Владимир Олохтонов

Вы описываете типичную ситуацию при работе с базами данных.
Обычно применяются 2 стратегии:
1. ничего не делаем, побеждает последний записавший данные. Запись, конечно, должна быть атомарной, т.е. если 2 пользователя одновременно пишут, то в итоге должны быть записанны данные либо первого пользователя либо второго, но не нечто среднее.
2. блокировка доступа на изменение, в этом случае описанная ситуация просто не возникнет.
Эти же подходы вполне применимы и в вашем случае.
Оба подхода имеют свои достоинства и недостатки, нужно оценить вашу конкретную ситуацию и выбрать более подходящий подход.

Чаще всего, как уже написали, встречается в URL, но все же его значение чуть более шире - slug это уникальная строка идентификатор, понятная человеку (в отличие от ID) и содержащая только "безопасные" символы:
- 0-9
- a-z (общепринято - в нижнем регистре)
- символ -
- иногда еще символ _
Могут использоваться не только в URL для понятности, но и, например, в запросах к БД (в первую очередь - на уровне АПИ) - ведь
SELECT * FROM pages WHERE category="some-slug"
более понятно, чем
SELECT * FROM pages WHERE category=126.
На уровне API это выглядит как
get_pages_in_category( 'some-slug' )
или
$object->get_pages_in_category( 'some-slug' ).
В общем, это человеко-понятный уникальный идентификатор.

В НЕупорядоченном дереве такого алгоритма не существует. Это ничем не отличается от поиска в НЕупорядоченном массиве. Обе задачи требуют просмотра всего набора элементов. При упорядочении - можно думать о повышении эффективности алгоритма.

Ваш вопрос удалят, так как ресурс не предназначен для опросов. Но пока он здесь, в ML/DS не приходят с улицы. Это область, в которую можно попасть будучи только профессиональным программистом с превосходной математической подготовкой. Так что хороший универ, профильное образование, 5-10 лет работы программистом в какой-нибудь другой области, а потом появится шанс заниматься ML/DS.

Начните со школьных учебников алгебра/геометрия 6-11 классы, которые сейчас используются в школах. Так же можно использовать разные задачники и прочие материалы для них.
Дальше можете переходить на учебники для технических ВУЗов. Так же можно использовать учебники для техникумов. Они обычно более приближены к жизни, поменьше воды, но и уровень чуть ниже. Можно начать с техникумовских учебников, а нужные темы продолжить по вузовским.

Школьную программу можно вполне преодолеть самому. Но дальше без учителя будет трудно. Если в какой-то теме будет затык, можете найти репетитора именно на эту тему.

Подавляющее большинство web-серверов в мире работают на Linux'ах. Вполне разумно ожидать от разработчика понимания окружения, в котором будут работать его программы. Так что не важно, что вы любите, важно с чем вас нанимают работать.

Предсказывать будущее ещё никто не научился. Профессию и специализацию надо выбирать по душе.

1. Восстанавливаем математику в объеме средней школы.
2. Берем программу по математике для любого универа и идем по программе. Обычно начинают с курса Высшей математики, затем - Теории вероятностей, Мат.логики, Линейной алгебры, Дискретной математики.
3. Получив базу начинаете двигаться в том направлении, которое представляет для вас интерес - но тут уже надо знать, для чего вы эту математику будете применять.

Есть два алгоритма для одной задачи:
- один проходит по всем элементам один раз и что-то делает, выполняя поставленную задачу O(N)
- другой проходит по всем элементам для каждого элемента: O(N^2)

При количестве элементов N=10, в цикле в первом случае будет 10 операций, во втором случае 100 (казалось бы, в 10 раз больше всего, как и элементнов)
Но при увеличении до N=1000 в первом случае 1000 проходов, во втором уже 1 000 000 ! Видите как сильно растет разница.

Даже при небольших значениях N это может быть важно, если каждая операция долгая/тяжелая и даже 2-3х кратное увеличение может быть проблемой.

Это классическая задача о рюкзаке.

Можно составить такое ДП: F(c, k) - максимальное количество страниц, которые можно набрать из первых k книг общей стоимостью ровно c.

База: F(0,0) = 0, F(0,*) = F(*,0) = -infinity.
Пересчет:

F(c, k) = max(F(c-cost[k], k-1) + pages[k], F(c,k-1))

Это ДП приведено в википедии, например. Ответ - максимум по всем c F(c,k).

