Виктор Голованенко

Судя по всему, вы запускаете FastAPI-приложение с веб-сервером Uvicorn.
Отключить журнал обращений к серверу можно с помощью флага командной строки --no-access-log. Команда для запуска веб-сервера может выглядеть, например, так:
uvicorn --no-access-log main:app

Документация: https://www.uvicorn.org/settings/#logging

Может. Реагируйте на апдейты, содержащие сообщения, в которых есть поле left_chat_member. Поле содержит объект User, в котором есть информация о пользователе, покинувшем чат.

Для рисования текста на изображениях по заданным координатам можно использовать Pillow.
https://pillow.readthedocs.io/en/stable/reference/...

Вынесите вызовы random.choice из модуля text в отдельную функцию, и перед отправкой каждый раз вызывайте эту функцию. Например:

def generate_random_sentence():
    """Создаёт случайное предложение"""
    ky = ['text', 'text2']
    k = random.choice(ky)

    zax = ['text', 'text2', 'text3']
    z = random.choice(zax)

    magz = ['text', 'text2', 'text3', 'text4']
    m = random.choice(magz)

    return f"{k}. {z} в {m}"

Здесь вы создали маршрут, который принимает GET-запрос с обязательным JSON-телом:

@app.get('/user')
def get_user(req: requests.IGetUser):
    return {}

Но из axios вы отправляете GET-запрос с телом в формате формы (application/x-www-form-urlencoded), а не JSON, поэтому происходит ошибка валидации запроса и возвращается код ответа 422.
Лучше принимайте "email" и "password" в параметрах запроса (query parameters), а не в теле, т.к., в общем, не рекомендуется отправлять GET-запросы с телом: для отправки полезной нагрузки (в формате JSON, формы и пр.) обычно используют другие типы запросов (POST, PUT, PATCH и пр.) Как принимать параметры запросов в FastAPI, описано в официальной документации.
В вашем случае можно сделать так:

@app.get('/user')
def get_user(email: str, password: str):
    return {}

Тогда запрос из axios можно отправлять так:

axios.get('http://localhost:8000/user', {
        params: {
            email: 'user',
            password: 'user'
        }
    }).then(r =>
        console.log(r)
    )

Во-первых, если вы хотите выполнять фоновую задачу в том же процессе, где работает aiogram, не используйте библиотеки с блокирующим вводом/выводом (каковой является Requests), иначе ваш бот будет блокироваться (не будет реагировать на события из Telegram) во время осуществления HTTP-запроса. Лучше использовать асинхронные aiohttp либо httpx.
Если при выполнении вашей задачи больше всего времени занимает ввод-вывод (то есть она является I/O-bound), можно использовать AsyncIOScheduler из APScheduler и делать асинхронный HTTP-запрос через aiohttp либо httpx.
В противном случае, если больше всего времени занимают вычисления (то есть задача является CPU-bound), можно использовать BackgroundScheduler из того же APScheduler и делать синхронный HTTP-запрос через Requests или httpx. В качестве executor'а используйте ProcessPoolExecutor, чтобы задача выполнялась в отдельном процессе и по возможности на отдельном ядре CPU.
https://apscheduler.readthedocs.io/en/3.x/userguid...
UPD: если не требуется столь мощный функционал планирования задач, который предоставляет APScheduler, и всего лишь нужно выполнить функцию прямо сейчас, просто создавайте задачу asyncio, как упомянул выше SHADRIN.

В Python все типы данных делятся на изменяемые (англ. mutable) и неизменяемые (англ. immutable). Неизменяемые типы данных (например, строка, кортеж, frozenset) имеют несколько особенностей:
- занимают меньше места в памяти, чем их изменяемые аналоги;
- являются хэшируемыми (англ. hashable).
Хэшируемые типы данных в отличие от нехэшируемых можно использовать в качестве ключей словарей, а также они могут быть элементами множеств.

>>> a_set = frozenset({1, 2, 3})
>>> hash(a_set)
-272375401224217160
>>> a_list = [1, 2, 3]
>>> hash(a_list)  # Ошибка: список - нехэшируемый тип данных
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
>>> a_dict = {[1, 2, 3]: 'example_value'}  # Ошибка: нельзя использовать нехэшируемые типы данных как ключи словаря
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'list'
>>> a_dict = {(1, 2, 3): 'example_value'}  # но можно использовать хэшируемые
>>> a_dict
{(1, 2, 3): 'example_value'}

Неизменяемые типы данных имеют меньший размер (объём занимаемой оперативной памяти):

>>> import sys
>>> sys.getsizeof([1, 2, 3])  # Изменяемый тип данных list
88
>>> sys.getsizeof((1, 2, 3))  # Неизменяемый тип данных tuple
64

Вывод: используйте неизменяемые аналоги изменяемых типов данных тогда, когда вы хотите оптимизировать быстродействие своей программы и точно знаете, что вам никогда не потребуется изменять значения внутри структуры данных (например, когда вы получаете данные из внешнего источника по протоколу HTTP и читаете их), либо когда данные нужно использовать в качестве ключа словаря или использовать внутри множества.

Используйте планировщик либо очередь задач, который(ая) поддерживает отложенное выполнение, например, APScheduler: создавайте задачу с выполнением в указанное время. Для планирования задачи можно периодически проверять (опрашивать) базу данных на наличие новых записей, и если таковые имеются, планировать для них задачи через планировщик, а записи удалять из базы.
Но ещё лучше будет выяснить, откуда попадают time и chat_id в БД, и по возможности оттуда сразу же создавать задачу в планировщике, а не записывать в БД.

Например, так:

my_dict = {'example': [1, 2, 3]}
lines = ['{}|{}'.format(k, '|'.join(map(str, v))) for k, v in my_dict.items()]
print('\n'.join(lines))
my_reconstructed_dict = {k: [int(i) for i in v.split('|')] for k, v in (i.split('|', maxsplit=1) for i in lines)}
assert my_reconstructed_dict == my_dict

Вам нужно отдельно соединять списки v в строки, прежде чем передавать их в str.format():

my_dict = {'example': [1, 2, 3]}
lines = ['{}|{}'.format(k, '|'.join(map(str, v))) for k, v in my_dict.items()]
print('\n'.join(lines))

Результат:
example|1|2|3

Для работы с официальной документацией Python и поиска по ней можно использовать сервис DevDocs: https://devdocs.io/python/
Он удобен тем, что позволяет искать по документации к различным версиям Python одновременно. Также он позволяет скачивать документацию и читать её без подключения к интернету, следить за своевременным обновлением скачанных документаций.

Например, так:

from pytube import YouTube

yt = YouTube("https://youtu.be/uCNWuSbPnt4")
resolutions = sorted(
    set(stream.resolution for stream in yt.streams.filter(type='video')),
    key=lambda s: int(s.split('p')[0])
)
print(*resolutions, sep='\n')

Результат выполнения программы:

144p
240p
360p
480p
720p
1080p
1440p
2160p