Сергей Горностаев

Это связано с тем, что вы не используете виртуальные окружения. Починить это можно использованием виртуальных окружений.

У PostgreSQL есть Pub/Sub-механизм. Но обычно такие задачи решаются организацией шины событий на каком-нибудь брокере сообщений, типа Apache Kafka или RabbitMQ.

Использовать валидатор:

from django.core.validators import MinValueValidator

price = models.IntegerField(default=0,
                            max_digits=4,
                            blank=True,
                            verbose_name='Цена',
                            validators=[MinValueValidator(1000)])

Перед scrape_run() надо было ещё один раз нажать клавишу enter.

Так же, как и любое другое изображение

Процессор вашего компьютера не поддерживает виртуализацию. Эмулятор будет ужасно тормозить.

Если у каждого пользователя может быть только один уровень, то это one to one. Если у пользователя может быть несколько уровней, то one to many. Во втором случае отделять надо точно. В первом зависит от нюансов конкретной системы. Например степени логической связанности данных - на сколько данные в таблице users имеют смысл без данных в таблице users_progress. Или характера работы с данными: если данные из обеих таблиц никогда не выбираются друг без друга, то у вас будет часть ресурсов тратиться на ненужные объединения, но если часть выборок использует только данные из users, а часть только из users_progress, то тратить ресурсы уже будет их нахождение в одной таблице.

Обобщения - это указания компилятору, а рефлексия работает в рантайме. Когда компилятор обрабатывает параметры типов, данных от рефлексии ещё быть не может. А когда рефлексия начинает работать, уже стёрты типы. Этим мирам не встретиться.

Специально для этого есть пул процессов и его метод map().

Прежде всего надо учитывать, что до Python 3.7 словари были неупорядоченной коллекцией, а потому понятие "первый" не имело смысла. В Python 3.7 можно сделать так

def first(d):
    return next(iter(d.values() if d else []), None)

value = first(first(a))

Впрочем, в вашем случае это выглядит как подпирание костылём неправильно выбранных структур данных.

https://github.com/spring-projects/spring-petclinic

Cloud Foundry - это PaaS, такая же как Heroku. Вам не надо настраивать сервера, на которых будет работать ваше приложение, не надо заботиться об отказоустойчивости или масштабировании с ростом нагрузки. Просто "нажал кнопку" и твоё приложение работает где-то там в облаке.

P.S. Если читаете "Java в облаке" Лонга и Бастани, то лучше не тратьте время. Это рекламный буклет Pivotal, а не учебник.