953
订阅者
无数据24 小时
无数据7 天
无数据30 天
帖子存档
🆕🔥Новый.
👉 Что такое Apache Airflow и какую проблему он решает
📝 Airflow - оркестратор batch-процессов: DAG описывает зависимости, Scheduler решает момент запуска, Executor передаёт задачи на выполнение. Цель части - отделить orchestration от бизнес-вычислений и понять границы инструмента.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/
🆕🔥Новый.
👉 Тестирование VDS перед покупкой.
📝 Покупка VDS часто выглядит слишком просто: выбран тариф, оплачена услуга, сервер выдан через несколько минут. На странице хостера указаны 1 vCPU, 2 GB RAM, NVMe, 1 Gbit/s, KVM, "безлимитный трафик" или похожие формулировки. На практике эти слова требуют проверки.
🌐 https://docs-python.ru/other/testirovanie-vds-pokupkoi/
🆕🔥Новый.
👉 Набор готовых практических схем для Uptime Kuma
📝 Набор готовых практических схем для Uptime Kuma: сайт, API, cron, backup, БД, очередь, SSL, DNS, Docker, WebSocket, внешние API, Status Page и сам мониторинг. Каждый рецепт можно брать как шаблон и адаптировать под production.
🌐 https://docs-python.ru/other/uptime-kuma-sistema-monitoringa-dostupnosti/nabor-gotovyh-prakticheskih-shem-uptime-kuma/
🆕🔥Новый.
👉 Продвинутые приёмы эксплуатации Uptime Kuma
📝 продвинутый мониторинг начинается там, где одной проверки HTTP 200 уже недостаточно. В этой части: удалённые probes, multi-point checks, Push-подход, Docker socket security, защищённые health endpoints, synthetic monitoring и отказоустойчивая схема самого мониторинга.
🌐 https://docs-python.ru/other/uptime-kuma-sistema-monitoringa-dostupnosti/prodvinutye-prie-my-ekspluatatsii/
🆕🔥Новый.
👉 Практическая схема мониторинга в Uptime Kuma
📝 Production-мониторинг нужно проектировать от пользовательских сценариев и точек отказа, а не от списка серверов. В этой части собирается практическая схема: сайт, API, БД, cron, workers, SSL, DNS, внешние API, backup и сам Uptime Kuma.
🌐 https://docs-python.ru/other/uptime-kuma-sistema-monitoringa-dostupnosti/prakticheskaya-shema-monitoringa-uptime-kuma/
🆕🔥Новый.
👉 Status Page для клиентов и команды в Uptime Kuma
📝 Status Page - это не внутренняя админка мониторинга, а понятная витрина состояния сервисов. Хорошая страница показывает клиентам и команде влияние на продукт, скрывает технические детали и помогает снизить хаос во время инцидента.
🌐 https://docs-python.ru/other/uptime-kuma-sistema-monitoringa-dostupnosti/status-page-klientov-komandy-uptime-kuma/
🆕🔥Новый.
👉 Уведомления и инциденты в Uptime Kuma
📝 Мониторинг без уведомлений превращается в красивую панель, которую никто не смотрит. В этой части важны не только Telegram, SMTP или Webhook, а маршрутизация, критичность, антишум, escalation, runbook и понятный жизненный цикл инцидента.
🌐 https://docs-python.ru/other/uptime-kuma-sistema-monitoringa-dostupnosti/uvedomleniya-intsidenty-uptime-kuma/
🆕🔥Новый.
👉 Мониторы Uptime Kuma: HTTP, keyword, TCP, DNS, SSL, Docker
📝 monitor в Uptime Kuma должен проверять конкретный эксплуатационный факт: сайт открывается, API отвечает, порт доступен, DNS резолвится, сертификат жив, cron выполнялся недавно. Правильный выбор типа проверки важнее количества проверок
🌐 https://docs-python.ru/other/uptime-kuma-sistema-monitoringa-dostupnosti/monitory-http-keyword-tcp-dns-ssl-docker/
🆕🔥Новый.
👉 Uptime Kuma - система мониторинга доступности
📝 Uptime Kuma - практичный self-hosted инструмент для проверки доступности сайтов, API, портов, сертификатов и внутренних сервисов. Главная ценность - быстро узнать, что сервис недоступен, и получить понятный сигнал раньше клиента.
🌐 https://docs-python.ru/other/uptime-kuma-sistema-monitoringa-dostupnosti/
🆕🔥Новый.
