State-Corp / Отчётность Организаций
Backend для системы Отчётность Организаций (State-Corp).
Технологический стек
- Python: 3.11.2
- Django: 3.2.25
- Django REST Framework: 3.14.0
- PostgreSQL: 15.10
- Redis: 7.x
- Celery: 5.3.6
- Scrapy: 2.11.2
- Gunicorn: 21.2.0
- Apache: 2.4.57
Структура проекта
state-corp-backend/
├── src/ # Исходный код Django
│ ├── config/ # Конфигурация Django
│ │ ├── settings/ # Настройки (base, dev, prod, test)
│ │ ├── celery.py # Конфигурация Celery
│ │ └── urls.py # URL маршруты
│ ├── apps/ # Django приложения
│ │ └── user/ # Приложение пользователей
│ └── manage.py # Управление Django
├── tests/ # Тесты (в корне проекта)
│ ├── apps/user/ # Тесты для user app
│ ├── conftest.py # Конфигурация pytest
│ └── README.md # Документация по тестам
├── docker/ # Docker конфигурации
├── deploy/ # Файлы развертывания
├── pyproject.toml # Конфигурация проекта и инструментов
├── Makefile # Команды для разработки
└── docker-compose.yml # Docker Compose для разработки
Быстрый старт (локальная разработка)
1. Установка зависимостей
# Установка uv (если не установлен)
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
source $HOME/.cargo/env
# Создание виртуального окружения с uv
uv venv .venv
source .venv/bin/activate
# Установка зависимостей через uv
uv pip install -e ".[dev]"
# Или через Makefile
make install
# Настройка окружения разработки (pre-commit hooks)
make setup-dev
2. Настройка окружения
# Копирование файла окружения
cp .env.example .env
# Редактирование .env файла по необходимости
nano .env
3. Запуск с Docker Compose (рекомендуется)
# Запуск всех сервисов
docker-compose up -d
# Проверка состояния контейнеров
docker-compose ps
# Просмотр логов
docker-compose logs -f web
4. Ручная настройка (без Docker)
Запуск баз данных:
# PostgreSQL
sudo systemctl start postgresql
# Redis
sudo systemctl start redis
Миграции и запуск:
cd src
# Миграции
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
# Создание суперпользователя
python manage.py createsuperuser
# Запуск разработческого сервера
python manage.py runserver
# Запуск Celery worker (в отдельном терминале)
celery -A config worker --loglevel=info
# Запуск Celery beat (в отдельном терминале)
celery -A config beat --loglevel=info
API Endpoints
Основной префикс: /api/
Data Processor
GET/POST /api/data-sources/- Источники данныхGET/POST /api/data-pipelines/- ETL пайплайныGET /api/extracted-data/- Извлеченные данныеGET /api/processing-logs/- Логи обработки
Web Scraping
GET/POST /api/scraping-jobs/- Задачи скрапингаGET /api/scraped-items/- Скрапленные данныеGET/POST /api/spider-configurations/- Конфигурации пауковGET/POST /api/proxy-servers/- Прокси сервера
Аутентификация
POST /api/api-token-auth/- Получение API токена
Развертывание на сервере Astra Linux
Автоматическое развертывание
# Сделать скрипт исполняемым
chmod +x deploy/scripts/deploy.sh
# Запуск скрипта развертывания
sudo ./deploy/scripts/deploy.sh
Ручное развертывание
- Установка системных зависимостей:
sudo apt-get update
sudo apt-get install python3.11 python3.11-venv postgresql-15 redis-server nginx
- Настройка проекта:
# Клонирование репозитория
git clone ваш_репозиторий.git /var/www/project
cd /var/www/project
# Создание виртуального окружения
python3.11 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt
# Настройка базы данных
sudo -u postgres psql -c "CREATE DATABASE project_prod;"
sudo -u postgres psql -c "CREATE USER project_user WITH PASSWORD 'secure_password';"
sudo -u postgres psql -c "GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE project_prod TO project_user;"
- Конфигурация systemd:
sudo cp deploy/systemd/*.service /etc/systemd/system/
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable gunicorn celery-worker celery-beat
- Настройка Apache:
sudo cp deploy/apache/project.conf /etc/apache2/sites-available/project.conf
sudo a2ensite project.conf
sudo a2enmod ssl rewrite headers expires
sudo a2dissite 000-default
sudo systemctl restart apache2
Мониторинг и логирование
Логи приложения
# Логи Django
tail -f logs/django.log
# Логи Celery
tail -f logs/celery.log
# Системные логи
journalctl -u gunicorn -f
journalctl -u celery-worker -f
Мониторинг Celery
# Запуск Flower (в отдельном терминале)
celery -A config flower
# Доступ через браузер: http://localhost:5555
Разработка
Запуск тестов
# Запуск всех тестов
make test
# Запуск с покрытием
make test-cov
# Запуск только быстрых тестов
make test-fast
# Запуск тестов конкретного модуля
make test TARGET=user
# Линтинг и форматирование
make lint
make format
# Проверка типов
make type-check
# Проверка безопасности
make security-check
Создание миграций
# Через Makefile
make migrate
# Или напрямую
cd src
python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
# Создание суперпользователя
make createsuperuser
Работа с задачами Celery
# В коде Python
from apps.data_processor.tasks import process_extracted_data
from apps.scraping.tasks import run_scraping_job
# Запуск асинхронно
result = process_extracted_data.delay()
print(result.id) # ID задачи
Конфигурация инструментов
Все конфигурации инструментов разработки централизованы в файле pyproject.toml:
- pytest: настройки тестирования
- coverage: отчеты о покрытии кода
- ruff: линтинг и форматирование
- black: форматирование кода
- isort: сортировка импортов
- mypy: проверка типов
- bandit: проверка безопасности
Полезные команды Make
# Качество кода
make lint # Проверка линтерами
make format # Форматирование кода
make type-check # Проверка типов
make security-check # Проверка безопасности
make pre-commit # Запуск всех pre-commit hooks
# Тестирование
make test # Все тесты
make test-cov # Тесты с покрытием
make test-fast # Только быстрые тесты
# Разработка
make shell # Django shell
make migrate # Миграции
make clean # Очистка временных файлов
Безопасность
- Все секретные ключи хранятся в переменных окружения
- Используется HTTPS в продакшене
- Настроены заголовки безопасности в Apache
- Регулярное обновление зависимостей
Поддержка
Для вопросов и поддержки обращайтесь к документации Django и используемым библиотекам:
Лицензия
MIT License
Description
Сервис мониторинга организаций ОПК, входящих в госкорпорацию «Росатом» и госкорпорацию «Роскосмос»
Languages
Python
96.6%
Shell
1.9%
Makefile
1.5%