Способы экономии ресурсов при хостинге сайта на Python

Веб-сайты, созданные с использованием языка программирования Python, становятся все более популярными. Однако, поскольку Python является интерпретируемым языком, его веб-приложения могут потреблять значительные ресурсы сервера. Поэтому оптимизация и кэширование — важные методы для улучшения производительности и сокращения расходов при размещении и создании веб-сайта.

Стоимость 297 383 ₸ 457 512 ₸
Индивидуальный график
Стоимость 58 500 ₸ 146 250 ₸
Индивидуальный график

Оптимизация веб-приложений на Python включает в себя различные стратегии и методы. Одним из подходов к оптимизации является использование эффективных методологий программирования, таких как использование полезных приемов, техник и практик, созданных для снижения нагрузки на сервер. Также рекомендуется использовать инновационные и современные техники оптимизации, которые могут значительно повысить производительность веб-приложения на Python.

Кэширование является одной из наиболее эффективных и полезных мер по сокращению расходов. Стратегии кэширования могут быть использованы на различных уровнях веб-приложения — от кэширования данных на уровне базы данных до кэширования результатов выполнения запросов на уровне приложения. Такие подходы к кэшированию помогают значительно сократить время обработки запросов и увеличить доступность сайта.

В данной статье мы рассмотрим лучшие практики, рекомендации и советы по оптимизации и кэшированию веб-приложений на Python. Мы рассмотрим различные методы и техники для улучшения производительности сайтов, а также рассмотрим примеры кода и конфигурации для использования этих методов. При использовании эффективной оптимизации и кэширования, вы сможете значительно повысить производительность вашего веб-приложения и снизить расходы на хостинг.

Лучшие способы экономии ресурсов при хостинге сайта на Python: оптимизация и кэширование

Экономия ресурсов при хостинге сайта на Python — это важная задача, поскольку оптимизация и кэширование могут существенно сократить расходы на размещение и улучшить производительность веб-приложений. В этой статье мы рассмотрим лучшие методы и стратегии для оптимизации и кэширования сайтов, созданных на языке программирования Python.

Оптимизация веб-приложений на Python

Для эффективной оптимизации сайта на Python существует ряд полезных приемов и рекомендаций:

  1. Использование современных методологий и подходов разработки веб-приложений, таких как MVC (Model-View-Controller) или MVVM (Model-View-ViewModel). Это позволяет разделить код на логические блоки и упрощает его поддержку и расширение.
  2. Минимизация использования сторонних библиотек и модулей, чтобы сократить объем кода и уменьшить нагрузку на сервер.
  3. Использование серверов приложений, таких как Gunicorn или uWSGI, для более эффективного управления ресурсами и обработки запросов.
  4. Оптимизация запросов к базе данных с помощью использования индексов, кэширования запросов и оптимального проектирования структуры таблиц.
  5. Использование компиляции кода и оптимизации модулей Python для улучшения производительности.

Кэширование веб-приложений на Python

Кэширование Веб-Приложений На Python

Кэширование — это один из наиболее эффективных способов улучшения производительности веб-сайта и снижения нагрузки на сервер. Вот некоторые полезные методы и техники кэширования:

  1. Использование HTTP-кэширования для кэширования статических ресурсов, таких как изображения, CSS и JavaScript файлы. Это позволяет браузерам и прокси-серверам кэшировать эти ресурсы и избегать повторной загрузки при каждом запросе.
  2. Кэширование результатов выполнения часто используемых SQL-запросов с использованием механизмов кэширования, предоставляемых базами данных или ORM-системами.
  3. Использование кэширования «фрагментов» — это кэширование отдельных частей веб-страницы, таких как боковая панель или навигационное меню.
  4. Применение кэширования на уровне приложения с использованием специализированных инструментов, таких как Memcached или Redis. Это позволяет кэшировать как результаты выполнения запросов, так и промежуточные данные.

Веб-приложения на Python имеют множество возможностей по сокращению расходов и оптимизации производительности. Используя рекомендации и советы, представленные в этой статье, вы сможете создать и разместить эффективное и инновационное веб-приложение на Python.

Оптимизация сайта на Python

Оптимизация веб-сайта на Python является важной задачей, которая позволяет улучшить его производительность и сократить расходы на его размещение. Существует множество методов и техник оптимизации, а также инновационные приемы, созданные для оптимизации работы веб-приложений.

