Hola equipo de NTT DATA, en esta oportunidad desarrolle la prueba tecnica con la tecnologia de Python/Django Tengo ya 2 años de experiencia desarrollando proyectos backend con Django, por lo que puedo decir que conozco a nivel intermedio sobre el desarrollodo y mantinimiento de proyectos con esta tecnologia.

Para la gestion de librerias y conflictos de versiones de las mismas estamos empleado en uso de un entorno virtual el cual esta denominado

venv

se puede crear con py -3.11 -m venv venv o si no python -m venv venv

y activar segun el SO (Windows) .\venv\Scripts\Activate o (Linux/Mac) source venv/bin/activate

Asi como variables de entorno dentro del archivo .env que deben crear en la carpeta wapp/

Ejemplo del .env

DEBUG=True SECRET_KEY="django-insecure-25&b+#p-w__!mvt^6=x4z2@@9#5gxz*_d&j(iaq#0dp6em&5zc"

API_URL = "https://randomuser.me/api/" DJANGO_ALLOWED_HOSTS=localhost,127.0.0.1 CORS_ALLOWED_ORIGINS=http://localhost:3000,http://localhost:3003 CSRF_TRUSTED_ORIGINS=http://localhost:3000,http://localhost:3003

Algunas librerias a considerar se encuentran dentro del archivo requeriments.txt, las cuales podemos instalar una vez tengamos habilitado el entorno virtual con el comando pip install -r requeriments.txt

En cuanto a la base de datos esta usandose una bd local db.sqlite3

Las configuraciones del proyecto a nivel de allowed host, cors y configuraciones de base datos se encuentra dentro de wapp/settings.py

asi como tambien el registro de las aplicaciones en este users dentro del campo INSTALLED_APPS

En la carpeta de apps se encuentra lo que es la logica completa, para ser mas especifico en models.py la estructura de la tabla

en serializers.py es lo mas parecido a un DTO, basicamente define una estructura a validar tipo de datos segun el modelo Users

en services/api.py se encuentra la logica de generacion y consumo de la api proporcionada en views.py se encuentra la apertura de un endpoint para el consumo y generacion de los datos generados

Resaltar que el frontend esta en un index.html el cual consume directamente con axios a la url de este backend lo que genera y muestra los usuarios generados dichos usuarios se guardan dentro de la base de datos

comando para levantar proyecto: python manage.py runserver

comando para levantar el front: python -m http.server 3000