Юнит-тестирование — это метод тестирования отдельных модулей программного обеспечения, чтобы убедиться, что каждый из них корректно работает изолированно от остальной части системы. Эти "модули" обычно являются наименьшими тестируемыми единицами в коде, например, функциями или методами.

Это техника в программировании, используемая в процессе тестирования, которая позволяет имитировать поведение реальных объектов в контролируемой среде. Это достигается с помощью объектов "mock", которые имитируют поведение настоящих компонентов системы.

Тестирование является неотъемлемой частью процесса разработки программного обеспечения. Особенно это актуально для веб-разработки, где приложения часто подвергаются изменениям и должны поддерживать высокий уровень доступности и безопасности. В экосистеме Django, которая ценится за свою "батарейку включена" философию, наличие встроенного инструмента для тестирования приложений является большим преимуществом. Тестирование в Django позволяет разработчикам создавать надежные и устойчивые веб-приложения, обеспечивая качество и предотвращая регрессии функционала при внесении изменений в код.

Аннотация (Annotation) в Django - это инструмент для дополнения и расширения запросов к базе данных. Она позволяет добавлять вычисляемые значения, агрегированные данные и другие дополнительные поля к результатам запросов без изменения схемы базы данных. Аннотация позволяет вам получать нужную информацию из базы данных в удобной форме, что особенно полезно при построении сложных запросов.

Redis, известный своей высокой производительностью как система управления базами данных на основе ключ-значение, становится всё более популярным выбором для разработчиков, работающих с Django. Этот мощный инструмент может использоваться для самых разных целей: от кеширования до очередей задач и сессий. В этой статье мы рассмотрим, как Redis может быть интегрирован в Django, обсудим его преимущества и потенциальные сценарии использования.

NumPy является фундаментом для многих других научных библиотек и предоставляет обширные возможности для работы с многомерными массивами и матрицами. В этом конспекте мы охватим основные команды NumPy, которые являются ключевыми для понимания и эффективного использования библиотеки. Мы начнем с основ - импорта библиотеки и создания массивов, и продвинемся к более сложным операциям, таким как математические расчеты и манипуляции с массивами.

NumPy (Numerical Python) - это библиотека для языка программирования Python, которая предоставляет поддержку для работы с многомерными массивами и математическими функциями. Она является фундаментом многих других библиотек для научных вычислений и анализа данных, таких как SciPy, Pandas и Matplotlib. 

Библиотека pandas - это мощный инструмент для работы с данными в языке программирования Python. Она предоставляет простые и эффективные структуры данных, такие как DataFrame и Series, а также множество функций для манипуляций с данными. Pandas разработана для облегчения анализа и преобразования данных, а также их подготовки к визуализации или машинному обучению.

Это один из самых популярных фреймворков для фронтенд-разработки веб-приложений. Этот инструмент был создан командой разработчиков в Twitter и впервые выпущен в 2011 году. Bootstrap предоставляет набор готовых стилей, компонентов и JavaScript-интерактивности, что делает процесс создания веб-страниц более эффективным и удобным. Он основан на HTML, CSS и JavaScript, что делает его доступным и для начинающих разработчиков.

Nginx (произносится как "энджин-икс") - это веб-сервер и обратный прокси-сервер, который работает на архитектуре событий (event-driven architecture). Это означает, что Nginx спроектирован для обработки множества одновременных соединений с минимальным потреблением ресурсов. Рассмотрим ключевые аспекты работы Nginx: