J7tracker Scraper — usługa zbierania i przetwarzania danych kryptograficznych
Opis projektu:
J7tracker Scraper — usługa backendowa w Pythonie do zbierania, przetwarzania i przygotowywania danych dotyczących tokenów kryptograficznych i meme z platformy j7tracker.com.
Projekt jest ukierunkowany na rzeczywisty czas, skalowalność i stabilną pracę w produkcji.
Główna funkcjonalność:
- Monitorowanie zdarzeń w czasie rzeczywistym
Ciągłe zbieranie danych o tokenach i zdarzeniach z J7tracker z minimalnym opóźnieniem.
- Filtrowanie duplikatów
Oddzielna usługa API do oczyszczania duplikatów.
- Przechowywanie danych
Używana jest MongoDB do dokumentowego przechowywania zdarzeń i historii.
- Integracja z usługami backendowymi
Przygotowanie i wysyłanie danych do backendu przez zabezpieczone kanały.
- Architektura zorientowana na Dockera
Pełne wsparcie dla Dockera i Docker Compose:
- Uruchamianie z lokalną MongoDB
- Szybkie wdrażanie i skalowanie
- Elastyczna konfiguracja
- Użycie zmiennych .env do konfiguracji środowiska i usług.
Stos technologiczny:
- Python 3.11
- MongoDB
- Docker / Docker Compose
- Redis Streams
- Asynchroniczne przetwarzanie danych
- Architektura backendowa zorientowana na wysokie obciążenie
- Projekt nadaje się do użycia w systemach analitycznych, monitorowania rynku kryptowalut, pulpitach handlowych i usługach śledzenia aktywności tokenów.
#Python
#KryptoParser
#KryptoDane
#KryptoAnaliza
#MonitorowanieWczasieRzeczywistym
#WebParsing
#MongoDB
#Docker
#BackendRozwój
#AsynchronicznyPython
#PipelineDanych
#PrzetwarzanieZdarzeń
#KryptoNarzędzia
#InfrastrukturaHandlu
#WysokonaładoweSystemy
#Web3
#InżynieriaDanych
#NarzędziaAutomatyzacji
J7tracker Scraper — usługa backendowa w Pythonie do zbierania, przetwarzania i przygotowywania danych dotyczących tokenów kryptograficznych i meme z platformy j7tracker.com.
Projekt jest ukierunkowany na rzeczywisty czas, skalowalność i stabilną pracę w produkcji.
Główna funkcjonalność:
- Monitorowanie zdarzeń w czasie rzeczywistym
Ciągłe zbieranie danych o tokenach i zdarzeniach z J7tracker z minimalnym opóźnieniem.
- Filtrowanie duplikatów
Oddzielna usługa API do oczyszczania duplikatów.
- Przechowywanie danych
Używana jest MongoDB do dokumentowego przechowywania zdarzeń i historii.
- Integracja z usługami backendowymi
Przygotowanie i wysyłanie danych do backendu przez zabezpieczone kanały.
- Architektura zorientowana na Dockera
Pełne wsparcie dla Dockera i Docker Compose:
- Uruchamianie z lokalną MongoDB
- Szybkie wdrażanie i skalowanie
- Elastyczna konfiguracja
- Użycie zmiennych .env do konfiguracji środowiska i usług.
Stos technologiczny:
- Python 3.11
- MongoDB
- Docker / Docker Compose
- Redis Streams
- Asynchroniczne przetwarzanie danych
- Architektura backendowa zorientowana na wysokie obciążenie
- Projekt nadaje się do użycia w systemach analitycznych, monitorowania rynku kryptowalut, pulpitach handlowych i usługach śledzenia aktywności tokenów.
#Python
#KryptoParser
#KryptoDane
#KryptoAnaliza
#MonitorowanieWczasieRzeczywistym
#WebParsing
#MongoDB
#Docker
#BackendRozwój
#AsynchronicznyPython
#PipelineDanych
#PrzetwarzanieZdarzeń
#KryptoNarzędzia
#InfrastrukturaHandlu
#WysokonaładoweSystemy
#Web3
#InżynieriaDanych
#NarzędziaAutomatyzacji