J7tracker Scraper — сервис сбора и обработки криптоданных
Описание проекта:
J7tracker Scraper — backend-сервис на Python для сбора, обработки и подготовки данных по крипто- и meme-токенам с платформы j7tracker.com.
Проект ориентирован на реальное время, масштабируемость и стабильную работу в продакшене.
Основной функционал:
- Real-time мониторинг событий
Непрерывный сбор данных о токенах и событиях с J7tracker с минимальной задержкой.
- Фильтрация дубликатов
Отдельный API-сервис для очистки дубликатов.
- Хранение данных
Используется MongoDB для документно-ориентированного хранения событий и истории.
- Интеграция с backend-сервисами
Подготовка и отправка данных в backend через защищённые каналы.
- Docker-ориентированная архитектура
Полная поддержка Docker и Docker Compose:
- Запуск с локальной MongoDB
- Быстрое развертывание и масштабирование
- Гибкая конфигурация
- Использование .env-переменных для настройки окружения и сервисов.
Технологический стек:
- Python 3.11
- MongoDB
- Docker / Docker Compose
- Redis Streams
- Асинхронная обработка данных
- Backend-архитектура, ориентированная на high-load
- Проект подходит для использования в системах аналитики, мониторинга крипторынка, трейдинговых дашбордах и сервисах отслеживания активности токенов.
#Python
#КриптоПарсер
#КриптоДанные
#КриптоАналитика
#МониторингВРеальномВремени
#ВебПарсинг
#MongoDB
#Docker
#БэкендРазработка
#АсинхронныйPython
#ПайплайнДанных
#ОбработкаСобытий
#КриптоИнструменты
#ИнфраструктураТрейдинга
#ВысоконагруженныеСистемы
#Web3
#ИнжинирингДанных
#ИнструментыАвтоматизации
J7tracker Scraper — backend-сервис на Python для сбора, обработки и подготовки данных по крипто- и meme-токенам с платформы j7tracker.com.
Проект ориентирован на реальное время, масштабируемость и стабильную работу в продакшене.
Основной функционал:
- Real-time мониторинг событий
Непрерывный сбор данных о токенах и событиях с J7tracker с минимальной задержкой.
- Фильтрация дубликатов
Отдельный API-сервис для очистки дубликатов.
- Хранение данных
Используется MongoDB для документно-ориентированного хранения событий и истории.
- Интеграция с backend-сервисами
Подготовка и отправка данных в backend через защищённые каналы.
- Docker-ориентированная архитектура
Полная поддержка Docker и Docker Compose:
- Запуск с локальной MongoDB
- Быстрое развертывание и масштабирование
- Гибкая конфигурация
- Использование .env-переменных для настройки окружения и сервисов.
Технологический стек:
- Python 3.11
- MongoDB
- Docker / Docker Compose
- Redis Streams
- Асинхронная обработка данных
- Backend-архитектура, ориентированная на high-load
- Проект подходит для использования в системах аналитики, мониторинга крипторынка, трейдинговых дашбордах и сервисах отслеживания активности токенов.
#Python
#КриптоПарсер
#КриптоДанные
#КриптоАналитика
#МониторингВРеальномВремени
#ВебПарсинг
#MongoDB
#Docker
#БэкендРазработка
#АсинхронныйPython
#ПайплайнДанных
#ОбработкаСобытий
#КриптоИнструменты
#ИнфраструктураТрейдинга
#ВысоконагруженныеСистемы
#Web3
#ИнжинирингДанных
#ИнструментыАвтоматизации