Обзор WSGI, ASGI и RSGI: лидеры среди веб-серверов в 2025 году

Granian можно ещё раз в 10 пробустить, во первых просто поменять протокол с http1.1 на http2 даёт буст примерно в 2.5 раза а если по юникс сокету слать то и вовсе 10x можно ожидать. Количество воркеров должно быть на одно-два ядра меньше чем весь объём cpu так как рантаймовские растовские воркеры также должны свободно работать, больший объём в асинхронном коде не целесообразен так как один воркер всё ядро может поглотить.
Бэклог можно спокойно увеличивать с примерным расчётом 1 * (частота процессора / 2) * количество ядер, все запросы всё равно попадают в цикл событий, лучше пусть будет выше таймаут чем возврат ошибки 500.
Если запустить через python3.14-nogil -m granian то все воркеры запустяться в отдельных потоках со своим личным циклом событий, задачи будут поступать в конкретный цикл событий (скорее всего по кругу) через loop.call_soon_treadsafe() что снижает оверхед межпроцесорного взаимодействия.
На unix python код в 2 раза быстрее чем на Windows даже в WSL.

Бенчам выше я бы не доверял, на практики wsgi серверы валятся с 500 ошибкой когда онлайн менее 1000 пользователей на сайте с мощным сервером, asgi/rsgi с такой нагрузкой на одном ядре справляются.

Является ли преждевременная оптимизация корнем всех зол

Это всё на опыте приходит, по началу такой думаешь о джанго это лучшее что смогло придумать человечество, а потом бац и сайт лежит после одновременного наплыва сотни пользователей, начинаешь нагруженные ендпоинты на асинхронку переписывать, вроде как производительность улучшилась но на 1000 коннектах база отваливается, привет сырой сиквил и кеш. Кто с подобным сталкивался по дефолту оптимизированный код пишут.

Использование JSONB-полей вместо EAV в PostgreSQL

Я обожаю постгрес, когда mvp по быстрому надо сделать, одной таблицы достаточно.

CREATE TABLE IF NOT EXISTS DataObject (
    ids JSONB,
    extra JSONB,
    space VARCHAR(50) NOT NULL,
    id BIGSERIAL,
    PRIMARY KEY (space, id)
) PARTITION BY LIST(space);

Аля NoSql, в ids джейсон на эту же таблицу {space: id} также и связи с внешними сервисами могут хранится, вся логика и описание extra данных на уровне выше в бекенде реализуется, в базе остаётся только тригеры на спейсы настроить для обработки ON DELETE/UPDATE событий.

Чистый код

Это всё на любителя, я топлю за грязный код. Есть два популярных алгоритма для поиска информации, деревья и хешмапы. Чистокодеры слишком заморачиваются и пилят структуру в виде дерева, мелкий скрипт на 2к строк раскидывают в 20+ файлов по 50-100 строк, тот кто этот код писал год спустя не сходу разберëтся от куда читать нужно начать и что с чем связано. Если всю логику в один фаил описать то VSCode сбоку всю структуру покажет, читать можно как сверху так и снизу, Ctrl+F быстрый поиск по ключу.

Как превратить монолитную архитектуру в микросервисную — и зачем

Мне кажется автор не удачный пример показал так как по моему пилить под каждого провайдера отдельный микросервис не всегда целесообразно так как провайдер обычно изначально как внешний сервис служит.
В монолите можно просто перейти на 4ую нормальную форму или ещё проще разбить на партиции и каждую партицию в отдельной реплике запустить + микрофреймворк написать по кругу читать с реплик а писать и обновлять на мастере вот вам и не только вертикальное масштабирование.

Оптимизация запросов в DjangoORM: когда и как использовать Raw SQL

Я несколько лет пользовался Джанго ОРМ но в итоге отказался от неë в пользу сырых запросов на asyncpg. Минусов у Джанго больше чем плюсов, описание таблиц и запросов к ним требует написания больше символов чем на sql, когда указываю on delete он управляется на уровне Джанго а не СУБД, наследование моделей создаёт связь один к один хотя по логике один к многим и фича постгре с наследованием таблиц не используется, установленные значения по дефолту также только на уровне Джанго проверяются.

Как Python исключения обрабатывает

Я сравниваю try/finally с with если у нас в enter есть ошибка то она передаётся в exit метод и там обрабатывается, если нету то сразу выходит из контекста. Кастомные исключения в самом объекте могут иметь фикс методы и логику.

Пожалуйста, чаще спрашивайте кандидата на собеседовании: «Зачем? Для чего?»

Кто бигдатой занимается, в курсе что недообучение лучше чем переобучение так как всегда можно дообучать на новых данных.

Функции Python — это объекты первого класса

Что появилось раньше, функция или класс? =)

Как подружить Celery и SqlAlchemy 2.0 с асинхронным Python

Мне кажется Celery давно устарел и писался он под python2, почему бы ну упростить всё до asyncio.Queue и multiprocessing.Queue ?