shibanovan

Некропостинг, конечно, но нашёл этот пост, когда искал решение данного вопроса.
Тем, кто в будущем наткнётся - решение:
В zabbix для Windows есть Zabbix agent-проверки:
"proc_info" - для получения информации о процессе.
"proc.num" - для подсчёта кол-ва процессов, на сервере.
Подробно расписаны в мануале:
proc_info
proc.num
Для большинства unix-систем вместо proc_info используется проверка proc.mem.
Для того, чтобы узнать - поддерживается ли в вашей системе тот или иной элемент данных - сверяйтесь с таблицей в мануале.

В случае автора ключ элемента данных должен выглядеть так:
proc_info[process.exe,wkset,sum]
Данный элемент данных выводит кол-во потребляемой памяти в КБ.
Неудобно? Ставим в настройках элемента данных:
Units (Единица измерения) - B
Use custom multiplier (Пользовательский множитель) - 1024

Поставить пакет zabbix-sqlite

Если хотите именно Фласк, или иной фреймворк с WSGI-интерфейсом - у вас два пути.
1) Упороться с Celery, который нереально монструозен и в ряде случаев приводит к неизбежной кастомизации "под себя". Сюда же RabbitMQ или иной брокер очередей. СУБД для хранения результатов и статусов работы.
2) Пишите ещё одно независимое приложение "рядом": Взамен Celery сделайте что-нибудь своё, но попроще. Асинхронное или многопоточное, если для нужд самообучения - можно и такое и такое. Но тут снова транспорт сообщений, RabbitMQ или иной брокер.

Если на Фласке свет клином не сошёлся - можно сразу взять Tornado или AsyncIO и сделать "два в одном". Отдача веб-контента не будет сильно мешать асинхронной работе с серверами. В этом случае будет всё внутри одного сервера. Вопрос масштабируемости здесь оставим за рамками, вам пока оно ни к чему заморачиваться.

P.S. Поищите на ютубе доклады Романа Иманкулова, он очень хорошо излагает на тему своих "велосипедов" взамен Celery, etc.

В очередной раз отвечаю сам себе (лул может кому потом поможет).
Оказалось надо было добавить параметр symmetrical=False (а еще оказалось что лучше искать на анг. языке):

class Post(models.Model):
    title = models.CharField(max_lenth=50)
    next_posts = models.ManyToManyField('self', related_name='prev_posts', symmetrical=False, blank=True)

Теперь работает как надо

Эту функциональность можно реализовать с помощью перезагрузки формы с передачей выбранных значений через GET параметры, но гораздо проще и удобнее использовать Select2 / autocomplete_fields. Кроме фильтрации это решает ещё две проблемы: загрузка длинных списков и поиск элементов в таких списках.

Без js фильтрацию значений зависимых полей можно реализовать только с помощью многошаговой формы: форма с единственным полем Partner -> Submit -> форма со всеми остальными полями.

Похоже на рассказ о Гордоне Купере из https://habr.com/ru/post/168937/ (но это не от Zelenyikot)

https://www.dokuwiki.org/config:deaccent

if(os.path.exist(a) and os.path.getsize(a) > 100000 and  b<os.path.getsize(a)):
    some_def(a)

или early return

if not os.path.exist(a):
    return;

// остальные условия

Можно посмотреть на "старые" ноутбуки, типа ThinkPad W541 на i7-4810MQ. Цены на них очень ничего...

Качайте https://ffmpeg.org/
Возможно нужно отдельно скачать www.videolan.org/developers/x264.html

Простое пережатие:
ffmpeg -i input.mp4 output.avi

Пережатие с указанием кодекf x264 и выбора профайла, -crf 0 означает что сжимать видео с минимальными потерями:
Быстро, но плохо сжимать

ffmpeg -i input -c:v libx264 -preset ultrafast -crf 0 output.mkv

Медленно но хорошо сжимать

ffmpeg -i input -c:v libx264 -preset veryslow -crf 0 output.mkv