stayHARD

Вот примеров куча codepen.io/search/pens?q=logo%20%20canvas

на Django только API, а весь фронт на angular (templates, route, ....).

Фио
Внутренний номер
Просто перевод

https://networkx.readthedocs.io/en/stable/referenc...
https://networkx.readthedocs.io/en/stable/referenc...

А сделать LocalizedTopic инлайном для Topic не хотите? Их количество можно ограничить задав max_num = len(TARGET_LANGUAGES)

admin.py

class LocalizedTopicAdmin(admin.StackedInline):
    model = LocalizedTopic
    max_num = len(settings.TARGET_LANGUAGES)

class TopicAdmin(admin.ModelAdmin):
    inlines = [LocalizedTopicAdmin]

Использовать джангу для запуска башскрипта, для того чтоб запустить питон скрипт
неплохо

Используй django commands

Можно попробовать использовать ThreadPoolExecutor вместо ProcessPoolExecutor. Код будет выполняться на одном ядре, но все еще асинхронно.

Вы создаёте не параллельные потоки для обработки, а параллельные процессы.
А число максимально допустимых процессов у вас может быть ограничено системой, что-то типа:

$ ulimit -a
core file size          (blocks, -c) 0
data seg size           (kbytes, -d) unlimited
scheduling priority             (-e) 0
file size               (blocks, -f) unlimited
pending signals                 (-i) 32089
max locked memory       (kbytes, -l) 64
max memory size         (kbytes, -m) unlimited
open files                      (-n) 1024
pipe size            (512 bytes, -p) 8
POSIX message queues     (bytes, -q) 819200
real-time priority              (-r) 0
stack size              (kbytes, -s) 8192
cpu time               (seconds, -t) unlimited
max user processes              (-u) 32089
virtual memory          (kbytes, -v) unlimited
file locks                      (-x) unlimited

Но и параллельными потоками не особенно увлекайтесь, потому как Python не умеет использовать истинно потоки, и многопоточность в Python не увеличивает суммарную производительность.

С виду тут все в полном порядке.
Имеем 50 ПАРАЛЛЕЛЬНЫХ потоков, которые питаются из очереди в 500 элементов.
1. К моменту когда первый поток окончил выполнение своего задания, на выполнение которого потратил некоторое время, в очереди давно уже осталось 450 элементов, ведь расхватывают новые задания потоки мгновенно и ПАРАЛЛЕЛЬНО.
2. К моменту, когда завершилось выполнение 450-го задания, оставшиеся 50 уже находятся в работе, их уже расхватали потоки, и в очереди осталось 0 элементов. После чего оставшиеся 49 потоков заканчивают выполнение своих заданий и каждый рапортует о том, что наблюдает в очереди ноль элементов, после чего воркеры вылетают по task_done() и подбираются join-ом в основном потоке.

Забудь про граб

Или используй питон2 и scrapy, или используй питон3 с его плюшками, или просто запускай параллельно синхронные скрипты с помощью parallel

cat file_with_links.txt | \
     parallel -j количество_потоков myscript.py --param1={}

Написано же в документации что можно массив передавать, но массив Date объектов
setDates: [date_from, date_to]

https://docs.djangoproject.com/en/1.8/ref/models/q...

user_send_last_msgs = Message.objects.\
   filter(user_sender=token.user_id).\
   order_by('-send_date', 'user_receiver').\
   distinct('user_receiver')
# distinct('user_receiver') postgres only

user_receive_last_msgs = Message.objects.\
   filter(user_receiver=token.user_id).\
   order_by('-send_date', 'user_sender').\
   distinct('user_sender')
for message in last_msgs:
    print message.user_sender
    print message.user_receiver
    print message.send_date
    print message.message
    print message.status