🆕🔥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/
👉 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.
👉 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/
👉 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.
👉 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/
👉 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.
👉 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/
👉 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/
👍1
🆕🔥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/
👉 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.
👉 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/
👉 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.
👉 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/
👉 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.
👉 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/
👉 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.
👉 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/
👉 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.
👉 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/
👉 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.
👉 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/
👉 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/
🔥1
🆕🔥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/
👉 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.
👉 Установка Airflow, окружение и локальная разработка
📝 Цель части - поднять локальный Airflow без хаоса в зависимостях и понять, какие компоненты запускаются. Разбираются standalone, Docker Compose, структура проекта, CLI и базовая отладка.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/ustanovka-airflow-okruzhenie-lokalnaya-razrabotka/
👉 Установка Airflow, окружение и локальная разработка
📝 Цель части - поднять локальный Airflow без хаоса в зависимостях и понять, какие компоненты запускаются. Разбираются standalone, Docker Compose, структура проекта, CLI и базовая отладка.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/ustanovka-airflow-okruzhenie-lokalnaya-razrabotka/
🆕🔥Новый.
👉 Airflow DAG: основная единица проектирования
📝 Airflow DAG - декларативное описание workflow: задачи, зависимости, расписание и операционные параметры. В этой части разбираются структура DAG-файла, parse-time, зависимости, start_date, catchup, стабильность и ошибки проектирования.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/airflow-dag-osnovnaya-edinitsa-proektirovaniya/
👉 Airflow DAG: основная единица проектирования
📝 Airflow DAG - декларативное описание workflow: задачи, зависимости, расписание и операционные параметры. В этой части разбираются структура DAG-файла, parse-time, зависимости, start_date, catchup, стабильность и ошибки проектирования.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/airflow-dag-osnovnaya-edinitsa-proektirovaniya/
🆕🔥Новый.
👉 Tasks, Operators и TaskFlow API
📝 Task - базовая единица выполнения Airflow. В этой части разбираются классические Operator, PythonOperator, BashOperator, современный @task, автоматические зависимости, XCom, границы применимости и практические ошибки.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/tasks-operators-taskflow-api/
👉 Tasks, Operators и TaskFlow API
📝 Task - базовая единица выполнения Airflow. В этой части разбираются классические Operator, PythonOperator, BashOperator, современный @task, автоматические зависимости, XCom, границы применимости и практические ошибки.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/tasks-operators-taskflow-api/
🆕🔥Новый.
👉 Планирование в Airflow
📝 Расписание в Airflow задаёт не просто момент старта, а интервалы данных. Главные понятия части: logical_date, data_interval_start, data_interval_end, catchup, backfill и ручной запуск.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/planirovanie-airflow/
👉 Планирование в Airflow
📝 Расписание в Airflow задаёт не просто момент старта, а интервалы данных. Главные понятия части: logical_date, data_interval_start, data_interval_end, catchup, backfill и ручной запуск.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/planirovanie-airflow/
🆕🔥Новый.
👉 Шаблонизация Airflow, контекст выполнения и Jinja
📝 Шаблоны позволяют подставлять runtime-данные Airflow в поля операторов: даты интервала, params, Variable, Connection, XCom. Главная цель части - научиться параметризовать DAG-и без datetime.now(), хардкода и небезопасной сборки строк.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/shablonizatsiya-airflow-kontekst-vypolneniya-jinja/
👉 Шаблонизация Airflow, контекст выполнения и Jinja
📝 Шаблоны позволяют подставлять runtime-данные Airflow в поля операторов: даты интервала, params, Variable, Connection, XCom. Главная цель части - научиться параметризовать DAG-и без datetime.now(), хардкода и небезопасной сборки строк.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/shablonizatsiya-airflow-kontekst-vypolneniya-jinja/
🆕🔥Новый.
👉 Sensors в Airflow, ожидание внешних событий
📝 Sensor - специальный оператор ожидания: файла, времени, внешнего DAG-а, SQL-условия или произвольной проверки. Главная цель части - научиться ждать внешние события без захвата worker-слотов и без превращения Airflow в polling-сервис.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/sensors-airflow-ozhidanie-vneshnih-sobytii/
👉 Sensors в Airflow, ожидание внешних событий
📝 Sensor - специальный оператор ожидания: файла, времени, внешнего DAG-а, SQL-условия или произвольной проверки. Главная цель части - научиться ждать внешние события без захвата worker-слотов и без превращения Airflow в polling-сервис.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/sensors-airflow-ozhidanie-vneshnih-sobytii/
🆕🔥Новый.
👉 Assets в Airflow и зависимость от данных
📝 Asset описывает данные как контракт между producer DAG и consumer DAG. В этой части разбирается asset-aware scheduling: downstream DAG запускается не потому, что другой DAG завершился, а потому что конкретные данные были обновлены.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/assets-airflow-zavisimost-dannyh/
👉 Assets в Airflow и зависимость от данных
📝 Asset описывает данные как контракт между producer DAG и consumer DAG. В этой части разбирается asset-aware scheduling: downstream DAG запускается не потому, что другой DAG завершился, а потому что конкретные данные были обновлены.
🌐 https://docs-python.ru/other/apache-airflow-kakuyu-problemu-reshaet/assets-airflow-zavisimost-dannyh/