![](https://habrastorage.org/r/w780/getpro/habr/upload_files/a5b/831/0a1/a5b8310a1c711fe23e0c8ae29138e8ba.jpg)
Привет, меня зовут Александр. Я сооснователь KTS. Рассказываю, как у меня получилось закончить университет так рано, какие плюсы и минусы я вижу в ускоренном обучении и главное: стоит ли повторять мой опыт.
Управляющий партнер KTS
Привет, меня зовут Александр. Я сооснователь KTS. Рассказываю, как у меня получилось закончить университет так рано, какие плюсы и минусы я вижу в ускоренном обучении и главное: стоит ли повторять мой опыт.
Сегодня я покажу, как написать своего Телеграм-бота на основе asyncio и aiohttp.
Мы не будем использовать ни aiogram, ни любые другие библиотеки, а напишем бота с нуля, чтобы немного познакомиться с асинхронным программированием, корутинами и некоторыми примитивами синхронизации. Углубляться в устройство Телеграма не будем.
Статья предназначена для начинающих асинхронных программистов.
Меня зовут Александр, я руковожу backend-разработкой в КТS. Мы разрабатываем сложные высоконагруженные сервисы для крупных корпораций и рекламные спецпроекты.
У нас есть Телеграм-канал «Программисты делают бизнес». Мы ведем его недавно — первый пост вышел в декабре 2020 года.
В статье рассказал о том, зачем мы начали вести канал, как придумывали темы, начали делать посты и оптимизировали процессы. Тут обо всем, от начала до результата, что есть сейчас.
Меня зовут Александр, я руковожу backend-разработкой в КТS. Сегодня расскажу, как написать асинхронный краулер.
Такая задача часто встречается на практике, когда нужно реализовать периодическую синхронизацию/обкачку между сервисами.
Статья написана по мотивам вебинара, который мы провели в рамках нового курса «Асинхронное программирование на Python для начинающих». Курс стартует 18 октября, поэтому, если вам интересно — загляните посмотреть.
Что будет в статье:
1. Цель
2. Исходный код
3. Планировщик
4. Задача для краулера
5. Пробный запуск
6. Промежуточный итог
7. Функции put и join
8. Semaphore
9. Остановка фонового планировщика
10. Работа краулера на примере обкачки нашего блога на Хабре
11. Заключение
Мы в KTS на многих проектах пользуемся услугами managed database от selectel. За этими кластерами нужно следить, и делать это хотелось бы из одной точки. Этой точкой у нас является prometheus, alertmanager и grafana.
Из коробки у selectel нет prometheus exporter для manage-баз данных. Есть внутренние графики и мониторинг, но использовать их затруднительно. Поэтому мы написали свой selectel-exporter, который использует selectel API.
В статье расскажем, почему решили его написать и расскажем, что он умеет.