Когда асинхронность уже не спасает:
как проектировать Python-бэкенд под нагрузку
Ты узнаешь, где асинхронность действительно помогает, а где для стабильной работы нужны очереди, фоновые воркеры, кэширование, распределённые блокировки и другие production-ready паттерны
Дата проведения
15 октября в 19:00 МСК
Для кого
Middle и Senior
как нескольким воркерам не превысить лимиты внешнего API и не словить бан
как накапливать события внутри приложения и писать их в базу пачками
Что ты узнаешь на уроке
как не положить базу данных, если много запросов одновременно не нашли данные в кэше
зачем нужны Single Flight, distributed lock и защита от cache stampede
СПИКЕР урока — КЛОКОВ СТАНИСЛАВ, Tимлид в GOLANG TECHNOLOGIES
Занимается проработкой технических решений и реализацией работы с высоконагруженными хранилищами и сервисами
Yandex
Техлид
Занимался разработкой ядра платформы микросервисов. Вел проекты по работе с сетями и БД
HSE, MIPT
Лектор
Создал свой курс по бэкенду на python, выступает в качестве руководителя курсовых работ
TBank
Middle Fullstack
Развивал внутренний фреймворк для построения микро- фронтенд узлов на Express
© 2026 ИП Шумейко Артём Владимирович
ИНН 110103208338 ОГРНИП 323784700281112
Параллелизм в Python на примерах из реальной разработки
Продолжая пользоваться сайтом, вы соглашаетесь с использованием куки и обработкой данных в соответствии с политикой конфиденциальности.