Интернет-магазин Airstep на Django: AI и 4 поставщика

4 242 товара, 73 категории, 4 поставщика с автоматической синхронизацией, AI-генерация описаний и SEO-тегов, поиск с устойчивостью к ошибкам, автоматическая конвертация изображений в WebP, и всё это работает на Django 4.2 с PostgreSQL. Это не учебный проект и не MVP. Это живой продакшен-магазин airstep.com.ua, который ежедневно обслуживает реальных покупателей.

В этом кейсе мы расскажем, как команда Artbrain построила полноценную e-commerce платформу с нуля: от кастомной CMS-админки до zero-downtime деплоя. Разберём технические решения, которые сделали этот проект быстрым, удобным для менеджера и масштабируемым для бизнеса.

Задача: почему не Shopify, WooCommerce или Prom.ua

Первый вопрос, который задаёт бизнес: «А зачем нужна кастомная разработка, если есть готовые платформы?» В случае Airstep ответ был очевиден:

Работа с несколькими поставщиками одновременно. Airstep не производитель, а ритейлер. Товары поступают от 4 разных поставщиков, у каждого свой XML-фид, своя структура данных и свои правила ценообразования. Ни одна коробочная платформа не поддерживает такой сценарий из коробки. Нужна кастомная логика синхронизации, сопоставления категорий и автоматической наценки.

Контроль над админкой. Стандартные админки e-commerce платформ рассчитаны на один магазин с одним складом. Когда у вас 4 242 товара от 4 поставщиков и нужно массово генерировать описания через AI, конвертировать изображения и синхронизировать остатки, нужен совсем другой интерфейс. Мы построили CMS-админку, которая позволяет менеджеру управлять всем каталогом из одного места.

Скорость и SEO. Магазин на Django даёт полный контроль над HTML, CSS и серверной логикой. Мы можем оптимизировать каждый байт: от Core Web Vitals до структурированных данных. На Shopify или WooCommerce такой уровень контроля невозможен.

Это тот случай, когда кастомная разработка интернет-магазина не прихоть, а бизнес-необходимость. Подробнее о том, почему мы выбираем Django, мы писали в отдельной статье.

Архитектура проекта: что под капотом

Технологический стек: Django 4.2 (LTS) на бэкенде, PostgreSQL как основная база данных, Meilisearch для поиска, vanilla JavaScript на фронтенде (без React, осознанный выбор в пользу скорости), Nginx + Gunicorn в продакшене.

Архитектура построена по принципу «минимум зависимостей, максимум контроля». Мы не используем Django REST Framework для фронтенда магазина. Он работает на серверном рендеринге с минимальным JavaScript для интерактивных элементов (корзина, поиск, фильтры). Это даёт молниеносный First Contentful Paint и отличные показатели Core Web Vitals.

Синхронизация с 4 поставщиками: главный вызов проекта

Это сердце всей системы. Четыре поставщика, Villomi, Vzutik, Sollorini и Lor, каждый имеет собственный XML/YML-фид с товарами. Данные обновляются ежедневно. Задача: автоматически загружать фиды, разбирать товары, загружать изображения, рассчитывать цены с наценкой и обновлять каталог.

Каждый поставщик реализован как отдельная Django management command. Это позволяет запускать синхронизацию вручную через админку (кнопки «Villomi», «Vzutik», «Sollorini», «Lor» на скриншоте) и автоматически через cron.

Как работает пайплайн синхронизации

1. Загрузка XML-фида от поставщика
2. Парсинг товаров: извлекаем название, артикул, цену, размеры, цвета, материалы, изображения
3. Очистка названий: regex удаляет бренды поставщиков и артикулы из заголовков, поскольку покупатель не должен видеть внутренние коды
4. Автоматическая наценка: для каждого поставщика настраивается процент наценки через админку
5. Сопоставление категорий: категории поставщика автоматически сопоставляются с категориями магазина
6. Загрузка и конвертация изображений: фотографии с URL поставщика загружаются, конвертируются в WebP и сохраняются локально
7. Обновление или создание товаров: если товар уже существует (по sync ID), обновляются цена, наличие и размеры; если новый, он создаётся
8. Управление наличием: товары, которых больше нет в фиде, автоматически снимаются с публикации

Защита от дублей и процессов-зомби

Один из подводных камней: что произойдёт, если менеджер нажмёт кнопку синхронизации, когда предыдущая ещё не завершилась? Или если cron-задача запустится параллельно с ручным запуском?

Мы реализовали систему PID-файлов. При старте синхронизация создаёт PID-файл с ID процесса. Перед запуском новой проверяется, существует ли PID-файл и жив ли процесс (через /proc/[pid]/status). Если процесс жив, API возвращает 409 Conflict. Если PID-файл существует, но процесс мёртв (зомби), файл удаляется и новая синхронизация запускается нормально.

