Техстройконтракт

Проект находился на устаревшем стеке технологий: Python 3.7, Django 2.2, с неработающим функционалом и незавершенными задачами. Среди проблем также наблюдались: устаревшая техническая база мешала масштабированию и дальнейшей разработке, не работал импорт данных из внутренней системы Oracle (XML-файлы до 1000+ Мб). Плохая производительность и неудобство в обслуживании, было невозможно быстро управлять фильтрами и контентом.

Мы провели аналитику требований от клиента, составили техническое задание на новый раздел «Запчасти». Поскольку отсутствовали макеты дизайна, заново создали UI-kit.

Все разделы сайта: «Новая техника», «Техника с наработкой», «Техника в аренду» и «Навесное оборудование» были переведены под новый дизайн. Все они отличались логикой, что усложняло реализацию и поддержку.

Также мы реализовали новый раздел «Распродажа» в кратчайшие сроки. С использованием поиска, динамической фильтрации, новым дизайном.

На сайте был настроен импорт данных из сторонней системы посредством XML большого объема, часть импорта оказалась в нерабочем состоянии. В процессе мы его оптимизировали, разбили обработку на очереди (с дочерними подпроцессами), настроили валидацию данных XML по схемам XSD.

Создали документацию, четко описали все методы по импорту и закрыли по безопасности от посторонних запросов.

Реализовали механизм добавления товара в корзину в зависимости от выбранного филиала с учетом цены. Для техники в аренду создали механизм добавления в корзину с выбором количества дней аренды.

Сейчас мы занимаемся переводом сайта на современный стек технологий в виде NextJS, в дальнейшем планируем улучшать интеграции с внешними сервисами и CRM заказчика.

Первым делом мы провели полный аудит проекта. Поняли, что большая часть кода нуждается в глубоком рефакторинге, а некоторые части требовалось переписать с нуля. Макетов сайта не было, мы также создали UI kit и полный дизайн в Figma.

Что мы сделали:

• Перевели проект на Python 3.13 и Django 5+
  
• Внедрили Docker для удобного развертывания
  
• Подключили Celery, Redis, ElasticSearch, CI/CD, Poetry, PyTest
  
• Создали систему автоматизированного тестирования
  
• Полностью переписали XML-импорт, сделав его стабильным даже для больших объемов данных
  
• Внедрили быстрый поиск по сайту через ElasticSearch
  
• Добавили тесты на основной функционал сайта
  
• Улучшили возможности СЕО-оптимизации
  
• Доработали текущие разделы и добавили новые
  

Основные сложности

• Интеграция с внутренней системой Oracle через XML-файлы (до 1ГБ)
• Обработка огромных объемов данных (до 11 млн позиций цен)
• Полная переработка фронтенда без готовых макетов
• Сложная логика фильтрации и динамического отображения данных
• Одновременная работа над несколькими разделами с разной логикой
• Отсутствие документации

Стек технологий

• Backend : Python, Django, Django Rest Framework, PostgreSQL, Redis, Celery, ElasticSearch
• Frontend : HTML5, CSS3, JavaScript, ReactJS, NextJS (в процессе перехода)
• Инструменты : Docker, CI/CD, Poetry, PyTest, Figma
• Интеграции : CRM, КЛАДР, FTP, XML, XSD, API

Итоги

• Импорт данных стал в 6 раз быстрее (с 18 часов до 3)
• Поиск товаров — 0.3 секунды
• Поддержка более 10 000 товаров , 1000+ пользователей онлайн
• Полностью обновлен фронтенд (100%), значительная часть бэкенда (80%)
• Более 20 новых API-методов , 90+ автоматизированных тестов

Бизнес-эффект

• Снижение нагрузки на отдел продаж
• Рост конверсии в заказы на 25%
• Упрощённая поддержка благодаря Docker, CI/CD и документации