените миграции:

docker compose exec backend python manage.py migrate

• Создайте суперпользователя Django:

docker compose exec backend python manage.py createsuperuser

• Для загрузки данных из csv файлов:

docker compose exec backend python manage.py import_csv

Выше описанная процедура может быть автоматизирована и произведено развертывание и управление процессами CI/CD с помощью workflow main.yml. В конкретном случае запуск происходит автоматически при отправке проекта на сервер разработчика (git push). Предварительно на github action создаются секретные ключи(DOCKER_PASSWORD, DOCKER_USERNAME, (HOST, SSH_KEY, SSH_PASSPHRASE, USER) - данные для аутентификации на виртуальной машине)

• Пример главной страницы с рецептами - Страница с рецептами доступна для чтения.
• Пример страницы с подписками - Страница с подписками на авторов рецептов.

Проект доступен по адресу - Главная страница проекта.

Над проектом работал: Мишков Андрей