Отключить CSRF для одного POST-запроса?

Я перед эти смотрел эти ссылки, но там либо отключают CSRF целиком, либо используют csrf_exempt, который почему-то в моем случае не отрабатывает. Миксин CsrfExemptMixin тоже не помогает.

Отключить CSRF для одного POST-запроса?

Пробовал такую вариацию:

@method_decorator(csrf_exempt, name='dispatch')
class AddingSomething(GenericAPIView):

- не помогло

Как из QuerySet получить собственное представление объектов?

Господа - не надоело вам? Я по памяти написал выражение и ответил комментом, потом спохватился что немного напутал и поправил его.
В этот момент топикстартер успел скопировать мое выражение, оно неверно у него отработало, и он добавил коммент.
А вы развели целую дискуссию )))

Как из QuerySet получить собственное представление объектов?

в вашем случае:
','.join(result)

Как из QuerySet получить собственное представление объектов?

coalesce, ','.join(['value1', 'value2', 'value3'])

Как из QuerySet получить собственное представление объектов?

Сергей Горностаев, согласен

Насколько сложно написать систему подсчета количества однотипных действий человека на видео?

На данный момент сложно оценить. Мало исходных данных.
Возможно если человек просто приседает в кадре - то в последовательности кадров будет заметна цикличность смены яркости либо циклическое изменение объема пикселей определенного оттенка - привязаться к ним - возможно этого будет достаточно для подсчета пиков изменения.
Если условия более сложны - шевеление на заднем фоне, смена точек съемки, посторонние движущиеся предметы или люди в кадре, человек начинает выполнять другие действия - вместо приседаний начинает махать руками к примеру - и т.п. которые смазывают общую цикличность - то как-то разбивать на кадры, каким-то образом нормализовать изображения, учить нейронные сети - сложность разработки возрастет на многие порядки.

Насколько сложно написать систему подсчета количества однотипных действий человека на видео?

Действия-то однотипные, но обстановка и люди, условия съемки могут быть разнотипными я так понимаю?
Соотвественно сложность будет расти.

Как сделать скрипт на Python в который уже включены нужные библиотеки?

Можно собрать virtualenv на вашем устройстве, а затем просто сделать перенос на другой компьютер.
Но это не совсем кроссплатформенное решение

Как осилить словари?

Андрей Дугин, молодец )

Как сделать скрипт на Python в который уже включены нужные библиотеки?

> устраивает тем что часто изменяющиеся библиотеки ломают код, и бывает так что эти либы
> связаны с другими изменяющимися либами
Ну дык разве хотя бы такая команда не укажет какие именно версии либ вместе с версиями зависимых библиотек ставить?

pip freeze > requirements.txt

Как обратиться к значению ключа в словаре, если их несколько?

Roman Kitaev, дополнил ответ

Django и таблицы с очень большим количеством данных?

Pavel Denisov,
> Индекс предназначен для ускорения выборки, но может замедлить вставку

На данном этапе идет массовый сбор данных. Мне важнее сейчас быстро внести в БД огромное количество накопленных данных. Когда основные данные будут внесены, перейду на этап когда будут вноситься ежедневные данные. Их тоже много, но тут уже будет важна скорость выборки.

> Если у вас такое проблемы с пониманием, нужно глянуть еще и на то как вы делаете запись, если по одной

Я не суперспециалист в базах данных - у меня несколько другая специализация. Но все проблемы с пониманием решаются чтением нужной документацией - только нужно знать в каком направлении копать. Собственно для этого с вопросом я и обратился.
В данном случае вставка строки данных вместе со связанными данными у меня обернута в @transaction.atomic

Django и таблицы с очень большим количеством данных?

Немного не понял. Вот есть у меня поле в котором метка времени: start_time_of_date
Назначаю его индексным - вылетает с ошибкой duplicate_key. я так понимаю оно не уникальное - и индексом его уже не назначишь. Что значит группировать?
Мне нужно внести два разных события случившихся в тот же момент времени к примеру.

Django и таблицы с очень большим количеством данных?

> 1. Сбор данных:
Это уже реализовано - celery/rabbit и redis для кеширования. Воркеры в несколько потоков трудятся над задачами из очереди.

> 2. Добавляй индексацию на поля.
Я ж уже отписал - нет по сути уникальных полей, на которые индексацию повесить можно было бы. Вешал на поле start_time_of_date - вылетало с ошибками duplicate_key

Django и таблицы с очень большим количеством данных?

> 1. Определять медленные запросы, выяснять в чем их проблема - индексы, уперлись
> в скорость диска или процессор и т.п. Возможно django orm для каких-либо запросов
> генерирует неоптимальный sql - оптимизировать его и делать raw запросы.

Это попробуем - но насвкидку там простые вставки/выборки. Ничего сложного не должно быть.

> 2. Общее профилирование - определение узких мест системы, может тормозит не база, а какие-либо вычисления.

Парсер csv. Вычисления никакие не проделываются на этом этапе. Для ускорения запроса файл сразу вычитывается полностью в память, там уже парсится. Сами файлы сравнительно небольшие - но их ОЧЕНЬ много.

> 3. Увеличение мощности сервера или разделение базы.

Пока попробовать обойтись с имеющимся железом. Навскидку пока больше проблема программная.

> 4. Конкретно по админке, например есть тормоза при работе с большими таблица из-за
> вычисления count(*) - переписать paginator

Это попробую - но пока сомневаюсь что выйдет оптимальнее чем это делает сама Django ORM.

> 5. Проверить на наличие повторяющихся вычислений - делать их как можно меньше, записывать в кеш, денормализовать базу.

Повторяющихся вычислений нет. В кеш записывается все что можно. В частности - частые значения ForeignKeys - в кеше.

Django и таблицы с очень большим количеством данных?

Формат таблицы дополнил в вопрос.
Взаимосвязи - есть несколько.
За primary_key хотел взять start_time_of_date. Но не получилось - оказывается даже там есть дубли разных запросов с той же меткой времени.
Прямые запросы к БД - попробую...

Идея - в игре для смартфона вообще не задействовать тачскрин, а переназначить аппаратные кнопки?

Андрей Куртучкин, тоже кстати об этом подумал.

Как сделать сортировку элементов по дате на Python?

MonsterAndrew в смысле найденные значения должны быть в начале массива?
Ну тогда оставшийся отсортированный массив будет

lst_sorted = filter(lambda y: y not in lst2, sorted(lst, key=lambda x: datetime.datetime.strptime(x['date'], '%Y-%m-%d')))

а искомое

>>> lst2 + lst_sorted
[{'date': '2017-09-28'}, {'date': '2017-10-02'}, {'date': '2017-09-01'}, {'date': '2017-09-02'}, {'date': '2017-09-03'}]

Как реализовать автоматическое замазывание области на картинке?

alexfrolov_xcx, в вашем случае - быстрее всего нет