/Bookmark

Bookmark - это веб-сервис, разработанный на базе Django, который предоставляет функциональность по парсингу интернет ссылок. Сервис включает в себя регистрацию и аутентификацию пользователей, возможность добавлять интернет-ссылки в закладки, и обеспечивает автоматический парсинг страниц.

Primary LanguagePython

Build Statys Coverage Status

Bookmark

Bookmark - это веб-сервис, разработанный на базе Django, который предоставляет функциональность по парсингу интернет ссылок. Сервис включает в себя регистрацию и аутентификацию пользователей, возможность добавлять интернет-ссылки в закладки, и автоматический парсинг страниц с извлечением заголовков, описаний и иконок сайтов. Приоритет уделяется использованию различных схем разметки, таких как schema.org, JSON-LD и мета разметке страниц, для более точного извлечения данных. Парсинг страниц организован с использованием очереди задач, что обеспечивает эффективность обработки. В качестве скрапера по умолчанию используется библиотека request. Форма для добавления закладок проверяет валидность URL и предотвращает добавление не реливантных и дублирующихся ссылок. Все ваши закладки отображаются в удобном списке, предоставляя title, URL, описание и иконку сайта, если данные уже распарсены; в противном случае, будет отображен только URL.

Функционал

  • Регистрация и Авторизация: Пользователи могут зарегистрироваться, создать аккаунт и войти в систему для сохранения закладок.

  • Добавление Закладок: Пользователи могут добавлять закладки в виде URL.

  • Просмотр закладок: Сервис автоматически извлечет информацию о ссылках, такую как заголовок, описание и фавикон сайта. Пользователи могут просматривать список добавленых закладок.

Запуск с Docker

  1. Убедитесь, что Docker установлен на вашем компьютере.

  2. Клонируйте репозиторий LinkLens:

    git clone https://github.com/serkuksov/bookmark.git
    cd linklens
    
  3. Скопируйте файл .env.example в .env и настройте необходимые переменные окружения:

    cp .env.example .env
    
  4. Запустите приложение с использованием Docker Compose:

    docker-compose up -d
    
  5. Приложение будет доступно по адресу http://localhost:8000/.

  6. По адресу http://localhost:5555/ будет доступен Flower для мониторинга выполнения celery задач по парсингу закладок.