recommended books system

Système de livres recommandés

API RESTFULS pour un système qui montre à l'utilisateur une liste de livres et de livres recommandés par cote de l'utilisateur, et des livres similaires (dans ce projet, j'ai essayé d'utiliser Raw SQL à la place ORM)

Installation

Dans ce projet, nous utilisons PostgreSQL (support vectoriel) pour la base de données et le céleri pour les opérations asynchrones et les tâches d'exécution dans RabbitMQ. Bien sûr, vous les avez installés dans la machine locale ou utilisez des images Docking.

Pour exécuter PostgreSQL dans 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

Pour Run Rabbitmq (le céleri l'utilise, vous pouvez également utiliser Redis):

docker run -d -p 5672:5672 rabbitmq

Courir localement

Cloner le projet

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

Aller au répertoire du projet

  cd recommended-books-system

Installer des dépendances

  pip install requirements.txt

Migrer et remplir la base de données

  python manage.py migrate
  python manage.py setup_db

Démarrer le céleri

  celery -A core worker --loglevel=info

Vectoriser tous les livres en dB

  python manage.py vectorize_books

Démarrer le serveur

  python manage.py runserver

• Assurez-vous actif un environnement virtuel avant d'installer des dépendances.

Démo

Pile technologique

Server: Python, Django, RestFramework. Fanfaron. Céleri, clip, torche

Contributif

Les contributions sont toujours les bienvenues! Vous pouvez me poser des questions sur ce projet par e-mail

Licence

Mit