Vindicar

Значение объединённой ячейки находится в левой/верхней "оригинальной" ячейке из состава объединённой.
Так что если у тебя есть столбец с объединённой ячейкой, делай там простую логику типа такой:

last_results_publication_value = ''  # тут храним последнее увиденное значение столбца
for row in schedule_table.find_all('tr')[1:]:  # перебираем строки
    cells = row.find_all('td')
    subject = cells[0].get_text(strip=True)
    grades = cells[1].get_text(strip=True)
    dates = cells[2].get_text(strip=True)
    results_publication = cells[3].get_text(strip=True)
    if results_publication:  # если в столбце есть значение
        last_results_publication_value = results_publication  # запоминаем его как последнее виденное
    else:  # а если нет
        results_publication = last_results_publication_value  # используем вместо него последнее виденное
    ...  # дальше используем значения

Так файл самостоятельно надо сформировать, или он уже сформирован?
И что считается строкой? Одно предложение? Или как в конце вопроса?
Самый простой вариант - вставь в записываемую строку символ перевода строки (\n) в нужных местах.
Например, f.write('foo\nbar\nbaz) даст

foo
bar
baz

Делаешь простой цикл for i in range(inp, out, -1):, в теле цикла добавляешь в список слоёв ещё один слой c размером входа i и размером выхода i-1.

Судя по traceback, косяк в твоём модуле bottle.py. Там происходит вывод в консоль, через print(), через модуль logging, или вообще через sys.stdout.write()/sys.stderr.write().

Нашёл ещё один фактор - не зря советуют настраивать xray сервер так, чтобы рунет с него не открывался, а xray клиент - чтобы все обращения в рунет слал напрямую. Так можно спалить прокси, что приведёт к его замедлению.

У тебя request.get_json() возвращает структуру данных - просто вынимай из неё нужные поля.
Всего-то нужно чуть-чуть почитать, как работать со словарями и списками в питоне.
Например, data['notification_name'] вернёт название события.

Это не единственная проблема в коде, конечно. Вот почему нельзя использовать chatgpt для написания кода, у него большие проблемы с пониманием общей структуры программы.

Если ты пытаешься парсить https://habr.com/ru/news/, то у меня плохие новости - там контент подгружается динамически, с помощью JS. Эта тема тут уже не раз обсуждалась, ищи "как парсить динамический сайт".

Изучай метод str.join(), его вполне достаточно.

В коде дикая каша - или у тебя отступы уехали чёрт знает куда. Такое не заработает.
Начни с официальных примеров, найди среди них наиболее похожий - скажем, вот этот таймер. Разберись, как он устроен, и потихоньку модифицируй.
Разумеется, предполагается, что ты хотя бы насколько-то знаешь питон. Если это не так - откладываешь бота и учишь язык.

Нашел один вариант - может, и не лучший, но приемлемый для учебных задач.
1. Брокер сообщений
Пакет kombu реализует работу с брокерами сообщений в Celery. Помимо типовых транспортов типа RabbitMQ и Redis, у него есть транспорт filesystem, причём позволяющий общаться именно разным процессам. Транспорт in-memory работает только для одного процесса. И тот, и другой транспорты не требуют отдельного брокера - они сами себе брокеры.
На мой неопытный взгляд, потом сменить транспорт на "взрослый" будет несложно. А значит, вполне можно на эту библиотеку опираться, начиная с этапа прототипа.
Единственное "но" - под виндой надо дополнительно поставить pywin32, kombu его сам не подтаскивает.
2. Запуск системы
PyCharm, оказывается, умеет создавать конфигурации запуска для нескольких скриптов.
Нужно сначала создать конфигурации под каждый сервис в системе. Можно использовать автосозданные, а можно вручную. А затем добавить конфигурацию типа Compound, и добавить в неё компонентами нужные "одиночные" конфигурации. Они запустятся параллельно, и остановить их тоже можно все сразу. У каждого сервиса даже будет своя консоль вывода.

Если никто не предложит варианта получше - на этом и остановлюсь.