Одним из самых полезных средств оптимизации является кэширование. Кэширование позволяет сохранять результаты выполнения операций или запросов к базе данных, чтобы в следующий раз использовать их без повторных вычислений. Современные фреймворки, такие как Django, предоставляют мощные средства для управления кэшированием. Это позволяет значительно снизить время ответа сервера и улучшить производительность веб-приложения.

Другой полезной мерой оптимизации является использование современных методологий и практик программирования. Например, использование шаблонизаторов позволяет избежать повторения кода и создать более читаемый и поддерживаемый веб-сайт. Также рекомендуется использовать асинхронные функции и методы, которые позволяют использовать ресурсы сервера более эффективно.

Для создания производительного и оптимизированного веб-сайта на Python рекомендуется использовать следующие методы и стратегии:

  1. Оптимальное использование баз данных, включая создание эффективных индексов и использование правильных типов данных.
  2. Кэширование данных на уровне базы данных или в оперативной памяти.
  3. Параллельное выполнение запросов и операций.
  4. Минимизация загрузки статических файлов (например, изображений, стилей и скриптов).
  5. Использование сжатия данных для уменьшения размера передаваемых файлов.
  6. Определение и устранение узких мест в коде и алгоритмах.
  7. Оптимизация конфигурации сервера и настройка параметров исполнения Python.

Это лишь некоторые из лучших методов оптимизации при создании и размещении веб-сайта на Python. Каждый конкретный веб-приложение может требовать своих собственных подходов и приемов для достижения оптимальной производительности.

При оптимизации веб-сайта на Python важно помнить, что задача экономии ресурсов и улучшения производительности должна быть приоритетной. Выбор правильных стратегий оптимизации и применение соответствующих техник позволят создать эффективный веб-сайт, полезный для пользователей и не перегружающий сервер.

Упрощение кода

Упрощение Кода

При создании веб-приложений на языке программирования Python существует множество методов и подходов, способствующих оптимизации и улучшению работы веб-сайта. Одним из инновационных и эффективных способов оптимизации ресурсов является использование кэширования.

В методологии создания веб-сайтов с использованием языка Python приемы и стратегии кэширования играют ключевую роль. Кэширование позволяет сократить расходы на обращение к базе данных и повысить производительность сайта. Вот некоторые полезные советы и рекомендации по использованию кэширования и упрощению кода веб-приложений на Python.

  1. Используйте современные подходы к кэшированию. Существует множество методов и техник, которые позволяют эффективно использовать кэширование при создании веб-сайтов. В зависимости от специфики вашего веб-приложения выбирайте наиболее подходящие методы.
  2. Используйте эффективные приемы при создании веб-приложения на Python. Это может включать в себя использование различных библиотек и фреймворков, которые упрощают разработку и оптимизацию кода.
  3. Используйте методы сокращения написанного кода. Избыточный и неоптимизированный код может замедлить работу веб-сайта. Постарайтесь упростить и сократить написанный код, удаляя неиспользуемые функции или объединяя их в одну.
  4. Используйте приемы оптимизации базы данных. Часто проблемы с производительностью веб-сайта связаны с неэффективным использованием базы данных. Оптимизируйте запросы к базе данных, используя индексы и другие методы оптимизации.

В итоге, использование кэширования и эффективные методы оптимизации позволяют достичь более высокой производительности вашего веб-приложения. Следуя рекомендациям и передовым практикам в создании веб-сайтов на Python, вы сможете сократить расходы на хостинг и повысить работу вашего сайта.

Профилирование и оптимизация запросов к базе данных

Профилирование И Оптимизация Запросов К Базе Данных

При разработке веб-приложений или сайтов, особенно на языке программирования Python, оптимизация запросов к базе данных играет важную роль в улучшении производительности и экономии ресурсов.

Ниже приведены некоторые рекомендации по лучшим методам использования и оптимизации запросов к базе данных.

  1. Использование эффективных индексов: правильное создание и использование индексов позволит значительно ускорить работу с базой данных.
  2. Использование кэширования: кэширование результатов запросов позволит избежать повторных обращений к базе данных и сократит время отклика веб-приложения или сайта.
  3. Профилирование запросов: профилирование позволяет выявить медленные или сложные запросы и принять меры по их оптимизации.
  4. Оптимизация структуры базы данных: правильное проектирование таблиц и связей может существенно улучшить производительность запросов.

