django/django tagged: 2.2.3
Link: https://github.com/django/django/releases/tag/2.2.3
Release notes:

Tag 2.2.3

Подскажите пожалуйста, если хочу оплату на сайт добавить, в какую сторону смотреть? Надо примерно так - клиент видит сумму и переправляется на какой нибудь ресурс где вводит данные карты и после оплаты опять попадает ко мне

ЧТобы не иметь проблем с хранением данных банковских карт именно у меня

я как-то fondy подключал
https://docs.fondy.eu/

Если для СНГ, то яндекс.касса неплохо обновилась

да я читаю про неё сейчас, пишут красиво, на сколько это правда и удобно ли покупателям

Внутри красиво, с интеграцией проблем не было. + у отдела продаж есть возможность формировать счёт на оплату для  офлайн-клиентов

Наверняка, у большинства аналогов тоже есть такое, но все же

вообще, смотря какая оплата. мне вот нужно было платеж расчеплять на части.

часть одному мерчанту, часть - другому.

У меня есть 2 django приложения. Они работают через связку Nginx + gunicorn. gunicorn запущен на порту, не на сокете.
Для Nginx конфиг такой
https://pastebin.com/8k6W6muK

Как мне разделить статику для этих приложений в конфиге nginx?

Привет всем!

Есть 2 таблицы данных:

1) Таблица с данными имеет связь с субъектом этих данных
2) Таблица субъектов

Соль:
1) Нужно взять из таблицы (1), данные за период по каждому из субъектов(за неделю, например).
2) Эти данные суммировать по каждому полю(из 1ой таблицы) и разделить на кол-во дней (по сути дельта, за период) => получается примерно такой массив [10, 12, 35, 30] - то есть сумма по всем полям за несколько дней
3) Полученные значение сформировать в отдельные сущности и отдавать по API по срезу(offset, limit)

Проблема:

1) Данных очень много - супер много. Считать и собирать такие сущности очень долго, нужно еще и хранить как-то полученные значения, чтобы мочь сортировать по разным полям

Вопрос к знатокам:

Как лучше хранить? (Заводить отдельную табличку - не вариант, потому что получать такие данные мы будем за любой период, по запросу)

Как лучше генерить такие сущности? Если условно взять выборку за 2 дня, то получается нам нужно посчтитать для 200.000+- субъектов по 2 строки или более данных

Надеюсь понятно описал...

если не в таблицу, то как-то в кеш, наверное

думал об этом, но пока мы будем это считать, умрет какой-то фронтендер

За первый раз например

Новый период - новый подсчет

мб стоит мигрировать данные в olap бдшку?

хм

Я очень поверхностно знаком с olap технологиями

В универчике чет было, но в целом понимаю о чем речь