josepron / pyarweb

El nuevo sitio de Python Argentina

pyarweb

Es la implementación del sitio para PyAr / Python Argentina hecha con Django por su comunidad, wooohooo!.

Mas de 20 personas sprinteando en PyconAr!!!

Como arranco / instalo el proyecto en mi máquina?

Debes tener python 3.3 o 3.4, no hay compatibilidad con python 2.

1- Debes crear un nuevo virtualenv

Ej 1 usando pyvenv: pyvenv3-3 pyarweb

Ej 2 usando virtualenvwrapper:

    export VIRTUALENV_PYTHON=/usr/bin/python3

    mkvirtualenv pyarweb

Activas tu virtualenv

Ej 1: source pyarweb/bin/activate

Ej 2 usando virtualenvwrapper: workon pyarweb

Si no tenés pip instalado, descarga el .tar.gz desde https://pypi.python.org/pypi/setuptools e instalalo con el python3 de tu virtualenv. Luego de instalar setuptools hacer:

easy_install-3.3 pip

2. sudo apt-get install python3-dev libxml2-dev libxlst1-dev

3. Instalar las dependencias, ej: pip3 install -r ./requirements.txt

4. (Para poder usar el Planeta PyAr): a. Instalar Redis, ej: sudo apt-get install redis-server b. Correr Celery (usando el comando dentro de tu virtualenv), ej: /bin/celery -A pyarweb worker -B --loglevel=INFO

5. python manage.py syncdb

6. python manage.py runserver

7. Visitar con tu browser http://localhost:8000 y listo!

Para más información, si queres contribuír con el proyecto, no dejes de visitar:

https://github.com/samuelbustamante/pyarweb/wiki/Manual-b%C3%A1sico-de-supervivencia-para-colaborar-con-el-sitio-de-PyAr

Como obtener los datos de la Wiki

Ademas de la wiki en si, algunas paginas especiales son gestionadas con waliki, por lo que podrias querer los datos.

Para eso podes clonar el repo https://github.com/PyAr/wiki.git en el directorio waliki_data del root de tu proyecto (o el que indique la constante WALIKI_DATA_DIR de tu local_settings.py)

Luego de clonar el repo, tenes que sincronizar la base de datos ejecuntando

python manage sync_waliki

Cargar feeds del planeta.

El archivo /fixtures/planeta_pyar.json contiene los feeds del planeta actual, asociados al usuario con id 1.

Para cargarlos

$ python manage.py loaddata fixtures/planeta_pyar.json

Mas adelante habrá que asociar cada blog al usuario correspondiente