Ниже приведены некоторые полезные методы и советы:

  • Использование современных методологий и подходов к разработке веб-приложений и сайтов, таких как ORM (Object-Relational Mapping), может значительно упростить работу с базой данных и повысить эффективность запросов.
  • Использование инновационных техник и методов, таких как асинхронные запросы или NoSQL базы данных, может помочь улучшить производительность и сократить расходы на хостинг.
  • Использование стратегии кэширования, такой как кэширование на уровне приложения или кэширование объектов, позволит снизить время выполнения запросов к базе данных.
  • При создании запросов к базе данных следует использовать оптимальные методы, такие как выборка только необходимых полей или использование агрегатных функций для сокращения объема данных, передаваемых от базы данных к веб-приложению или сайту.
  • Профилирование запросов и оптимизация может быть осуществлена с помощью специальных инструментов и библиотек, предоставляющих информацию о времени выполнения и ресурсах, затрачиваемых на обработку запросов.

В целом, использование эффективных и оптимизированных запросов к базе данных является важным шагом к улучшению производительности веб-приложения или сайта и сокращению расходов на хостинг.

Оптимизация работы с изображениями

Оптимизация Работы С Изображениями

При разработке веб-приложений и сайтов одной из ключевых задач является оптимизация использования ресурсов, включая изображения. Современные сайты часто содержат множество графических элементов, поэтому эффективные техники оптимизации изображений могут существенно сократить расходы на хостинг и улучшить производительность веб-приложения.

В данном разделе представлены лучшие практики и рекомендации по оптимизации работы с изображениями при создании и размещении веб-сайта.

  1. Выбор подходящих форматов изображений
  2. Один из ключевых моментов оптимизации работы с изображениями — выбор подходящих форматов. Для фотографий и сложных изображений лучше использовать формат JPEG, который обеспечивает хорошее сжатие без существенной потери качества. Для простых и векторных изображений, таких как иконки, логотипы и кнопки, лучше использовать формат PNG, который обеспечивает лучшую четкость и прозрачность.

  3. Сжатие изображений
  4. Для сокращения размера файлов изображений и улучшения производительности веб-приложения рекомендуется использовать методы сжатия. Существуют различные инструменты и онлайн-сервисы, которые позволяют сжатие изображений без существенной потери качества. Применение этих инструментов представляет собой эффективный способ сократить объем передаваемых данных и ускорить загрузку страниц сайта.

  5. Использование кэширования
  6. Кэширование — это методология программирования, позволяющая хранить копии данных в памяти компьютера или на диске для быстрого доступа к ним. При использовании кэширования изображений браузер сохраняет копию изображений на локальном компьютере пользователя и обращается к ним при повторных запросах. Это позволяет улучшить скорость загрузки страниц, уменьшить нагрузку на сервер и снизить затраты на хостинг.

  7. Минификация кода
  8. Минификация кода — процесс сокращения размера кода, включая CSS и JS файлы, путем удаления пробелов, переносов строк и комментариев. При использовании изображений на веб-сайте, рекомендуется комбинировать несколько изображений в спрайты, чтобы уменьшить количество запросов к серверу и улучшить производительность.

Кэширование веб-приложений на Python

Кэширование Веб-Приложений На Python

Кэширование является одной из современных и эффективных методологий оптимизации веб-приложений на языке Python. Эти инновационные техники позволяют улучшить производительность и сократить расходы на хостинг и доступ к ресурсам.

При создании и размещении веб-приложений на Python существует множество полезных приемов и стратегий кэширования, которые могут быть использованы для улучшения работы сайта.

Вот несколько советов и рекомендаций по лучшим методам использования кэширования при создании веб-сайтов:

  1. Использование статического кэширования — это один из наиболее эффективных способов сокращения времени загрузки веб-страниц. Статический кэш хранит скомпилированные версии веб-страниц и обновляет их только при необходимости.
  2. Использование динамического кэширования предоставляет возможность кэшировать отдельные фрагменты веб-страницы и обновлять их при необходимости. Это позволяет более гибко управлять кэшем и обеспечить более актуальную информацию на странице.
  3. Использование кэширования на уровне запросов позволяет временно сохранять результаты операций базы данных или сложных вычислений, что уменьшает нагрузку на сервер и снижает время ответа.
  4. Использование кэширования на уровне объектов позволяет сохранять в памяти сервера уже созданные объекты и использовать их при последующих запросах. Это особенно полезно при работе с данными, которые редко изменяются.

