Сегодня для одного проекта я разработал чат-бота для интернет-магазина книг на Django, используя JSON и библиотеку fuzzywuzzy. Это решение стало важным функциональным блоком, обеспечивающим удобство поиска. Вот как он работает:

Данные: Каталог книг хранится в books.json (например, { "title": "Война и мир", "keywords": ["толстой", "классика"], "url": "/books/1" }). JSON выбран для простоты и независимости от базы данных. Поиск: Класс BookSearch анализирует запросы через fuzz.partial_ratio из fuzzywuzzy, сравнивая их с заголовками и ключевыми словами. Совпадения выше 70% сортируются по релевантности, возвращая до 3 результатов. Интеграция: context_processor обрабатывает request.GET.get('s') и передает данные в шаблон, минимизируя сложность серверной логики. Фронтенд: В home.html AJAX-запрос (fetch) получает ответ, парсит #dialog-content (список книг или "ничего не найдено") и добавляет в чат. CSS обеспечивает строгий и удобный дизайн. Рабочий процесс: Пользователь вводит "толстой" → сервер возвращает "Война и мир" → чат обновляется в реальном времени. Этот подход доказал свою эффективность: он быстр, надежен и легко интегрируется. Как вы реализуете подобные блоки в своих проектах?

#Django #Python #Chatbot #WebDevelopment #JSON #FuzzySearch #SoftwareEngineering