Собрали в одном месте самые важные ссылкичитайте нас в Telegram
Расскажем о том, мы в KION готовим Geo по IP, как обогащаем продуктовые события (6000RPS), как используем в витринах гео информацию. Как мы это делаем быстро и вкусно, используя только Python, FastAPI и Mongo. Как подготавливаем и томим геоинформацию в Monge чтобы отвечать очень быстро.
Python интерфейс для MongoDB. Скачать можно по ссылке: https://pypi.python.org/pypi/pymongo/
This article shows you how to use MongoMock and MockS3 to power your integration tests on a FastAPI based project.
Audio
При работе с большими коллекциями в MongoDB, размер которых превышал десятки миллионов записей, возникла необходимость формировать случайные выборки уникальных значений полей, принадлежащих документам этой коллекции.Для такой операции, в MongoDB штатно предусмотрена функция $sample, которую можно использовать в составе pipeline при проведении агрегации данных. Однако, как показала практика, выполнение выборки полей таким образом на большой коллекции может занимать весьма ощутимое время. Чтобы сократить время выполнения таких выборок, потребовалось разработать собственный алгоритм, который на порядки увеличил скорость работы. Ниже приведен подход и вариант реализации данного алгоритма.