Учебный проект - система для ведения дневниковых карт по методике DBT (Dialectical Behavior Therapy) с применением чистой архитектуры. Проект создавался для изучения современных подходов к разработке.

⚠️ Важное замечание: Это учебный проект для портфолио. В реализации могут быть ошибки, архитектурные недочёты и места, требующие оптимизации. Я осознаю недостатки и активно работаю над их исправлением.

• ⚡ FastAPI для Python backend API
• 🧰 SQLAlchemy 2.0+ с async поддержкой для работы с БД
• 🤖 Dishka - IoC контейнер для управления зависимостями
• 🔍 Pydantic для валидации данных и управления настройками
• 💾 PostgreSQL в качестве основной SQL базы данных
• 🔒 JWT аутентификация с безопасным хранением токенов
• 🔑 Secure password hashing по умолчанию

• 🐋 Docker Compose для development и production окружений
• 📞 Nginx в качестве API gateway
• ✅ Pytest с поддержкой asyncio для тестирования
• 🏭 CI/CD на основе GitHub Actions
• 🔑 OpenTelemetry для мониторинга и трассировки
• 📊 Prometheus для сбора метрик
• 📈 Grafana для визуализации метрик и создания дашбордов

• Message brokers: Kafka (через FastStream), Redis (через TaskIQ)
• Хранилище файлов: AWS S3 (boto3)
• PDF-генерация: ReportLab
• Telegram-бот: aiogram с aiogram-dialog
• Временное решение для пользователей: Django + Djoser

fastapiDBTProject/
├── src/
│   ├── diary_ms/                    # Основной сервис дневниковых карт
│   │   ├── domain/                  # Domain layer - бизнес-логика
│   │   │   ├── entities/           # Сущности предметной области
│   │   │   ├── value_objects/      # Value objects
│   │   │   └── events/             # Domain events
│   │   ├── application/            # Application layer - координация
│   │   │   └── diary_card/         # Модуль дневниковых карт
│   │   │       └── interactors/
│   │   │           ├── commands/   # Команды (CQRS)
│   │   │           └── queries/    # Запросы (CQRS)
│   │   │  
│   │   ├── infrastructure/         # Infrastructure layer
│   │   │   ├── gateways/           # Репозитории, миграции
│   │   │   ├── brokers/    # Kafka, Redis
│   │   │   └── services/  # Внешние API
│   │   └── presentation/           # Presentation layer
│   │       ├── api/                # REST API endpoints
│   │       ├── amqp/                # FastStream интерфейсы
│   │       └── telegram/                # Telegram bot handlers
│   └── user_ms/                    # Сервис пользователей (Django)

• Чистая архитектура основного сервиса (diary_ms)
• FastAPI с асинхронными endpoint
• JWT аутентификация и авторизация
• PostgreSQL + SQLAlchemy 2.0 с миграциями
• Docker окружение с Nginx gateway
• OpenTelemetry для мониторинга
• Telegram-бот для удобного ведения записей

• DDD - доменные модели получились анемичными. Из-за этого в идеале необходимо переписать доменный слой, инфраструктурный и интеракторы. Возможно, отработать навык написания домена будет лучше уже в другом проекте, а этот оставить как есть.
• User MS (Django) - временная заглушка с Djoser, требует замены на самостоятельный ограниченный контекст с отдельным репозиторием
• Тестовое покрытие - требует расширения
• Производительность - нуждается в оптимизации

• Удаление Django и переход на полный FastAPI стек
• Рефакторинг архитектуры для лучшего соответствия DDD
• Улучшение event-driven архитектуры
• Расширение мониторинга и логирования
• Улучшение документации API

# Клонирование репозитория
git clone <repository-url>

# Копирование файла окружения
cp .env.dist .env

# Запуск в Docker
docker-compose up

# Установка зависимостей
poetry install

# Запуск тестов
pytest tests/ --asyncio-mode=auto

# Проверка типов
mypy src/ --strict

# Линтинг
ruff check --fix src/
ruff format src/

1. Python 3.13 с использованием новых возможностей
2. FastAPI - создание REST API с асинхронными endpoint
3. DDD - практическое применение Domain-Driven Design
4. CQRS - разделение команд и запросов
5. SQLAlchemy 2.0+ - работа с БД в async режиме
6. Docker - контейнеризация и оркестрация
7. Message brokers - Kafka и Redis для event-driven архитектуры
8. Мониторинг - OpenTelemetry и Prometheus

• Проектирование по DDD принципам
• Микросервисная архитектура
• Clean Architecture и разделение ответственности
• Dependency Injection через Dishka
• Event-driven и CQRS паттерны

• Type hints и strict typing с mypy
• Автоматическое тестирование с pytest
• Линтинг и code quality с ruff
• CI/CD с GitHub Actions
• Контейнеризация с Docker

Этот проект позволил изучить:

• Практическое применение DDD в реальном проекте
• Современный Python стек (FastAPI, SQLAlchemy 2.0+)
• Микросервисные паттерны и их реализацию
• Инфраструктурные решения (Docker, Nginx, мониторинг)
• Профессиональные инструменты разработки
• Лучшие практики проектирования API

Как учебный проект, я открыт для:

• Конструктивной критики архитектуры
• Предложений по улучшению реализации
• Помощи в исправлении ошибок
• Совместного изучения best practices

Проект распространяется под лицензией MIT.

Примечание для рекрутеров: Данный проект демонстрирует моё понимание современных подходов к разработке и готовность к профессиональному росту. Я осознаю существующие недостатки в архитектуре и активно работаю над их устранением, изучая лучшие практики и паттерны разработки.