Кроме того, следует использовать оптимизацию кода, чтобы улучшить производительность веб-приложения. Это может включать в себя использование эффективных алгоритмов, проверку и ликвидацию утечек памяти, а также оптимизацию запросов к базе данных.

Методы кэширования на Python предоставляют эффективные подходы для экономии ресурсов и улучшения производительности веб-приложений. Использование различных стратегий кэширования и оптимизации поможет создать веб-сайт, работающий быстро и эффективно.

Кэширование данных на сервере

Кэширование данных на сервере — один из лучших подходов к оптимизации и экономии ресурсов при хостинге сайта на языке программирования Python. Современные методы кэширования предлагают эффективные стратегии для улучшения производительности веб-приложений и созданных на их основе веб-сайтов.

При создании и работе с веб-приложением на Python стоит применять лучшие рекомендации и практики по кэшированию. Ниже представлены полезные методы, советы и техники по оптимизации и кэшированию данных на сервере.

1. Использование кэша для сокращения ресурсов

Одной из основных целей кэширования — снижение времени загрузки веб-страницы и уменьшение нагрузки на сервер. Приемы, применяемые при написании и размещении кэширования данных на сервере, помогают в максимальной степени использовать имеющиеся ресурсы для более быстрой и эффективной работы веб-приложений.

2. Использование инновационных стратегий и методов

Существует множество инновационных стратегий и методов кэширования, которые помогают достичь наиболее эффективных результатов при сокращении ресурсов и расходов на хостинге веб-приложений на Python. Использование таких подходов позволяет снизить нагрузку на сервер, ускорить загрузку веб-страницы и улучшить пользовательский опыт.

3. Применение кэширования данных на сервере

Одной из важных мер по оптимизации и кэшированию данных на сервере является использование кэширования на стороне сервера. Такой подход позволяет предварительно сохранять результаты выполнения часто повторяющихся запросов к базе данных или сторонним API, что значительно снижает время обработки запросов и ускоряет отдачу данных клиентам.

4. Использование компонентов для кэширования

В Python существует множество библиотек и компонентов, позволяющих упростить процесс кэширования данных на сервере. Они предоставляют удобные и гибкие инструменты для создания мониторинга и управления кэшем, а также занимаются автоматической очисткой и обновлением кэша. Использование таких компонентов способствует эффективному кэшированию и оптимизации работы веб-приложений.

Выводы

Кэширование данных на сервере является важной частью процесса разработки и оптимизации веб-приложений на языке программирования Python. Правильное использование кэша и применение современных методологий и подходов к кэшированию помогут значительно повысить производительность и улучшить пользовательский опыт при использовании веб-сайта.

Использование CDN для кэширования статических ресурсов

Использование Cdn Для Кэширования Статических Ресурсов

CDN (Content Delivery Network) — это сеть распределения контента, которая предоставляет возможность эффективного доставления статических ресурсов, таких как изображения, CSS-файлы и JavaScript-файлы, до конечных пользователей. Использование CDN может значительно улучшить производительность и оптимизацию вашего веб-сайта при минимальных затратах.

Ниже приведены полезные рекомендации и советы по использованию CDN для кэширования статических ресурсов вашего Python-сайта:

  1. Выбор CDN-провайдера: При выборе CDN-провайдера учтите несколько факторов, таких как географическое положение их серверов, стоимость услуг и обслуживание клиентов. Рекомендуется выбирать провайдера с надежной инфраструктурой и широкой глобальной сетью серверов.
  2. Настройка кэширования: Правильная настройка кэширования статических ресурсов на CDN-серверах поможет снизить количество запросов к вашим серверам и улучшить скорость загрузки страниц. В качестве настройки можно указать время жизни кэша (TTL) для каждого ресурса.
  3. Использование версионирования: При создании или изменении статических ресурсов веб-приложения рекомендуется использовать версионирование файлов. Это позволит избежать проблемы с кэшированием у пользователей, так как CDN будет обновлять файлы автоматически при изменении их версии.
  4. SSL-шифрование: Если ваш сайт использует SSL-сертификат для защищенного соединения, убедитесь, что ваш CDN-провайдер поддерживает SSL-шифрование и предоставляет возможность настройки SSL-сертификата для доставки статических ресурсов.
  5. Мониторинг и настройка: Регулярно мониторьте работу вашего CDN-провайдера и настраивайте его параметры в соответствии с требованиями вашего веб-приложения. Это позволит сократить расходы на хостинг и улучшить производительность вашего сайта.

