Code Monkey home page Code Monkey logo

mi-backend-trainee-assignment's Introduction

Тестовое задание для стажера в Market Intelligence.

Задача:

Необходимо реализовать сервис, позволяющий следить за изменением количества объявлений в Авито по определённому поисковому запросу и региону.

Если совсем не получается парсить Авито, можно использовать как основу сервиса любой другой классифайд (на Ваш выбор, но лучше всё-таки Авито).

UI не нужен, достаточно сделать JSON API сервис.

Для написание сервиса можно использовать FastAPI или любой другой фреймворк.

  • Метод /add Должен принимать поисковую фразу и регион, регистрировать их в системе. Возвращать id этой пары.
  • Метод /stat Принимает на вход id связки поисковая фраза + регион и интервал, за который нужно вывести счётчики. Возвращает счётчики и соответствующие им временные метки (timestamp).

Частота опроса = 1 раз в час  для каждого id

Требования:

  • Язык программирования: Python 3.7/3.8
  • Использование Docker, сервис должен запускаться с помощью docker-compose up.
  • Требований к используемым технологиям нет.
  • Код должен соответствовать PEP, необходимо использование type hints, к публичным методам должна быть написана документация.
  • Чтобы получить число объявлений, можно:
    • парсить web-страницу объявления (xpath, css-селекторы)
    • самостоятельно проанализировать трафик на мобильных приложениях или мобильном сайте и выяснить какой там API для получения информации об объявлении (это будет круто!)

Усложнения:

  • Написаны тесты (постарайтесь достичь покрытия в 70% и больше). Вы можете использовать pytest или любую другую библиотеку для тестирования.
  • Сервис асинхронно обрабатывает запросы.
  • Данные сервиса хранятся во внешнем хранилище, запуск которого также описан в docker-compose. Мы рекомендуем использовать MongoDB или Postgres, но Вы можете использовать любую подходящую базу.
  • По каждому id также собираются топ 5 объявлений. На их получение есть отдельная ручка, архитектуру продумайте самостоятельно

mi-backend-trainee-assignment's People

Contributors

krasnovatiy avatar

Recommend Projects

  • React photo React

    A declarative, efficient, and flexible JavaScript library for building user interfaces.

  • Vue.js photo Vue.js

    🖖 Vue.js is a progressive, incrementally-adoptable JavaScript framework for building UI on the web.

  • Typescript photo Typescript

    TypeScript is a superset of JavaScript that compiles to clean JavaScript output.

  • TensorFlow photo TensorFlow

    An Open Source Machine Learning Framework for Everyone

  • Django photo Django

    The Web framework for perfectionists with deadlines.

  • D3 photo D3

    Bring data to life with SVG, Canvas and HTML. 📊📈🎉

Recommend Topics

  • javascript

    JavaScript (JS) is a lightweight interpreted programming language with first-class functions.

  • web

    Some thing interesting about web. New door for the world.

  • server

    A server is a program made to process requests and deliver data to clients.

  • Machine learning

    Machine learning is a way of modeling and interpreting data that allows a piece of software to respond intelligently.

  • Game

    Some thing interesting about game, make everyone happy.

Recommend Org

  • Facebook photo Facebook

    We are working to build community through open source technology. NB: members must have two-factor auth.

  • Microsoft photo Microsoft

    Open source projects and samples from Microsoft.

  • Google photo Google

    Google ❤️ Open Source for everyone.

  • D3 photo D3

    Data-Driven Documents codes.