А вот топы публикаций на Хабре за год, например.
Рейтинг
В топе по рейтингу характерно в основном UGC, и там либо очень болезненные нетехнические темы (моя про собесы, ниже про ИИ и ненормальность), либо очень интересно написанные технические.
Прикольно, что топ-2 статья про 2ГИС, где я теперь работаю, и этим событием заканчивается моя статья выше про собесы. Можно читать сверху вниз, сквозной сюжет. Но про 2ГИС не моя, была ещё раньше: статья о фейковых отзывах, очень годная, вроде как наши сразу взяли в работу, как она появилась.
И не могу не заметить топ-6 статью, где автор рассказывает, как его задолбала ИИ-истерия везде, и в айти особенно.
Просмотры
В топе по просмотрам хайповая фигня, куда либо компании льют траффик (ИИ), либо просто приходят залётные юзеры из поиска (про вотсап). Там вообще почти весь топ это вотсап и макс, скукота.
Комментарии
Ожидаемо политота и холиварные топики. Полит-срачи вообще очень затягивающая штука, я попадаю в них чаще, чем хотелось бы, к сожалению. И я прям иногда по рукам себя бью, чтобы не писать политически окрашенные посты в этот блог, даже если тема кажется мне прям супер однозначной и не допускающей никакой дискуссии.
В целом на Хабр оказывается написали 50к материалов за год (новости + статьи). Многие дублируют туда свои личные телеграм-каналы или вообще постят любой медиа-мусор пачками. Но даже с учётом этого 50к это прям очень много.
#web@clockstackwheels
http://docs.celeryproject.org/en/latest/django/first-steps-with-django.html
Previous versions of #Celery required a separate library to work with #Django, but since 3.1 this is no longer the case. Django is supported out of the box now so this document only contains a basic way to integrate Celery and Django. You’ll use the same #API as non-Django users so you’re recommended to read the First Steps with Celery tutorial first and come back to this tutorial. When you have a working example you can continue to the Next Steps guide.
https://realpython.com/blog/python/asynchronous-tasks-with-django-and-celery/
Asynchronous Tasks With #Django and #Celery
“Celery is an asynchronous task queue/job #queue based on distributed message passing. It is focused on real-time operation, but supports scheduling as well.” For this post, we will focus on the scheduling feature to periodically run a job/task.
https://www.fullstackpython.com/celery.html
#Celery is a task #queue implementation for Python web applications used to #asynchronously execute work outside the HTTP request-response cycle.
Asynchronous
#celery
celeryproject.org
Distributed task queue.
#flower
pypi.python.org/pypi/flower
Tool for monitoring and management of Celery tasks.
#django-channels
pypi.python.org/pypi/django-channels
Official Django websockets interface, can also be used as task queue.
#rq
pypi.python.org/pypi/rq
RQ is a simple, lightweight, library for creating background jobs, and processing them.
#django-rq
pypi.python.org/pypi/django-rq
A simple app that provides django integration for RQ (Redis Queue).
#django-background-#tasks
github.com/arteria/django-background-tasks
Database backed asynchronous task queue.