Использование CDN для кэширования статических ресурсов является одной из лучших практик при создании и оптимизации веб-сайтов на языке программирования Python. Это инновационный подход, который позволяет улучшить производительность и снизить расходы на хостинг веб-приложений. Современные методы и техники кэширования, размещения и использования ресурсов с CDN делают этот подход эффективным и эффективным в использовании.

Использование CDN в сочетании с другими приемами кэширования и оптимизации может значительно улучшить скорость работы и производительность вашего веб-сайта, а также сократить расходы на хостинг. Применение этой методологии кэширования и оптимизации будет полезным для работы вашего веб-приложения.

Кэширование на стороне клиента

Кэширование На Стороне Клиента

Для оптимизации работы веб-приложений и улучшения скорости загрузки сайтов на Python, одной из эффективных стратегий является кэширование на стороне клиента. Это позволяет сократить время загрузки страницы и уменьшить нагрузку на сервер.

Кэширование — это процесс сохранения данных, например, HTML-страниц или промежуточных результатов выполнения скриптов, для повторного использования. Когда веб-приложение обращается к серверу для получения данных, оно сначала проверяет, есть ли эти данные уже сохранены на стороне клиента. Если данные есть в кэше, то они могут быть сразу отображены без необходимости повторного запроса к серверу.

Для использования кэширования на стороне клиента веб-приложения могут использовать различные методы и техники. Вот некоторые полезные приемы и рекомендации:

  • Использование HTTP-кэширования: Веб-серверы и клиенты могут использовать заголовки HTTP, чтобы указать, какие ресурсы можно кэшировать и на какой период времени. Правильное использование HTTP-кэширования может значительно улучшить производительность веб-приложений.
  • Использование локального хранилища: Веб-приложения могут использовать локальное хранилище для кэширования данных на стороне клиента. Это особенно полезно для данных, которые не меняются часто, например, статических файлов, изображений или скриптов.
  • Использование кэширования ресурсов: Веб-приложения могут использовать кэширование ресурсов, такое как изображения, стили или скрипты, чтобы ускорить загрузку страницы. Например, можно создать спрайты для изображений или объединить файлы со стилями и скриптами для уменьшения числа запросов к серверу.

Современные практики и подходы к кэшированию на стороне клиента в Python предлагают множество инновационных методов и техник для оптимизации работы веб-приложений. Лучшие веб-приложения на Python следуют этим рекомендациям и используют эффективные стратегии кэширования для улучшения работы сайта при размещении на хостинге.

Рекомендации по оптимизации и кэшированию при хостинге

Полезные методы и меры оптимизации и кэширования являются неотъемлемой частью создания и размещения веб-приложений на языке программирования Python. Оптимизация и кэширование – это лучшие приемы для улучшения работы веб-сайта, созданных с использованием Python, и сокращения расходов на хостинг.

  1. Использование современные техники и инновационные методологии. Для создания и оптимизации веб-приложений, следует использовать современные методы и подходы, такие как асинхронное программирование, микросервисная архитектура, контейнеризация и т.д. Эти техники позволяют создавать более эффективные и масштабируемые веб-приложения.
  2. Кэширование данных. Кэширование – это метод оптимизации, который позволяет сохранять результаты уже выполненных запросов или вычислений и предоставлять к ним быстрый доступ при повторных запросах. Для кэширования данных в Python могут использоваться различные библиотеки, такие как Memcached или Redis.
  3. Оптимизация кода и запросов. Для оптимизации работы веб-приложений на Python следует использовать следующие методы:
    • Уменьшение объема и сложности написанного кода.
    • Использование эффективных алгоритмов и структур данных.
    • Оптимизация и индексирование запросов к базе данных.
    • Использование подходящих инструментов для профилирования и оптимизации кода, таких как PyPy или cProfile.
  4. Минимизация объема передаваемых данных. Для уменьшения времени загрузки веб-сайта следует использовать следующие приемы:
    • Сжатие данных с помощью gzip или deflate.
    • Минификация CSS и JavaScript файлов.
    • Оптимизация размеров изображений с помощью сжатия и прогрессивной загрузки.
    • Использование CDN для распределения статических файлов.
  5. Использование кэширования на разных уровнях. Кэширование можно использовать не только для данных, но и для результатов запросов, промежуточных вычислений и т.д. Например, кэширование на уровне операционной системы, на уровне сервера или на уровне приложения.
  6. Практика и знание лучших рекомендаций. Хорошая практика и знание лучших рекомендаций по оптимизации и кэшированию помогут снизить затраты на хостинг и улучшить производительность веб-приложения. Рекомендуется следить за обновлениями в области веб-разработки и изучать новые техники и инструменты.

