Сегодня под любую задачу найдётся фреймворк: для сайтов — Django, для API — FastAPI, для ботов — aiogram. Но что, если задача элементарна? Например, нужно просто, чтобы при обращении к определённому адресу в браузере на сервере запускался Python-скрипт. Без базы данных, без роутинга, без десятков зависимостей. В этом случае фреймворки — как молоток для открывания бутылки: можно, но громоздко. Нам подойдёт чистый, прямолинейный подход — минимальный Python и чуть-чуть системной магии. Для эксперимента...

Apache Hadoop — это фреймворк с открытым исходным кодом, разработанный для хранения и обработки огромных объемов данных на кластерах серверов. Его ключевые компоненты — распределенная файловая система HDFS и модель вычислений MapReduce — делают Hadoop фундаментом для работы с большими данными. Хотя Hadoop написан на Java, интеграция с Python возможна через специализированные библиотеки и инструменты. В этой статье мы разберем, как использовать Hadoop в Python для решения задач распределенной обработки...

Apache Kafka — распределенная платформа для потоковой обработки данных, способная обрабатывать миллионы событий в секунду. В этой статье разберем, как работать с Kafka в Python: от настройки до продвинутых сценариев. - Топик (Topic): Логический канал для сообщений (например, user_activity). - Партиция (Partition): Топик делится на партиции для параллельной обработки. - Производитель (Producer): Приложение, отправляющее сообщения в топик. - Потребитель (Consumer): Приложение, читающее сообщения из топика...