AI-модуль: генерация описаний и SEO-тегов

Одна из самых интересных фич проекта. В админку встроен AI-модуль на базе Claude API, который умеет:

• Генерировать описания товаров: на основе названия, материала, цвета и категории AI создаёт уникальное HTML-описание с ключевыми словами для SEO
• Генерировать метатеги: title и description для каждого товара, оптимизированные под поисковые запросы
• Автоматически переводить: контент генерируется на украинском с возможностью автоматического перевода на английский
• Пакетная обработка: можно выбрать сотни товаров и прогнать их через AI за один раз (кнопки «AI опис» и «AI SEO» на скриншоте каталога)

Всё логируется в ProductActivityLog: для каждой AI-генерации сохраняется дифф (что было до и что стало после). Менеджер всегда может отменить изменения.

Админка: всё под контролем менеджера

CMS-админка построена полностью кастомно. Это не стандартная Django Admin, а собственный интерфейс с продуманным UX. На скриншоте карточки товара видны ключевые элементы:

• Двуязычность: переключатель «Українська / English» для всех текстовых полей
• AI-генерация: кнопка «AI опис» генерирует описание товара одним кликом
• Визуальный выбор размеров: интерактивная сетка размеров вместо текстового поля
• Характеристики: цвет, материал, внутренняя отделка с возможностью добавления новых
• Прозрачное ценообразование: видны цена поставщика, наценка и акционная цена. Менеджер видит всю картину
• Привязка к поставщику: ID, артикул поставщика, ссылка на товар в системе поставщика

В каталоге (на первом скриншоте) видны дерево категорий слева, список товаров с фотографиями, ценами и статусами наличия. Панель инструментов вверху содержит кнопки синхронизации каждого поставщика отдельно или всех вместе, пакетный AI, конвертацию в WebP и экспорт в Google Merchant Feed.

Поиск на Meilisearch: мгновенный и устойчивый к ошибкам

Стандартный SQL-поиск (LIKE или Full Text Search в PostgreSQL) не подходит для e-commerce. Покупатель пишет «крросівки» вместо «кроссовки», «замшеві чиревики» вместо «замшевые черевики», и ничего не находит. Это потерянные продажи.

Мы интегрировали Meilisearch, поисковый движок со встроенной устойчивостью к ошибкам. Как это работает:

• Typo tolerance: «крросівки» находит «кроссовки», «чиревики» находит «черевики»
• Instant search: результаты появляются во время ввода текста, с debounce 200 мс
• Фасетная фильтрация: поиск сразу показывает количество товаров по категориям
• AbortController: если пользователь продолжает вводить текст, предыдущий запрос автоматически отменяется (ресурсы не расходуются)
• Rate limiting: 120 запросов в минуту с одного IP (защита от злоупотреблений)

Автоматический пайплайн изображений

Изображения, самая большая проблема любого магазина. 4 000+ товаров, по 3–5 фотографий на каждый, это десятки тысяч файлов. У поставщиков фотографии в JPEG разного качества и размера. Покупателям нужны оптимизированные WebP для быстрой загрузки.

Мы построили полностью автоматический пайплайн:

1. Загрузка: фотография скачивается по URL поставщика
2. Ресайз: максимум 1920×1920 пикселей, LANCZOS-ресемплинг (через Pillow)
3. Конвертация в WebP: quality 85%, оптимальный баланс размера и качества
4. Запись в БД: пути сразу сохраняются как .webp, никакого рассинхрона между файлами и записями

Есть также пакетная конвертация: кнопка «WebP» в админке конвертирует все изображения, которые ещё не в WebP. Используется пагинация по курсору, чтобы не перегружать память при обработке тысяч файлов.

Умная фильтрация каталога

Фильтрация отличает хороший магазин от плохого. В Airstep реализованы:

• 13 цветовых групп с украинскими названиями и ключевыми словами. Например, группа «бежевый» включает слова «бежев», «айвор», «кремов», «молочн», «капучін». Это означает, что товар «Черевики кольору капучіно» автоматически попадёт в фильтр «бежевый»
• Сезонный буст: демисезонные товары (весна-осень) поднимаются выше в выдаче, потому что подходят более широкой аудитории
• Фильтрация по цене с округлением до 100 грн (удобнее для пользователя)
• Оптимизация на уровне БД: вся логика фильтрации работает через Django Case/When исключительно на стороне PostgreSQL, без загрузки товаров в Python

Витрина магазина: что видит покупатель

Фронтенд магазина построен на серверном рендеринге Django templates с минимальным JavaScript (vanilla JS, без фреймворков). Это даёт:

• Молниеносный First Contentful Paint
• Полный контроль над SEO и структурированными данными
• Минимальный размер страницы
• Полную адаптивность для мобильных устройств

Корзина реализована на localStorage и работает даже офлайн. Когда покупатель начинает оформление, но не завершает его, данные (телефон, имя, email, сумма) сохраняются в AbandonedCart. Менеджер видит брошенные корзины в админке и может связаться с клиентом.

Также есть Availability Notifications: если товара нет в наличии, покупатель может подписаться на уведомления. Когда товар появляется после синхронизации, клиент получает сообщение.