Таким образом, применение эффективных методов оптимизации и кэширования является неотъемлемой частью разработки и размещения веб-приложений на языке программирования Python. Использование рекомендаций и советов по оптимизации и кэшированию помогает создать более эффективные и быстро работающие веб-сайты, сокращает затраты на хостинг и повышает удовлетворенность пользователей.

Использование gzip для сжатия данных

Использование Gzip Для Сжатия Данных

Одним из инновационных приемов в программировании, создании и размещении веб-приложений на Python является использование сжатия данных с помощью gzip. Это один из лучших методов для сокращения расходов на передачу данных между сервером и клиентом.

Полезные методы сжатия данных

Современные веб-сайты и веб-приложения, работающие на Python, используют различные техники сжатия данных для улучшения производительности и экономии ресурсов.

  1. Использование gzip
  2. Один из лучших приемов для сокращения размера передаваемых данных — это применение сжатия gzip. Gzip — это стандартный алгоритм сжатия данных, созданный в 1992 году, который является надежным и эффективным средством для сжатия текстовых данных.

    Для использования gzip в Python необходимо использовать модуль gzip, который позволяет создавать сжатые файлы и обрабатывать данные, сжатые с использованием gzip. Веб-сервер может автоматически сжимать данные перед отправкой клиенту, а клиент может автоматически разжимать данные после получения.

  3. Настройка Gzip Middleware
  4. В Python существует несколько библиотек, которые предоставляют возможность настроить middleware для сжатия данных. Они позволяют сжимать данные перед отправкой и разжимать их при получении запроса.

    Примером такой библиотеки является «django.middleware.gzip». Она предоставляет возможность настроить сжатие данных, и включает автоматическую настройку заголовков HTTP, чтобы клиент был в курсе того, что данные сжаты и нужно их разжимать.

Рекомендации по использованию gzip и кэшированию

Вот несколько полезных советов и практик для оптимизации работы веб-сайта на Python с использованием gzip и кэширования:

  1. Используйте gzip для сжатия статических файлов
  2. Сжимайте статические файлы, такие как CSS, JS и изображения, с помощью gzip перед отправкой клиенту. Это уменьшит размер файлов и ускорит их загрузку на стороне клиента.

  3. Настройте кэширование для статических файлов
  4. Используйте механизм кэширования для статических файлов, чтобы сэкономить ресурсы при запросе этих файлов. Клиент будет загружать файлы из кэша, если они не изменились с момента последней загрузки.

  5. Используйте стратегии кэширования
  6. Выберите эффективные стратегии кэширования для различных типов данных. Например, можете установить долгосрочный кэш для статических файлов и короткосрочный кэш для динамически генерируемых данных.

  7. Применяйте фрагментирование
  8. Фрагментирование (fragmentation) — это техника, при которой данные разбиваются на небольшие фрагменты, которые будут загружаться асинхронно. Это позволяет браузеру загружать данные параллельно, ускоряя процесс загрузки.

В заключение, использование gzip для сжатия данных является одним из лучших подходов к оптимизации работы сайта на Python. Применение эффективных методологий и стратегий кэширования будет способствовать улучшению производительности и экономии ресурсов.

2023 © Курсы по программированию онлайн: изучайте языки программирования с нулевых знаний
ТОВАРИЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "DOSTYK 20", БИН 180240028041
Казахстан, Астана, 020000, ул. Достык 20 оф. 512
Для связи: progers@darim.kz или +7 7172 57 85 16