pcdesign

500 строк в секунду - это не мощно и, вероятно, даже не DDoS. Если адрес один, то просто закройте ему доступ брандмауэром, а если адреса разные, то настройте лимит запросов в Nginx.

nginx.conf

http {
    ...
    limit_req_zone $binary_remote_addr zone=reqlimit:10m rate=30r/s;
    ...
}

some_site.conf

server {
    ...
    location / {
        ...
        limit_req zone=reqlimit burst=10 nodelay;
    }
}

После этого запросы с одного ip-адреса начиная с 31-го в секунду будут отбрасываться.

Как вишенку на торт, можно добавить ещё фильтр для fail2ban:

nginx-req-limit.conf

[Definition]

failregex = limiting requests, excess: .* by zone .*, client: <HOST>
ignoreregex =

и правило в jail.local

[nginx-req-limit]
enabled = true
port = http,https
filter = nginx-req-limit
logpath = /var/www/*/*/logs/error.log # Здесь укажите свой путь к логам виртуального хоста
findtime = 600
maxretry = 10
bantime = 7200

После этого адреса DoS'еров будут автоматически блокироваться брандмауэром на два часа. Что разгрузит Nginx от обработки паразитного трафика.

Собрать из текста словарь "длина": [слово,слово]
Выбирать слова нужной длины, а при отсутствии смотреть соседние по значению ключи.

words = txt.replace(/[\.,\?\!\:;\–\(\)]/g, '').toLowerCase().split(/\s+/);

// make dictionary
var db = [];
for( var i = 0; i < words.length; i++) {
  word = words[i];
  len = word.length;
  if(db.length <= len || typeof db[len] == 'undefined') db[len] = [];
  if(!~db[len].indexOf(word)) db[len].push(word);
}

function getWords(db, length, n) {
  n = n || 3;
  var result = [], offset = 0, m;
  length = Math.max(0, Math.min(length, db.length));
  while( result.length < n) {

    m = n - result.length;
    if( db[length + offset]) {
      result = result.concat( getUpTo(m, db[length + offset]))
    }

    m = n - result.length;
    if( offset &&  m  &&  db[length - offset]) {
      result = result.concat( getUpTo(m, db[length - offset]))
    }
    
    m = n - result.length;
    if( m === 0) break;
    offset++;
    if( offset + length > db.length && offset > length) break;
  }
  
  return result;
}

function getUpTo(n, arr) {
  return arr.slice(0, Math.min(n, arr.length));
}

Fiddle

А какую задачу требуется решить? Вероятно, можно обойтись этим:

from collections import namedtuple

Record = namedtuple('Record', 'a, b, c, d, e, f, g, h')
r = Record(*[1]*8)

print(r.a, r.b, r.h)

Или так:

class O():
    pass

o = O()

for attr in 'abcdefgh':
    setattr(o, attr, 1)
    
print(o.a, o.b, o.h)

Формальный говнокод для решения проблемы буквы Ё (концепт):

key = lambda c: ord('Е') + 0.5 if c == 'Ё' else ord(c)

Правильный путь:

import locale
from functools import cmp_to_key
from collections import OrderedDict

locale.setlocale(locale.LC_ALL, 'Russian_Russia.1251')

a = [{'src': 'Яблоко', 'dst': 2343}, {'src': 'Ананас', 'dst': 323}, {'src': 'Ёжик', 'dst': 3223}]

# Чтобы не вызывать связку cmp_to_key(locale.strcoll) в sorted() многократно
def keyfunc(item, func=cmp_to_key(locale.strcoll)):
    return func(item[0])

d = OrderedDict(sorted(((e['src'], e['dst']) for e in a), key=keyfunc))

Если всё же требуется именно список словарей:

# Чтобы не вызывать связку cmp_to_key(locale.strcoll) в sorted() многократно
def keyfunc(item, func=cmp_to_key(locale.strcoll)):
    return func(item['src'])

sorted(a, key=keyfunc)

Но самое адекватное решение будет таким (для работы: pip install sortedcontainers):

from sortedcontainers import SortedDict
d = SortedDict(cmp_to_key(locale.strcoll), {e['src']:e['dst'] for e in a})

Примечания:
1. Если можете использовать последнюю версию Python, то начиная с версии 3.6 порядок элементов в словаре не меняется, то есть его можно создать сразу сортированным и работать без опасений.
2. Модуль sortedcontainers по быстродействию и удобству оставляет позади все существующие альтернативные библиотеки, включая стандартную collections. Очень рекомендую.

в extensions_custom.conf в контекст [from-internal-custom] добавить одну строку
exten => 200/100,1,Hangup()

Да, вам нужна структура данных, подобная множеству, но с сохранением порядка элементов.
Возьмите OrderedSet отсюда.
Код с использованием OrderedSet:

from django.utils.datastructures import OrderedSet
a = ['Мышь', 'Дом', 'Home', 'Лом', 'a', 'z']
b = ['Мышь', 'Лом', 'z', 'jo']
OrderedSet(a) & OrderedSet(b)

Получится:
OrderedSet(['Мышь', 'Лом', 'z'])

Определить местоположение можно и без интернета - работайте с GPS.
Передать определённое местоположение куда-либо без интернета - ну разве что SMS.

Не помню когда какой алгоритм использовал последний раз в веб-разработке.
Из алгоритмов порой может использоваться разве что линейный и бинарный поиск в массивах. В любом случае, как правило, такие алгоритмы реализованы в стандартных библиотеках и поэтому остаётся лишь вызвать нужную функцию.
Порой нужно посчитать что-то несложное, например статистику с выборкой по разным таблицам в БД или что-то по простенькой формуле. Изредка-изредка попадаются немного более сложные задачи. Но задач типа динамического программирования или по искусственному интеллекту не жди - такие задачи обычно решаются программистами с другой квалификацией, независимо от веб-разработки.

В веб-разработке важно чтобы запрос к серверу занял как можно меньше времени. Для этого нужно быстро обратиться к БД, что-то посчитать и вернуть ответ. Пользователь не любит ждать. Порой нужно использовать техники кеширования данных и некоторые другие оптимизации.
По-моему, основными факторами задержки являются:

1. неоптимальные запросы к БД
   
2. неоптимальный выбор структур данных и, как следствие, понижение скорости работы и повышенные требования к памяти
   
3. повторяющиеся операции в коде
   
4. блокирующие операции в коде
   
5. неоптимальная отдача статического контента сервером
   

SQL Style Guide - www.sqlstyle.guide
Перевод на русский - www.sqlstyle.guide/ru