recommended books system

권장 서적 시스템

사용자가 사용자 등급별로 책과 권장 책 목록과 유사한 책을 보여주는 시스템에 대한 RESTFUL API (이 프로젝트에서는 RAW SQL을 대신 ORM을 사용하려고 시도했습니다)

설치

이 프로젝트에서는 데이터베이스에 PostgreSQL (Vector Support), Async 작업에는 Celery를 사용하고 RabbitMQ에서 작업을 실행합니다. 로컬 컴퓨터에 설치하거나 Dockerize 이미지를 사용했습니다.

Docker에서 run postgresql의 경우 :

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

Run RabbitMQ (Celery를 사용하고 Redis를 사용할 수도 있음) : :

docker run -d -p 5672:5672 rabbitmq

로컬로 달리십시오

프로젝트를 복제하십시오

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

프로젝트 디렉토리로 이동하십시오

  cd recommended-books-system

종속성을 설치하십시오

  pip install requirements.txt

데이터베이스를 마이그레이션하고 채 웁니다

  python manage.py migrate
  python manage.py setup_db

셀러리를 시작하십시오

  celery -A core worker --loglevel=info

DB의 모든 책을 벡터링합니다

  python manage.py vectorize_books

서버를 시작하십시오

  python manage.py runserver

• 설치하기 전에 가상 환경을 활성화하십시오.

데모

기술 스택

서버 : Python, Django, RestFramework. 멋진. 셀러리, 클립, 토치

기여

기부금은 항상 환영합니다! 이 프로젝트에 대해 이메일로 저에게 물어볼 수 있습니다

특허

MIT