Максим Припадчев

Все уровни выше users_on_lessons называются денормализацией - хранить эти данные необязательно, их можно вычислить из других по цепочке связей.
"Правильно" в данном случае не существует, вы выбираете на каждом конкретном проекте между скоростью и консистентностью. Храните денормализованные данные? Тогда придётся обеспечивать их связность, чтобы не оказалось, что в users_on_lessons пользователь привязан к одному топику, а в users_on_topics к другому. Храните только "жёсткие" данные? Тогда будьте готовы считать нужное.

Я в данном случае не вижу необходимости в денормализации в том виде, в котором вы её реализовали. Курсов относительно немного (а пользователь всегда работает только с одним из них в момент времени), в каждом курсе относительно немного глав, в главе немного топиков, в топике немного уроков. Посчитать по уроку где там пользователь в этом дереве совсем не сложно прямо на клиенте, а ведь ещё у нас есть возможность кешировать данные.

1. Зачем парсить, если существует куча сервисов с API?
2. По geoip или как-нибудь ещё узнаешь локацию пользователя, и сопоставляешь со страницами на сайте.
Например если пользователь в Алматы, то парсишь https://www.gismeteo.kz/weather-almaty-5205/
А если в Астане, то парсишь https://www.gismeteo.kz/weather-astana-5164/

Ничем не опасно, эта фигня у многих появляется, у меня в том числе. Забей или через редактирование конфига Grub просто скрой вывод ошибок при загрузке, они всеравно в логе тоже видны.

В запросе, использующем более одной таблицы, все имена полей должны указываться как минимум с алиасом таблицы.

Ну и, спрашивая про запрос, следует показывать не код на питоне, а именно текст запроса.

import socket
import ssl

def test_connection(address):
    certs_return = ""
    context = ssl.create_default_context()
    context.check_hostname = False
    context.verify_mode = ssl.CERT_NONE

    try:
        with socket.create_connection((address, 443), timeout=10) as sock:
            with context.wrap_socket(sock, server_hostname=address) as ssock:
                cert = ssock.getpeercert()
                for (issuer, entry) in cert['issuer']:
                    certs_return += "{}={}\n".format(issuer, entry)
    except Exception as e:
        certs_return = "0"

    return certs_return

Попробуй создать свой LoggerAdapter или Filter. Вообще в доках есть секция на эту тему, почитай, может, найдешь что полезное.
По сути, схема работы logging такая:

• Logger предоставляет интерфейс генерации логов приложению, и создаёт объект-запись.
  
• LoggerAdapter вызывается логгером, чтобы дополнить запись специфичной для программы контекстной информацией.
  
• Filter определяет, какие записи реально выводить в лог, и может их менять
  
• Formatter делает из записи строку.
  
• Handler записывает записи по назначению.
  

Либо, если тебя устраивает вариант делать это вручную, ты можешь передать в параметр exc_info методов логгера кортеж вида (класс исключения, объект исключения, трейсбэк). Тогда ты можешь подставить свой трейсбэк вместо "родного".

Ошибка детская, она вот в этом: "Есть 2 таблицы, в которых одинаковые поля".
Очень часто новички, которые не понимают, как работает база данных, делают подобное.
И всегда потом приходится переделывать, даже если очень не хочется.
Потому что в БД не должно быть таблиц с одинаковыми полями. Собственно, сообразительные новички уже на этом вопросе, "как выбрать из двух таблиц" начинают понимать, что у них что-то пошло не так.

Так что надо просто сделать одну таблицу, записать в неё данные из всех таблиц с одинаковыми полями, и выбирать из неё обычным способом.

Имя таблицы, кстати, тоже очень странное. Наверняка там внутри тоже треш и угар и вот её-то как раз и надо разделить, только не горизонтально, а вертикально. Судя по составу полей, нужна одна таблица city и одна таблица people, в которой указывается только city id

Это значит, что переменная block пустая. Т.е. ваш soup.find ничего не нашел.

сложно себя заставить начать или читать продолжительное время

Воля развивается только тренировкой.

Была хорошая рекомендация включать хорошо знакомый сериал в новом окне/на втором мониторе параллельно с обучением.

Это плохая рекомендация. Вы снизите концентрацию и либо станет ещё сложнее изучать, либо сформируется иллюзия компетентности.

Алгоритм называется "обход в глубину на графе". Работает за линию, все очень быстро. Правда, его придется применить несколько раз.

Все неравенства "==" замените на пару "<=" и ">=".
Добавьте неравенства 1 < 2, 3 < 4 и т.д. для каждой пары соседних на числовой прямой чисел во входных данных

Постройте граф: Каждой переменной и уникальному числу во входных данных сопоставьте одну вершину. Проведите для каждого неравнества ребро от меньшей вершины к большей, раскрашенное в 2 цвета: черный, если неравнество нестрогое (<=), белый - иначе.

Теперь, если в этом графе нет циклов, содержащих белые ребра (строгие неравенства) - то противоречий нет: Все циклы целиком из черных ребер означают, что все вершины имеют одинаковое значение. Можно эти вершины все объединить в одну новую. Раз белые ребра (<) циклов не образуют, то получившийся граф будет ациклическим и можно назначить всем вершинам какие-то числовые значения, удовлетворяющие условиям. Проблема может еще быть, что нет целых решений вроде 1== a < b < c == 2, но это можно потом проверить в топологической сортировке жадно назначая всем вершинам числа. Или противоречия вида 2==3. Тоже решается после получения компонент связности.

Итак, алгоритм: найдите в этом графе компоненты сильной связности. Потом проверьте все ребра. Если белое ребро (строгое неравнество) имеет оба конца в одной и той же компоненте - вы нашли противоречие.

Теперь надо постараться назначить кадой компоненте числовое значение так, чтобы не было противоречий. Это можно делать жадно, назначая каждой компоненте минимально возможное значение.

Пройдитесь по компонентам в топологическом порядке (они в таком виде уже будут получены алгоритмом выше). Если в компоненте есть вершина-число, то назначаете всей компоненте это значение. Если есть несколько вершин-чисел - то это противоречие. Также посмотрите все обратные ребра из всех вершин в компоненте. Если они ведут в другую компоненту, то обновите минимально возможное значение в данной компоненте как равное, или на 1 большее уже известного значения для второй компоненты (в зависимости от цвета ребра, т.е. строгости неравнества). Если получили, что это минимально возможное значение больше уже фиксированного за счет вершины-числа - то вы нашли противоречие.

В конце вы получите для каждой компоненты ее численное значение без каких-либо противоречий.