Безопасность: CSP, HSTS и санитизация контента

Безопасность в e-commerce не опция, а обязанность. Мы реализовали:

• Content Security Policy (CSP): вайтлист разрешённых доменов для скриптов, стилей и изображений. Защита от XSS-атак
• HSTS на год: браузер запоминает, что сайт работает только через HTTPS
• Защита от clickjacking: frame-ancestors 'none', сайт невозможно встроить в iframe
• Permissions Policy: отключены геолокация, камера и микрофон, они магазину не нужны
• HTML-санитизация через Bleach: разные правила для пользовательского контента (отзывы) с более жёсткими ограничениями и для админского (описания товаров) с более широкими

CSS-пайплайн и оптимизация фронтенда

9 CSS-модулей проходят через пайплайн: PostCSS → autoprefixer → PurgeCSS → минификация. Результат:

• Dev: ~143 KB → Prod: ~107 KB (минус 25%)
• PurgeCSS удаляет неиспользуемые стили, но с safelist на regex для динамических классов (swiper-*, animate__*, pc-*)
• JS-минификация через terser
• Nginx gzip_static: предварительно сжатые .gz-файлы раздаются без затрат CPU на сжатие в реальном времени
• 30-дневный immutable-кэш для статики с версионными хешами для cache busting

Zero-downtime деплой

Магазин должен быть доступен 24/7, любая пауза в работе означает потерянные заказы. Мы настроили:

• Systemd + Gunicorn с graceful reload (HUP signal): новые воркеры запускаются, старые завершают текущие запросы
• Автоматический перезапуск при сбоях: задержка 5 секунд, до 10 перезапусков за 5 минут
• OOM protection: OOMScoreAdjust=-500, ядро Linux будет убивать Gunicorn в последнюю очередь
• Nginx раздаёт статику напрямую, не нагружая Django

Аналитика без Google Analytics

Вместо стороннего трекинга мы построили собственную систему аналитики:

• SearchQuery: логирование поисковых запросов с нормализацией. Менеджер видит, что ищут покупатели, и может отмечать «популярные» запросы для отображения на главной
• ProductActivityLog: аудит всех изменений товаров с JSON-диффами (кто, когда и что изменил)
• AnalyticsEvent: события view, search, add-to-cart, purchase. Этого достаточно для понимания воронки без сторонних скриптов, которые замедляют сайт

IndexNow: мгновенная индексация изменений

При создании или обновлении товара система автоматически отправляет запрос Bing, Yandex и другим поисковикам через IndexNow API. Пакетная отправка до 10 000 URL за один запрос. Реализовано на чистом urllib.request, без внешних зависимостей. Подобный подход мы используем и в других наших проектах.

Ключевые результаты

После запуска платформы Airstep получил:

Автоматизация вместо ручной работы. Раньше менеджер вручную добавлял товары, загружал фотографии и писал описания. Теперь синхронизация с 4 поставщиками происходит автоматически. AI генерирует описания. Изображения конвертируются сами. Менеджер занимается бизнесом, а не рутиной.

4 242 товара в каталоге. Из них 3 842 в наличии. 73 категории. Всё синхронизируется ежедневно без участия человека.

Мгновенный поиск. Покупатели находят товары даже с ошибками в запросе. Конверсия поиска значительно выше, чем при стандартном SQL-поиске.

Прозрачное ценообразование. Менеджер видит цену поставщика, наценку и акции, всё в одном интерфейсе. Никаких таблиц в Excel.

Zero-downtime. Обновление кода, синхронизация и AI-генерация работают без остановки магазина.

Посмотреть страницу проекта с техническими деталями можно в нашем портфолио: кейс Airstep.

Вывод: когда нужна кастомная e-commerce платформа

Готовые платформы закрывают типовые задачи. Но есть ситуации, когда они не подходят:

• Несколько поставщиков с разными форматами данных и правилами ценообразования
• Потребность в AI-автоматизации: генерация контента, переводы и SEO-оптимизация для тысяч товаров
• Специфическая бизнес-логика: наценки по поставщикам, abandoned cart recovery, availability notifications
• Полный контроль над SEO: структурированные данные, Core Web Vitals и метатеги для каждого товара
• Масштабирование без ограничений платформы: никаких лимитов на товары, категории или API-запросы

Если вы узнали свою ситуацию, оставьте заявку. Мы проведём бесплатную консультацию, проанализируем ваш бизнес и честно скажем, нужна ли вам кастомная разработка или можно обойтись готовым решением. Рассчитать ориентировочную стоимость можно через наш онлайн-калькулятор.

Нужен интернет-магазин с нестандартным функционалом? Заказать разработку интернет-магазина под ключ: от $2 500, срок 4–8 недель.

Подробнее о наших услугах разработки под ключ и реализованных проектах.

CEO и ведущий разработчик Artbrain

Anton Kunashenko

Основатель Artbrain с 2018 года. Разрабатывает цифровые продукты для бизнеса: от лендингов до enterprise-систем.