Roman Kitaev

Общее количество машин — это сумма количеств ключей в каждом вложенном словаре. Логично, что

sum(len(x) for x in cars.values())

Средняя стоимость — ну тут вообще просто:

from statistics import mean

for manufacturer, cars_data in cars.items():
    print(manufacturer, "в среднем стоит", mean(cars_data.values()))

mean — это не какая-то магическая функция, это просто сумма выборки, делённая на количество элементов в ней. Ну как обычное среднее.

Ставь cookie. Если их нельзя изменять пользователю — ставь подписанные cookie

Можно и так. DRF — это как раз замена "что-то типа" на более высокоуровневые абстракции. Когда "что-то типа" становится слишком много по коду и это "что-то типа" становится почти копипастой кода по соседству — вот тогда DRF и нужен. А для одного раза можно и оставить "что-то типа".

Укажи byte order:

In [2]: s.pack("IBBIHH", 1, 2, 3, 4, 5, 6)                                                                              
Out[2]: b'\x01\x00\x00\x00\x02\x03\x00\x00\x04\x00\x00\x00\x05\x00\x06\x00'

In [3]: len(s.pack("IBBIHH", 1, 2, 3, 4, 5, 6))                                                                         
Out[3]: 16


In [8]: s.pack(">IBBIHH", 1, 2, 3, 4, 5, 6)                                                                             
Out[8]: b'\x00\x00\x00\x01\x02\x03\x00\x00\x00\x04\x00\x05\x00\x06'

In [9]: len(s.pack(">IBBIHH", 1, 2, 3, 4, 5, 6))                                                                        
Out[9]: 14

Иначе читай про выравнивание:

Note By default, the result of packing a given C struct includes pad bytes in order to maintain proper alignment for the C types involved; similarly, alignment is taken into account when unpacking. This behavior is chosen so that the bytes of a packed struct correspond exactly to the layout in memory of the corresponding C struct. To handle platform-independent data formats or omit implicit pad bytes, use standard size and alignment instead of native size and alignment: see Byte Order, Size, and Alignment for details.

https://docs.python.org/3/library/struct.html#byte...

Доступы к БД — это sensitive данные. Они должны передаваться так же, как SECRET_KEY, как доступы к Redis (например). Для удобной работы с этим есть модуль dj_database_url, который даёт возможность передать доступы к БД одной переменной окружения.

Собирают исходники в бандл (bundle) системами сборки — webpack / gulp. На выходе получают один js файл (если не использовать code splitting), в котором есть все библиотеки, выполнен tree shaking (удалён мёртвый код), код минифицирован (чтобы меньше весить и быстрее передаваться пользователю) и доведён до целевой версии (babel, который позволяет писать разработчику код с новыми фичами (из ES6), переводя его в целевой (сейчас это чаще всего ES5))

Далее этот бандл автоматически или (реже) вручную внедряется в HTML.

То, про что говоришь ты — это примерно как в 2020 писать на скалах углём.

Если хочешь — пиши, чё бы нет. Какая разница, на каком языке писать лексеры, парсеры и AST? Другое дело, что этот язык дальше твоей разработки не уйдёт, если только ты не напишешь свой тулчейн на питоне, который будет твоё AST ещё оптимизировать, транслировать в машинный код и собирать из него PE и ELF для винды/линукса.

Ради того, чтобы понять, как это всё работает — отличная идея. В остальном — не стоит.

Да

Вот пример https://gist.github.com/deliro/509b663093ff0f49c1b...

list.count

В мусорном ведре. Реальной пользы для свежего проекта, который не надо интегрировать с легаси, от php + python нет. Вот прям вообще нет.

Посмотри на OpenStreetMap, они открытые

Конечно. DRF используй, шаблоны вообще не нужны.

Не понимаю, что ты хочешь этим дистинктом добиться. Количество постов у юзера?

Если да и метод posts_count принадлежит модели User, то:

self.posts.count()

Если общее решение на конкретного юзера:

user = ...  # Откуда-то у тебя есть юзер
Post.objects.filter(user=user).count()

Если ты хочешь одним запросом посчитать посты каждого юзера в БД, то:

Post.objects.values("user").annotate(cnt=Count("*"))

Ну и конечно их можно сортировать по количеству вхождений:

Post.objects.values("user").annotate(cnt=Count("*")).order_by("-cnt")