Розробка складних Telegram-ботів: Моніторинг цін Steam + Адмінка
Розробив комплексний Telegram-бот для автоматизованого моніторингу цін на торговому майданчику Steam (CS2 Skins).
Проект реалізовано як повноцінний мікросервісний додаток, що працює 24/7, обробляє тисячі запитів та миттєво сповіщає користувачів про зміну цін.
ТЕХНІЧНИЙ СТЕК:
• Мова: Python 3.11
• Фреймворк: Aiogram 3.x (повна асинхронність)
• База даних: PostgreSQL + asyncpg (висока продуктивність)
• Парсинг: aiohttp (non-blocking requests) + Anti-ban system
• Інфраструктура: Docker & Docker Compose (контейнеризація)
ФУНКЦІОНАЛ ПРОЕКТУ:
1. Система сповіщень (Price Alerts): Окремий фоновий сервіс (Daemon) моніторить ринок та надсилає алерти, коли ціна падає нижче бажаної.
2. Аналітика інвентарю: Оцінка вартості всього інвентарю Steam за посиланням на профіль (враховує курс валют USD/UAH).
3. Портфоліо трейдера: Трекінг інвестицій, розрахунок PnL (прибутку/збитків) у реальному часі.
4. Обхід захисту: Реалізована ротація User-Agents та система "розумних" затримок для обходу Rate Limiting від Steam.
Вихідний код та архітектура:
Повний код проекту доступний на моєму GitHub (посилання нижче). Там же можна переглянути ER-діаграму бази даних та структуру мікросервісів.
#python #pytelegrambot #parsing #docker #PostgreSQL #aiogram #bot #botdevelopment
Проект реалізовано як повноцінний мікросервісний додаток, що працює 24/7, обробляє тисячі запитів та миттєво сповіщає користувачів про зміну цін.
ТЕХНІЧНИЙ СТЕК:
• Мова: Python 3.11
• Фреймворк: Aiogram 3.x (повна асинхронність)
• База даних: PostgreSQL + asyncpg (висока продуктивність)
• Парсинг: aiohttp (non-blocking requests) + Anti-ban system
• Інфраструктура: Docker & Docker Compose (контейнеризація)
ФУНКЦІОНАЛ ПРОЕКТУ:
1. Система сповіщень (Price Alerts): Окремий фоновий сервіс (Daemon) моніторить ринок та надсилає алерти, коли ціна падає нижче бажаної.
2. Аналітика інвентарю: Оцінка вартості всього інвентарю Steam за посиланням на профіль (враховує курс валют USD/UAH).
3. Портфоліо трейдера: Трекінг інвестицій, розрахунок PnL (прибутку/збитків) у реальному часі.
4. Обхід захисту: Реалізована ротація User-Agents та система "розумних" затримок для обходу Rate Limiting від Steam.
Вихідний код та архітектура:
Повний код проекту доступний на моєму GitHub (посилання нижче). Там же можна переглянути ER-діаграму бази даних та структуру мікросервісів.
#python #pytelegrambot #parsing #docker #PostgreSQL #aiogram #bot #botdevelopment