Сергей Горностаев

В этом и суть. Насколько сложен вопрос именно для меня, столько и ставлю. Итоговая сложность вопроса определяется большинством голосов. Если большинство считает, что вопрос простой - значит он простой.

50 - это немного :) Много - это несколько тысяч. Лучше используйте асинхронность вместо многопоточности. В Python это и проще и производительнее в большинстве случаев.

int numbers[] = new int[] {1, 2, 3, 4, 4, 5, 6, 7, 7, 8, 8, 8, 9};

int number = Arrays.stream(numbers)
               .filter(n -> n % 2 == 0)
               .boxed()
               .collect(
                 Collectors.groupingBy(
                   Function.identity(),
                   Collectors.counting()))
               .entrySet()
               .stream()
               .max(Map.Entry.comparingByValue(Long::compareTo))
               .map(Map.Entry::getKey)
               .get();

Принимать и передавать так, как описано в задаче. Только часть "То есть работать в виде: solution.exe output.dat" противоречит всему остальному тексту.

Замапить легко

@Entity
public class Zone {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
    private Long id;

    @OneToOne(mappedBy = "zone")
    private ZoneDescription description;

    // Геттеры и сеттеры не указаны для краткости
}

@Entity
public class ZoneDescription {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
    private Long id;

    @OneToOne
    private Zone zone;

    @ManyToOne(optional = false)
    private ZoneLanguage language;

    // Геттеры и сеттеры не указаны для краткости
}

@Entity
public class ZoneLanguage {
    @Id
    @GeneratedValue(strategy = GenerationType.AUTO)
    private Long id;

/*  Раскоментировать, если нужна двунаправленная связь
    @OneToMany(mappedBy = "language")
    private Set<ZoneDescription> descriptions = new HashSet<>();
*/

    // Геттеры и сеттеры не указаны для краткости
}

И потом так же легко в прикладном коде

Zone zone = zoneRepository.getById(zoneId);
ZoneDescription description = zone.getDescription();

Во-первых, таск должен быть Abortable:

from celery.contrib.abortable import AbortableTask

@app.task(bind=True, base=AbortableTask)
def testtask(self):
    ...

Во-вторых, вместо while True: надо while not self.is_aborted():

Десять соединений от клиентов подключены к интерфейсному процессу - серверу Daphne. Запросы, приходящие через эти соединения, передаются в очередь, например Redis. А оттуда уходят воркерам, которые последовательно запускают синхронные обработчики. Если воркеров у вас 5 и одновременно пришло 10 запросов к вьюхе, которой на ответ нужна секунда, то 5 клиентов получат ответ через секунду, а ещё 5 через две. Django Channels - это почти как Django + Celery. Основная разница только в возможности удерживать множество открытых соединений.

Если нужна полноценная асинхронность, то лучше посмотреть в сторону aiohttp.

Если полноценный exe, то использовать AOT-компилятор, типа Excelsior JET. Но они все платные и весьма недешёвые.

Есть ещё вариант упаковать java-приложение в exe. Например, с помощью launch4j. Но это костыль, по сути просто самораспаковывающийся архив, содержащий jar-файл и jre для его запуска.

Вам нужно явно присвоить значение полю company:

public void addGroup(Group group) {
    group.setCompany(this);
    groups.add(group);
}

и тогда Hibernate сделает всё остальное.

Среди выбираемых полей должны быть только поля участвующие в группировке и поля подвергающиеся агрегации.

Во вьюхи, действия в которых необходимо логировать, добавить

from django.contrib.admin.models import LogEntry, ADDITION, CHANGE, DELETE
from django.contrib.contenttypes.models import ContentType

LogEntry.objects.log_action(
    user_id=request.user.id,
    content_type_id=ContentType.objects.get_for_model(some_model).pk,
    object_id=object.id,
    object_repr=str(object),
    action_flag=ADDITION)

Если блока Recent Actions мало, можно модель LogEntry зарегистрировать в админке.

import tkinter as tk
from threading import Thread
from http.server import HTTPServer, CGIHTTPRequestHandler

httpserver_address = ("", 80)
httpserver = HTTPServer(httpserver_address, CGIHTTPRequestHandler)

srv_thread = Thread(target=httpserver.serve_forever)

root = tk.Tk()
root.title('Server')
root.minsize(width = 20, height = 50)
root.maxsize(width = 20, height = 50)

buttonStart = tk.Button(root, text = "Start", width = 5, height = 1, bg = "#099a0f")
buttonStart.bind("<Button-1>", lambda event: srv_thread.start())
buttonStart.grid(row = 2, column = 0, columnspan = 1)

root.mainloop()

Это файл хранящий записи о происходящих событиях. Почти у каждой программы есть свой файл логов и есть ещё системные файлы логов. Например, web-сервер в логи записывает о том, кто, когда и с каким запросом к нему обращался, а также о возникших ошибках. Естественно, что логи имеют склонность разрастаться. Чтобы они не заполнили всё свободное место, их надо периодически подрезать. Самый лучший способ для этого - это настроить logrotate.

Примерно так

forms.py

from django import forms

class CategoryAdminForm(forms.ModelForm):
    class Meta:
        model = Category
        exclude = ['brand_name']

admin.py

from django.contrib import admin
from django.db import connection

from .models import Category
from .forms import CategoryAdminForm

@admin.register(Category)
class CategoryAdmin(admin.ModelAdmin):
    SQL_QUERY = '...'

    form = CategoryAdminForm

    def get_form(self, request, obj=None, **kwargs):
        form_class = super(CategoryAdmin, self).get_form(request, obj=obj, **kwargs)
        with connection.cursor() as cursor:
            cursor.execute(SQL_QUERY, [obj.category_id])
            row = cursor.fetchone()
            form_class.brand_name = forms.CharField(initial=row[0])
            return form_class