Cat Charity Fund

Russian language

Благотворительный фонд поддержки котиков. Присутствует возможность формирования отчёта в гугл-таблице. Документация доступна после запуска проекта

Техно-стек

• python 3.7.9
• fastapi 0.78.0
• SQLAlchemy 1.4.36
• alembic 1.7.7
• pydantic 1.9.1
• aiogoogle 4.2.0
• uvicorn 0.17.6
• Google API 2.0

Запуск проекта

1. Клонировать репозиторий

git clone [email protected]:avnosov3/QRkot.git

2. Перейти в папку с проектом и создать виртуальное окружение

cd QRkot

python3 -m venv env
python -m venv venv (Windows)

3. Активировать виртуальное окружение

source env/bin/activate
source venv/Scripts/activate (Windows)

4. Установить зависимости из файла requirements.txt:

pip3 install -r requirements.txt
pip install -r requirements.txt (Windows)

5. Создать файл и заполнить файл .env

DATABASE_URL=sqlite+aiosqlite:///./<указать название БД>.db
SECRET=<указать секретное значение>
FIRST_SUPERUSER_EMAIL = <указать логин супер пользователя>
FIRST_SUPERUSER_PASSWORD = <указать пароль супер пользователя>

type=<указать данные из сервисного аккаунта Google Cloud>
project_id=<указать данные из сервисного аккаунта Google Cloud>
private_key_id=<указать данные из сервисного аккаунта Google Cloud>
private_key<указать данные из сервисного аккаунта Google Cloud>
client_email=<указать данные из сервисного аккаунта Google Cloud>
client_id=<указать данные из сервисного аккаунта Google Cloud>
auth_uri=<указать данные из сервисного аккаунта Google Cloud>
token_uri=<указать данные из сервисного аккаунта Google Cloud>
auth_provider_x509_cert_url=<указать данные из сервисного аккаунта Google Cloud>
client_x509_cert_url=<указать данные из сервисного аккаунта Google Cloud>

email=<указать потчу личного аккаунта Google>

6. Провести миграции

alembic upgrade head

7. Запустить проект

uvicorn app.main:app

Автор

Артём Носов

English language

Charitable foundation for the support of cats. There is the possibility of generating a report in a Google spreadsheet. Documentation available after project launch

Stack

• python 3.7.9
• fastapi 0.78.0
• SQLAlchemy 1.4.36
• alembic 1.7.7
• pydantic 1.9.1
• aiogoogle 4.2.0
• uvicorn 0.17.6
• Google API 2.0

Launch of the project

1. Clone repository

git clone [email protected]:avnosov3/QRkot.git

2. Go to the project folder and create a virtual environment

cd QRkot

python3 -m venv env
python -m venv venv (Windows)

3. Activate a virtual environment

source env/bin/activate
source venv/Scripts/activate (Windows)

4. Install dependencies from requirements.txt

pip3 install -r requirements.txt
pip install -r requirements.txt (Windows)

5. Create a file and fill the .env file

DATABASE_URL=sqlite+aiosqlite:///./<specify the name of the database>.db
SECRET=<specify secret value>
FIRST_SUPERUSER_EMAIL = <specify super user login>
FIRST_SUPERUSER_PASSWORD = <specify super user password>

type=<specify data from the Google Cloud service account>
project_id=<specify data from the Google Cloud service account>
private_key_id=<specify data from the Google Cloud service account>
private_key<specify data from the Google Cloud service account>
client_email=<specify data from the Google Cloud service account>
client_id=<specify data from the Google Cloud service account>
auth_uri=<specify data from the Google Cloud service account>
token_uri=<specify data from the Google Cloud service account>
auth_provider_x509_cert_url=<specify data from the Google Cloud service account>
client_x509_cert_url=<specify data from the Google Cloud service account>

email=<specify the email of a personal Google account>

6. Conduct migrations

alembic upgrade head

7. Start project

uvicorn app.main:app

Author

Artem Nosov