J7tracker Scraper — сервіс збору та обробки криптодані
Опис проекту:
J7tracker Scraper - backend-сервіс на Python для збору, обробки та підготовки даних по крипто-і meme-токену з платформи j7tracker.com.
Проект орієнтований на реальний час, масштабованість та стабільну роботу у продакшені.
Основний функціонал:
- Real-time моніторинг подій
Безперервний збір даних про токени та події з J7tracker з мінімальною затримкою.
- Фільтрування дублікатів
Окремий API-сервіс для чищення дублікатів.
- Зберігання даних
Використовується MongoDB для документно-орієнтованого зберігання подій та історії.
- Інтеграція з backend-сервісами
Підготовка та надсилання даних у backend через захищені канали.
- Docker-орієнтована архітектура
Повна підтримка Docker та Docker Compose:
- Запуск із локальної MongoDB
- Швидке розгортання та масштабування
- Гнучка конфігурація
- Використання .env-змінних для настроювання оточення та сервісів.
Технологічний стек:
- Python 3.11
- MongoDB
- Docker / Docker Compose
- Redis Streams
- Асинхронна обробка даних
- Backend-архітектура, орієнтована на high-load
- Проект підходить для використання в системах аналітики, моніторингу крипторинку, трейдингових дашбордах та сервісах відстеження активності токенів.
#Python
#КриптоПарсер
#КриптоДані
#КриптоАналітика
#МоніторингУРеальномуЧасі
#ВебПарсинг
#MongoDB
#Docker
#БекендРозробка
#АсинхроннийPython
#ПайплайнДаних
#ОбробкаПодій
#КриптоІнструменти
#ТрейдингІнфраструктура
#ВисоконавантаженіСистеми
#Web3
#ІнжинірингДаних
#ІнструментиАвтоматизації
J7tracker Scraper - backend-сервіс на Python для збору, обробки та підготовки даних по крипто-і meme-токену з платформи j7tracker.com.
Проект орієнтований на реальний час, масштабованість та стабільну роботу у продакшені.
Основний функціонал:
- Real-time моніторинг подій
Безперервний збір даних про токени та події з J7tracker з мінімальною затримкою.
- Фільтрування дублікатів
Окремий API-сервіс для чищення дублікатів.
- Зберігання даних
Використовується MongoDB для документно-орієнтованого зберігання подій та історії.
- Інтеграція з backend-сервісами
Підготовка та надсилання даних у backend через захищені канали.
- Docker-орієнтована архітектура
Повна підтримка Docker та Docker Compose:
- Запуск із локальної MongoDB
- Швидке розгортання та масштабування
- Гнучка конфігурація
- Використання .env-змінних для настроювання оточення та сервісів.
Технологічний стек:
- Python 3.11
- MongoDB
- Docker / Docker Compose
- Redis Streams
- Асинхронна обробка даних
- Backend-архітектура, орієнтована на high-load
- Проект підходить для використання в системах аналітики, моніторингу крипторинку, трейдингових дашбордах та сервісах відстеження активності токенів.
#Python
#КриптоПарсер
#КриптоДані
#КриптоАналітика
#МоніторингУРеальномуЧасі
#ВебПарсинг
#MongoDB
#Docker
#БекендРозробка
#АсинхроннийPython
#ПайплайнДаних
#ОбробкаПодій
#КриптоІнструменти
#ТрейдингІнфраструктура
#ВисоконавантаженіСистеми
#Web3
#ІнжинірингДаних
#ІнструментиАвтоматизації