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Server noticias sin filtros

Scrapea noticias para alimentar el feed principal de la app de noticias sin filtros.

Pre-requisitos

  1. Python 3.8 o superior.
  2. Instalación de docker

Instalación

  1. Clonar este repo.
  2. Crear y activar un virtual environment.
  3. instalar dependencias básicas con pip install -r requirements.txt, lo que instalará poetry
  4. Con poetry instalado, correr poetry install en la carpeta root del proyecto.

Instalar el servidor localmente

En caso de que solo se deseen utilizar los servicios de django y postgres, es posible instalar el proyecto localmente. Para esto usamos los siguientes pasos:

  1. Configurar la base de datos:
    a. Logear a postgres usando sudo -iu postgres psql
    b. correr los siguientes comandos:
CREATE DATABASE noticias_sin_filtro_dev;
CREATE USER vsf;
GRANT ALL PRIVILEGES ON DATABASE noticias_sin_filtro_dev TO vsf;
grant all privileges on databaSE noticias_sin_filtro_dev to vsf;
\q
  1. Crear migraciones con: 
    python manage.py makemigrations
python manage.py migrate
  2. Crear super usuario con python manage.py createsuperuser y seguir los pasos para crear un super ususario con un nombre y contraseña de tu elección.

Ejecución

Existen 3 formas de correr el proyecto dependiendo de la cantidad de features activas que se desean tener en simultáneo.

  • En el host local: Se utiliza la base de datos local y se ejecutan operaciones regulares de django. Se puede ejecutar python manage.py runserver para activar el servidor. Conveniente en casos donde queramos iterar localmente haciendo muchos cambios y sin probar servicios como los procesos asíncronos.
    • Para esto también es conveniente activar el servidor de scraping en caso de que necesitamos probar el scraping, esto lo podemos hacer:
      a. Abrimos una nueva terminal en la carpeta raíz del proyecto, activando el virtual environment donde estamos trabajando.
      b. Cambia la carpeta vsf_crawler
      c. Corremos el comando scrapyd. De esta forma, el servidor de scraping estará activo y las solicitudes que requieran el servicio de scraping funcionarán correctamente.
  • Docker container de prueba: Se utiliza la base de batos transitoria del servicio de bases de datos (postgres) que corre en docker, y tiene activo el servicio de scraping. Se puede usar ejecutando el script run.sh en la carpeta raíz del proyecto.
  • Docker container de producción: Se utiliza la base de datos persistente del servicio de base de datos de postgres que corre en el servidor. También soporta el servicio de tareas asíncronas y de nginx. Se puede ejecutar usando el script run_prod.sh

Nota

Posiblemente necesites tener correctamente configurado los archivos environment correspondientes para cada estilo de ejecución:

  1. .env.dev : Para el docker de prueba
  2. .env.prod : Para el docker de producción
  3. .env.prod.celery : para el docker de producción, y para la configuración de celery
  4. .env.prod.db : para el docker de producción, y para la configuración de postgres
  5. noticias_sin_filtro_server/.env : para la ejecución del proyecto localmente