> Откуда брать данные для уведомлений (Python)

Источники данных для уведомлений зависят от архитектуры системы и типа уведомлений. В типичном бэкенде на Python используются:

1. База данных (PostgreSQL, Redis) - для хранения шаблонов, настроек пользователей и истории отправок. Например, запросы к таблице notifications с фильтром по статусу pending и времени отправки.

2. Очереди сообщений (RabbitMQ, Celery + Redis) - для асинхронной обработки. Данные извлекаются из очереди после публикации события (например, регистрация пользователя, новый заказ). Celery-задачи читают payload и формируют уведомление.

3. Внешние API и вебхуки - для получения триггеров от сторонних сервисов (платежные системы, CRM). Данные приходят в виде JSON, который валидируется и сохраняется в БД для последующей отправки.

4. Логи и метрики (Elasticsearch, Prometheus) - для генерации системных уведомлений (ошибки, превышение лимитов). Агрегированные данные из логов анализируются через cron-задачи или стриминг (например, через Kafka).

5. Кэш (Redis) - для быстрого доступа к часто используемым данным (например, список устройств пользователя для push-уведомлений). Избегает лишних запросов к основной БД.

Пример на Python с Celery:

PYTHON
from celery import Celery
from models import Notification

app = Celery('tasks', broker='redis://localhost')

@app.task
def send_notification(notification_id):
    notification = Notification.objects.get(id=notification_id)
    # логика отправки через email/push/sms
    notification.status = 'sent'
    notification.save()

Выбор источника определяется SLA: для real-time уведомлений - очереди, для массовых рассылок - пакетная выгрузка из БД с пагинацией.