👉 Интеграции, внешние API и webhook-и Quart-приложения
📝 Интеграции ломаются чаще локального кода: сеть, таймауты, повторы, дубликаты, подписи, порядок событий и лимиты. Эта часть показывает, как строить HTTP-клиенты, webhook-и и обработку внешних событий так, чтобы сбои не превращались в потерю данных.
🌐 https://docs-python.ru/packages/freimvork-quart-python/integratsii-vneshnie-api-webhook-i-quart-prilozhen/
🆕🔥Новый.
👉 Производительность, профилирование и оптимизация Quart-приложений
📝 Оптимизация начинается не с догадок, а с измерений: latency, throughput, SQL, event loop lag, external API и память. Эта часть показывает, как находить реальные узкие места Quart-приложения и исправлять их без хаотичного переписывания кода.
🌐 https://docs-python.ru/packages/freimvork-quart-python/proizvoditelnost-profilirovanie-optimizatsiya-quar/
🆕🔥Новый.
👉 Архитектура крупного Quart-проекта
📝 Крупное Quart-приложение должно быть разбито на понятные слои: routes, schemas, services, repositories, infrastructure. Такая архитектура снижает связанность, упрощает тестирование и не дает HTTP-коду, SQL и бизнес-логике смешаться в один неуправляемый файл.
🌐 https://docs-python.ru/packages/freimvork-quart-python/arhitektura-krupnogo-quart-proekta/
🆕🔥Новый.
👉 Production deployment Quart-приложения
📝 Production deployment - это не quart run. Для надежной эксплуатации нужны ASGI-сервер, корректный reverse proxy, healthchecks, переменные окружения, отдельные worker-процессы, миграции, логи, graceful shutdown и понятный rollback.
🌐 https://docs-python.ru/packages/freimvork-quart-python/production-deployment-quart-prilozheniya/
🆕🔥Новый.
👉 Тестирование Quart-приложений
📝 Тестирование Quart требует учитывать async-код, lifecycle приложения, HTTP-клиент, WebSocket, БД, фоновые задачи и безопасность. В этой части разбираются unit, integration, async fixtures, test client, DB rollback, mocking, coverage и устойчивые тестовые сценарии.
🌐 https://docs-python.ru/packages/freimvork-quart-python/testirovanie-quart-prilozhenii/
🆕🔥Новый.
👉 Background tasks, очереди и долгие операции в Quart
📝 Долгие операции нельзя держать внутри HTTP-запроса. Эта часть показывает, как отделять request от выполнения: app.add_background_task, job-модель, очереди, workers, retry, idempotency, progress, cancellation и надежная обработка ошибок.
🌐 https://docs-python.ru/packages/freimvork-quart-python/background-tasks-ocheredi-dolgie-operatsii-quart/
🆕🔥Новый.
👉 Streaming, Server-Sent Events и большие ответы в Quart
📝 Streaming нужен, когда ответ нельзя или невыгодно формировать целиком заранее: логи, progress, CSV, AI-ответы, большие файлы. В этой части разбираются async generators, Response, SSE, buffering, disconnect, backpressure и production-настройки.
🌐 https://docs-python.ru/packages/freimvork-quart-python/streaming-server-sent-events-bolshie-otvety-quart/
🆕🔥Новый.
👉 WebSocket в Quart
📝 WebSocket в Quart нужен для двусторонней realtime-связи: чаты, уведомления, live-логи, панели мониторинга. В этой части разбираются @app.websocket, lifecycle соединения, auth, rooms, broadcast, heartbeat, backpressure и production-настройки.
🌐 https://docs-python.ru/packages/freimvork-quart-python/websocket-quart/
🆕🔥Новый.
👉 Валидация данных, DTO и схемы в Quart
📝 Валидация защищает приложение от некорректных входных данных и делает API предсказуемым. В этой части разбираются ручная валидация, DTO, Pydantic v2, ошибки, response-схемы и практические helper-ы для Quart.
🌐 https://docs-python.ru/packages/freimvork-quart-python/validatsiya-dannyh-dto-shemy-quart/
🆕🔥Новый.
👉 Работа с базой данных в Quart-приложении
📝 Async-приложение должно работать с БД через async-драйвер, пул соединений и короткие транзакции. В этой части разбираются asyncpg, SQLAlchemy Async, модели, CRUD, сессии, миграции Alembic и типичные ошибки.
🌐 https://docs-python.ru/packages/freimvork-quart-python/rabota-bazoi-dannyh-quart-prilozhenii/
