Иван Семёнов

Нестандартное решение:

from sqlalchemy import Column, Integer
from sqlalchemy.ext.declarative import declarative_base

Base = declarative_base()

class MyTable(Base):
    __tablename__ = 'my_table'
    id = Column(Integer, primary_key=True)
    field_byte = Column(Integer)
    field_short = Column(Integer)
    # Другие поля

# Пример использования
value = 300

# Создание экземпляра класса
my_object = MyTable(field_byte=value)

# Вставка в базу данных
session.add(my_object)
session.commit()

В классе определены поля с явно заданными типами данных. Если вы попытаетесь присвоить значение, выходящее за допустимый диапазон, SQLAlchemy сгенерирует исключение.

Сервисы облачных парсеров, такие как CloudParser или TurboParser, предоставляют инфраструктуру, которая обеспечивает возможность работы с большим количеством пользователей одновременно.

Здесь есть несколько ключевых технологий, которые используются для обеспечения этого:

Масштабируемость: Эти сервисы обычно используют облачные сервера, которые могут быть быстро масштабированы в зависимости от нагрузки. В современных облачных решениях, таких как AWS, Google Cloud, Azure и другие, можно автоматически добавлять или удалять серверы в зависимости от текущего количества пользователей и их действий.

Распределенная архитектура: Каждый пользовательский запрос обрабатывается отдельными экземплярами парсера, работающими параллельно на разных серверах или даже внутри одного сервера, но в разных контейнерах или виртуальных машинах. Это обеспечивает высокую производительность и отказоустойчивость.

Очереди задач и асинхронность: Вместо того чтобы обрабатывать каждый запрос немедленно, запросы на парсинг могут быть поставлены в очередь и обрабатываться в порядке очередности. Это позволяет избегать перегрузки серверов и обеспечивает равномерное распределение нагрузки.

Кэширование: Для уменьшения нагрузки на парсеры, результаты парсинга могут кэшироваться и переиспользоваться для нескольких пользователей. Если два пользователя запрашивают данные с одного и того же сайта, вместо того чтобы парсить сайт дважды, сервис может использовать уже полученные данные.

import requests

url = "http://search.maps.sputnik.ru/search/addr"
params = {'format': 'json', 'q': 'Песочная аллея, дом 1'}
rq = requests.get(url=url, params=params)
location = rq.json()['result']['viewport'].values()
print(list(location)[0:2])