TGTGInsightтелеграм анализLIVE / telegram public index
← Такты, стеки, два колеса

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Намери подобно съдържание

Изходен канал @clockstackwheels · Post #973 · 20.04

В C# есть модификатор доступа internal, который закрывает свойство или метод для всего, кроме текущей сборки (сборка это по сути группа пространств имён). И это чертовски удобно для построения правильной архитектуры по DDD — ты делаешь домен отдельной сборкой без внешних зависимостей, у сущностей закрываешь сеттеры и другие поля модификатором internal, а бизнес-правила с открытыми методами уже пишешь в агрегатах, которые содержат эти сущности. Агрегаты объявлены в той же сборке, так что они могут с сущностями делать что угодно, но слой приложения уже сможет вызвать только метод агрегата. Пример. Есть бизнес-процесс, который включает в себя две сущности: письмо и прикреплённый к нему документ. У каждой из этих сущностей разные жизненные циклы, но письмо можно отправить только в том случае, если статус документа "Согласован". Мы делаем агрегат "письмо с документом" и там public-метод отправки письма сначала проверяет статус документа, а потом вызывает internal-метод отправки в сущности письма. Снаружи (вне домена) вызвать сразу отправку письма невозможно. Но как эту задачу решают разработчики на других языках? Я совершенно не понимаю, как сделать хорошую архитектуру без internal. Окей, в некоторых языках вообще нет вменяемого ОПП и системы типов, но и к таким ребятам я бы не подходил с вопросами об энтерпрайз-архитектуре. Однако, многие серьёзные проекты пишутся на Java или, скажем, Go, что делают разработчики там? Может, кто-нибудь знает, и расскажет мне в комментариях? #dev

Hashtags

Резултати

Намерени 3 подобни публикации

Търсене: #crawling

当前筛选 #crawling清除筛选
GitHub Trends

@githubtrending · Post #14786 · 04.06.2025 г., 12:00

#python#crawler#crawling#framework#hacktoberfest#python#scraping#web_scraping#web_scraping_python Scrapy is a powerful tool for extracting data from websites. It works on many platforms and requires Python 3.9 or higher. Scrapy is free, stable, and can handle complex tasks efficiently. It allows you to manage multiple requests at once, making it fast and efficient for large-scale data extraction. Scrapy also supports various formats for storing data and has features like auto-throttling to prevent overwhelming websites. This makes it a great choice for users who need to collect data from many websites quickly and reliably. https://github.com/scrapy/scrapy

Repositorio data science

@repo_science · Post #3180 · 12.05.2023 г., 19:53

#webScraping#Python#Scrapy 🐍 Scrapy course - Python web scraping for beginners The Scrapy #Beginners Course will teach you everything you need to learn to start scraping websites at scale using #Python Scrapy. Topics - Creating your first #Scrapy spider - #Crawling through websites & scraping data from each page - Cleaning data with Items & Item Pipelines - Saving data to CSV files, #MySQL & #Postgres#databases - Using fake #user-agents & headers to avoid getting blocked - Using #proxies to scale up your web scraping without getting banned - Deploying your #scraper to the cloud & scheduling it to run periodically 🗣️ Joe Kearney. 🔗Link 📢#youtube ⭐️ Resources ⭐️ Course Resources - Scrapy Docs - Course Guide - Course Github - The Python Scrapy Playbook ----- Main channel: @repo_science Coupons: @freecoupons_reposcience -----

GitHub Trends

@githubtrending · Post #15520 · 24.02.2026 г., 14:30

#python#ai#ai_scraping#automation#crawler#crawling#crawling_python#data#data_extraction#mcp#mcp_server#playwright#python#scraping#selectors#stealth#web_scraper#web_scraping#web_scraping_python#webscraping#xpath Scrapling is a fast Python web scraping tool that fetches pages, bypasses anti-bot blocks like Cloudflare, and adapts to site changes by auto-finding elements. Use simple CSS/XPath selectors, spiders for big crawls with pause/resume, proxy rotation, and CLI—no code needed sometimes. Install via pip; it's memory-light and beats others in speed. You save time fixing broken scrapers, scrape reliably at scale, cut costs with AI tools, and focus on using data for leads, prices, or research. https://github.com/D4Vinci/Scrapling