Notas:
Notlar es una aplicación web en Flask de gestión de notas. Podremos crear y eliminar notas por fechas haciendo uso de un calendario dinámico.
En el frontend se ha utilizado tailwindcss, un Framework CSS que aunque tenga una curva de aprendizaje un poco complicada al principio, nos permitirá crear componentes de forma muy rápida y agilizar nuestro desarrollo. Se ha usado también el plugin flowbite.
La aplicación es multiidioma. Se ha utilizado el módulo Flask-Babel como extensión de Flask que permite el soporte i18n para poder utilizar distintos lenguajes en nuestra aplicación.
Como base de datos utilizamos PostgreSQL.
La aplicación depende mucho de javascript. Al tener que interactuar con calendarios y notas, se han añadido muchos listeners, funciones que hacen fetch de distintos endpoints, etc.
Flask tiene un sistema de templates basado en jinja. Esto nos facilitará mucho el desarrollo y nos hará reducir la cantidad de código repetido. Podemos ver por ejemplo como en notlar/templates/head.html cargamos los estilos de tailwind, el módulo de flowbite, jquery y en notlar/templates/base.html se incluyen otras plantillas, entre ellas, el head. Luego en otras templates incluímos el base y de esta manera no tenemos que escribir todo el código del header, nav, footer, entre otros, en todas y cada una de las plantillas disponibles. De esta manera el código está dividido de mejor forma.
Podemos levantar todo el escenario usando Docker compose. Debemos asegurarnos de tener Docker instalado y Docker Compose.
- Clonamos el repositorio donde se encuentra nuestro proyecto:
$ git clone https://gitlab.iessanclemente.net/dawd/a23adrianfa.git
$ cd notlar- Construimos e iniciamos la infrastructura con docker:
$ docker-compose up --buildEsto basicamente creará la imagen que se encuentra en el Dockerfile que será donde se encuentre nuestro backend con Flask e instalará todas las dependencias.
Tendremos 3 dockers ejecutándose:
- Uno con Flask que se ejecutará con gunicorn (servidor HTTP WSGI para ejecutar aplicaciones web de Python). Mucho mejor y más seguro ya que no es buena práctica usar el servidor web que viene con Flask por defecto.
- Uno con PostgreSQL que es donde se encontrará nuestra base de datos.
- Uno con Nginx que servirá como proxy inverso para redirigir nuestras peticiones. Suele ser buena practica ya que podríamos hacer infinidades de cosas con Nginx ya que es una capa adicional más. En este caso Nginx se encargará de gestionar las peticiones pero en un caso más avanzado podríamos configurar reglas de control de acceso, restricciones, balanceo de carga, etc.
La primera vez que lo ejecutemos se creará un volumen para el docker con PostgreSQL e importará y ejecutará automáticamente el fichero notlar.sql creando así toda la estructura de la base de datos.
Podemos ver en el docker-compose.yml que importamos un fichero de configuración de Nginx nginx/nginx.conf que contiene un dominio actualmente. Podemos modificarlo según el dominio que queramos usar:
$ sed 's/afusco.eu/mydomain.com/' nginx/nginx.confPodemos añadir el dominio /etc/hosts si es necesario:
$ grep afusco.eu /etc/hosts
127.0.0.1 afusco.euComo hemos mencionado al principio, se ha utilizado Flask-Babel para el sistema de traducciones.
El fichero de configuración principal es babel.cfg. Aquí es donde definiremos que ficheros queremos escanear para su traducción:
e.g. Si queremos escanear todas las plantillas HTML debemos añadir:
[jinja2: **/templates/**.html]
Todas las palabras o frases que queramos traducir deberán ir de este modo:
{{ _('Insert here') }}
Se ha creado un Makefile con distintos targets para automatizar el proceso. Podemos ejecutar:
$ make execute_translateEste target hará lo siguiente:
- Comprobará que pybabel esté instalado.
- Escaneará los ficheros definidos en babel.cfg y creará la plantilla principal de traducciones.
- Por cada uno de los idiomas definidos en la variable
AVAILABLE_LANGUAGEScreará una carpeta para ese idioma.
Para cada idioma tendremos ficheros .po que llenaremos con las traducciones, e.g.
msgid "Message"
msgstr "Mensaje"
Luego podremos ejecutar el target de nuevo y esto compilará las traducciones y tendremos los ficheros .mo.
PostgreSQL puede ser un poco confuso. Podemos ejecutar consultas directamente desde la CLI sin tener que acceder al contenedor, ejecutar sentencias SQL en psql, etc:
$ psql -U notlar -h $(docker inspect -f '{{range.NetworkSettings.Networks}}{{.IPAddress}}{{end}}' notlar_db) -d notlar -c "COPY (SELECT * FROM users) TO STDOUT WITH CSV HEADER"
Password for user notlar:
id,email,username,password,name,last_name,phone_number,telegram_user,profile_picture
25,[email protected],[email protected],pbkdf2:sha256:600000$P15dtIxIEOGyDjYG$8d4e56c4742391647f4e6e9ea6d68e4e887934b13927e0383888c7990547bc07,adrian,fusco,"","",
El SQL se encuentra en ./ansible/notlar_setup/files/notlar.sql.
Estamos usando SQLAlchemy como ORM. Cada una de las tablas de la base de datos están mapeadas con clases.
