recommended books system

Sistema de libros recomendados

API RESTful para un sistema que muestre al usuario una lista de libros y libros recomendados por la calificación del usuario, y libros similares (en este proyecto intentó usar SQL RAW en su lugar ORM)

Instalación

En este proyecto utilizamos PostgreSQL (soporte vectorial) para la base de datos y el apio para operaciones de async y ejecutamos tareas en RabbitMQ. Seguro que los instaló en la máquina local o usa imágenes de Dockerize.

Para ejecutar PostgreSQL en Docker:

docker run --name postgresDB --env POSTGRES_PASSWORD=admin --env POSTGRES_DB=postgres --env POSTGRES_USER=postgres --env POSTGRES_HOST_AUTH_METHOD=trust --publish 5432:5432 --detach ankane/pgvector

Para Run RabbitMQ (Celery Us it, también puede usar Redis):

docker run -d -p 5672:5672 rabbitmq

Ejecutar localmente

Clon el proyecto

  git clone https://github.com/sina-mobarez/recommended-books-system.git

Ir al directorio del proyecto

  cd recommended-books-system

Instalar dependencias

  pip install requirements.txt

Migrar y llenar la base de datos

  python manage.py migrate
  python manage.py setup_db

Comience el apio

  celery -A core worker --loglevel=info

Vectorizando todos los libros en DB

  python manage.py vectorize_books

Iniciar el servidor

  python manage.py runserver

• Asegúrese de activo un entorno virtual antes de instalar dependencias.

Manifestación

Pila de tecnología

Servidor: Python, Django, Restframework. Pavonearse. Apio, clip, antorcha

Que contribuye

¡Las contribuciones siempre son bienvenidas! Puedes preguntarme sobre este proyecto por correo electrónico

Licencia

MIT