Есть одна хитрость при реализации - можно обойтись только одной строкой этой матрицы, если вам не нужно восстанавливать весь набор книг в ответе, а только его лучшее значение (только надо поменять параметры местами - строка размером с максимальную цену). Это сократит потребление памяти в K раз, если у вас K книг. На скорость работы решения это не влияет.

Сначала реализуйте все дп на матрице снизу вверх, двумя циклами.
Теперь, если вы будете гнать внутренний цикл с конца к началу, то вам не понадобится смотреть на уже переписанные на текущей итерации внешнего цикла значения, и можно забить на второй параметр ДП и просто переписывать строку на месте.

Когда я в универе был олимпиадником (АСМ) тоже думал - главное - быстро и круто алгоритмы писать, это настоящее программирование, а не вот эти ваши формочки клепать.
На деле, как вам уже сказали, олимпиадные скиллы хороши ровно в одной области - выигрывании на олимпиадах.
И основное умение получаемое там - суметь очень быстро написать код который пройдет по жестко заданным тестам. В реальной жизни, к сожалению, это называется "малоподдерживаемый говнокод который проще выкинуть".
Потому что "пройти тесты" - это только малая часть хорошего кода и правильной архитектуры и алгоритмов.
Там есть время подумать и написать хорошо, придумать алгоритм лучше, проверить разные варианты и так далее. Это все умеет любой хороший профессионал.

Проведу аналогию - есть спортсмен который отлично научился в бассейне быстро плавать по прямой. Он один из лучших и вообще молодец. Знает до деталей как двигать руками, как загребать воду максимально эффективно, какую шапочку использовать для уменьшения трения и так далее. И тут задался вопросом - а где я, такой молодец, могу работать? Ответ - в том же бассейне, тем же спортсменом. Потому что за пределами бассейна, оказывается, надо еще 100500 совсем других умений. Даже спасатель на пляже из него выйдет хреновый, потому что мало быстро доплыть до человека, его сначала увидеть, а потом еще и спасти надо. Профессиональные спасатели может и плавают медленнее чем он, зато знают куда смотреть, как понять что человек тонет, как к нему плыть как вытаскивать, откачивать и так далее. И при этом плавают-то не намного хуже. Наш спортсмен из бассейна ничего этого не знает и не умеет.

В программировании все точно так же. Нет такой профессии "решатель алгоритмических задач" (за пределами спортивного программирования). Любой профессионал в первую очередь должен будет знать огромную всяких знаний из своей области и уметь кучу умений, и уже во вторую очередь - среди прочих навыков так же уметь решать алгоритмические задачи.

Поэтому - хотите разрабатывать хорошие, серьезные программы которые реально что-то делают, вам придется этому научиться. Олимпиадная подготовка конечно чем-то поможет, процентов на 10, остальное придется учить точно так же как и всем остальным. Поэтому выбирайте область, которая вам сама по себе интересна, где применить навыки, уже найдется.

Понятно что области разные, но вы думаете о том что будет через 5-10 лет, а этого никто не знает. Когда я выпускался с универа, программирование было уделом очкариков не от мира сего и какая-то тухлая тема, даже в нии программисты это был больше фарс и я пошел потому что просто нравилось, совершенно без всяких перспектив а оно вон как все повернулось - сейчас работа мечта.

Так что выбирайте по области которая нравится. Пробуйте одно, другое. Информации - море, думаете про дата саенс - полгода проживите так будто туда собрались, читайте статьи, общайтесь в сообществах, участвуйте в вебинарах - конференциях, подпишитесь/задружите с теми кто там работает. Через полгода поймете точно - оно или нет. Поменять всегда успеете, у вас 5-6 таких заходов во время учемы, можно не спрашивать на тостере а просто попробовать всё. Возможно к тому времени как вы доучитесь в универе, появится пачка новых профессий которые вам отлично подойдут.

Удачи в общем и не грузите себе мозги раньше времени зазря.

1) находите любой код асинхронного парсера (asyncio, loop - вот это во все )
2) заменяете вызовы вызовами вашей функции (срабатывание негарантировано)

выбрасываете

читаете про многопоточность и мультипроцессинг

Web-приложение это частный случай сетевого ПО, а у сетевого ПО издержки на ввод/вывод такие, что на их фоне издержки на выполнение незначительны. Проще говоря, если программист не криворукий, то Python не уступает в вопросе web-разработки любому другому языку.