Estamos usando tailwindcss como Framework CSS. El fichero de configuración se encuentra en tailwind.config.js.
Si añadimos cambios, nuevos componentes o plugins, debemos ejecutar el siguiente comando:
$ npx tailwindcss -i ./notlar/static/css/tailwind_input.css -o ./notlar/static/dist/css/output.cssEsto leera el fichero tailwind_input.css y el fichero tailwind.config.js que se encargará de escanear en todo el código que hayamos definido en el content los componentes. Si se ha agregado algún componente nuevo o eliminado, el ./notlar/static/dist/css/output.css cambiará.
tox es una manera de automatizar testing en aplicaciones basadas en Python.
En este caso hemos definido un fichero tox.ini que ejecutará los comandos flake8 (para forzar la guía de estilos de Python PEP8 para buenas practicas) y yamllint (que buscará en los ficheros YAML definidos que haya una sintáxis correcta).
En el fichero .gitlab-ci.yml tenemos el pipeline correspondiente que se encargará de ejecutar distintos stages que nos ayudarán con el desarrollo.
En la carpeta scripts se encontrarán scripts que facilitarán distintos procedimientos.
Todas las dependencias de la aplicación en Flask se encuentran en el fichero requirements.txt.
La configuracion de la aplicación se encontrará en el fichero notlar/init.py.
Aquí se inicializa Flask, Babel, SQLAlchemy, LoginManager y se define la configuración de cada uno de ellos.
Los parámetros de configuración estarán definidos en un fichero .env en el que tendremos las variables de configuración de la aplicación.
Tendremos dos ficheros donde gestionaremos cada una de las rutas disponibles para hacer peticiones:
- notlar/auth.py: En este tendremos las rutas para login y registro.
- notlar/routes.py: En este tendremos el resto de rutas, tanto las que cargan las distintas vistas que existen (templates) como las que gestionan peticiones con las notas según calendario.
Se ha creado un role en notlar_setup README.MD para automatizar el despliegue. El role automatiza la mayoría de pasos pero hay que tener en cuenta que está incompleto. Debemos añadir un .env en la raíz del proyecto y, además, mejorar el role y añadir más seguridad en caso de producción.
Podemos usar notlar como un módulo de Python. Se ha añadido un setup.py para realizar la instalación.
Podemos instalar nuestro módulo en un entorno virtual.
Creamos nuestro entorno virtual, lo activamos, instalamos el paquete, y ahora seremos capaces the ejecutar nuestra aplicación.
$ python3 -m venv venv
$ source venv/bin/activate
$ pip install -e .
$ notlar
°2023-12-13 19:22:57 +0100§ °272218§ °INFO§ Starting gunicorn 21.2.0
°2023-12-13 19:22:57 +0100§ °272218§ °INFO§ Listening at: http://0.0.0.0:5000 (272218)
°2023-12-13 19:22:57 +0100§ °272218§ °INFO§ Using worker: sync
°2023-12-13 19:22:57 +0100§ °272222§ °INFO§ Booting worker with pid: 272222
°2023-12-13 19:22:57 +0100§ °272223§ °INFO§ Booting worker with pid: 272223
°2023-12-13 19:22:57 +0100§ °272224§ °INFO§ Booting worker with pid: 272224
°2023-12-13 19:22:57 +0100§ °272225§ °INFO§ Booting worker with pid: 272225Podemos subir nuestro paquete al repositorio de paquetes de Python PyPI
$ python setup.py sdist && twine upload --skip-existing dist/*Esto dará algo parecido a: https://pypi.org/project/notlar/.
Por defecto la aplicación subirá los ficheros .py que se encuentren dentro de la carpeta notlar.
Si queremos añadir más ficheros al paquete creado por setup.py podemos editar nuestro MANIFEST.in.
La aplicación se ejecutará con supervisord. De esta manera podemos tratar nuestro programa como un servicio (iniciarlo, pararlo, reiniciarlo, status).
# supervisorctl status
notlar RUNNING pid 42810, uptime 0:14:10
# ps -auxxxwwwf | grep notlar
root 39702 0.0 0.2 9604 4224 pts/1 S 13:32 0:00 | \_ su notlar
notlar 39703 0.0 0.2 8984 5248 pts/1 S+ 13:32 0:00 | \_ bash
root 42885 0.0 0.1 7004 2176 pts/3 S+ 22:45 0:00 \_ grep --color=auto notlar
notlar 42810 0.1 3.4 87768 67868 ? S 22:31 0:01 \_ /home/notlar/venv/bin/python /home/notlar/venv/bin/notlar
notlar 42811 0.0 2.8 87768 56516 ? S 22:31 0:00 \_ /home/notlar/venv/bin/python /home/notlar/venv/bin/notlar
notlar 42812 0.0 2.8 87768 56516 ? S 22:31 0:00 \_ /home/notlar/venv/bin/python /home/notlar/venv/bin/notlar
notlar 42813 0.0 2.8 87768 56516 ? S 22:31 0:00 \_ /home/notlar/venv/bin/python /home/notlar/venv/bin/notlar
notlar 42814 0.0 2.8 87768 56516 ? S 22:31 0:00 \_ /home/notlar/venv/bin/python /home/notlar/venv/bin/notlar
Podemos encontrar una plantilla para saber como está configurado nuestro servicio: supervisord.yml
Logo de la aplicación creado con: NameCheap Logo Maker
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