Ecosyste.ms: Awesome
An open API service indexing awesome lists of open source software.
https://github.com/ibrahimgunduz34/havuc
Ürün bazlı fiyat karşılaştırma ve fiyat arşivleme aracı.
https://github.com/ibrahimgunduz34/havuc
Last synced: about 1 month ago
JSON representation
Ürün bazlı fiyat karşılaştırma ve fiyat arşivleme aracı.
- Host: GitHub
- URL: https://github.com/ibrahimgunduz34/havuc
- Owner: ibrahimgunduz34
- Created: 2014-12-07T16:08:52.000Z (almost 10 years ago)
- Default Branch: master
- Last Pushed: 2017-11-03T16:06:41.000Z (about 7 years ago)
- Last Synced: 2023-03-24T03:13:31.632Z (over 1 year ago)
- Language: Python
- Size: 388 KB
- Stars: 14
- Watchers: 2
- Forks: 0
- Open Issues: 0
-
Metadata Files:
- Readme: README.md
Awesome Lists containing this project
README
# Havuç Nedir ?
Havuç, ürün bazında fiyat karşılaştırmanızı sağlayan bir web uygulamasıdır.
# Nasıl Çalışır ?
Havuç, ürün katoloğunda tanımladığnız her bir ürün için, ürünün bulunduğu web sitelere periyodik olarak bağlanarak fiyat ve resim bilgilerini toplar, arşivler. İlgili ürünün en düşük fiyatla nerede bulunduğu bilgisini saklar.
# Kurulum:
Uygulamayı geliştirme ortamında çalıştırmak için;
. Sanal ortam kurulumunu gerceklestirn.
```shell
$ virtualenv havuc-env
$ cd havuc-env
```
. Uygulamayı git reposundan geliştirme ortamınıza kopyalayın.
```shell
$ git clone [email protected]:ibrahimgunduz34/havuc.git
```
. Aşağıdaki komutu çalıştırarak gerekli linux paketlerinin kurulumunu gerçekleştirin.
```shell
sudo apt-get install python-dev libffi-dev libxml2-dev libxslt-dev python-virtualenv redis-server python-mysqldb libmysqlclient-dev
```
. Sanal ortamı aktif duruma getirin ve uygulama için gerekli paketlerin kurulumunu gerceklestirin.
```shell
$ source bin/activate
$ pip install -r requirements.pip
```
. Redis kurulumunu gerçekleştirin. (yoksa)
```shell
$ sudo apt-get install redis-server
```
. SQLite veritabanın yaratılması için syncdb komutunu çalıştırın.
```shell
$ python manage.py syncdb
```
# Çalıştırılması:
Havuc, fiyat edinme işlemini arkaplanda asenkron olarak gerçekleştirdiği için geliştirme ortamında celery kuyruklarını işleyecek django komutları çalıştırılmalıdır.
```shell
$ python manage.py celeryd -B
...
$ python managege.py celeryd -Q scheduled_tasks,crawler
```
. Development web sunucusunu çalıştırın.
```shell
$ python manage.py runserver
```
# Ekran Görüntüleri:
Ürün Listesi:
Ürün Detayı:
