Агрегатор ленты VK
Материал из Поле цифровой дидактики
<!DOCTYPE html> <html lang="ru"> <head>
<meta charset="UTF-8">
<title>Агрегатор ленты VK — описание проекта</title>
<style>
body {
font-family: 'Segoe UI', Tahoma, Geneva, Verdana, sans-serif;
background: #f8fafc;
color: #1e293b;
margin: 0;
padding: 30px 20px;
}
.container {
max-width: 1000px;
margin: 0 auto;
}
h1 {
font-size: 2rem;
text-align: center;
margin-bottom: 10px;
color: #0f172a;
}
.subtitle {
text-align: center;
color: #475569;
margin-bottom: 40px;
font-size: 1.1rem;
}
.card {
background: white;
border-radius: 24px;
box-shadow: 0 8px 20px rgba(0,0,0,0.05);
padding: 24px 28px;
margin-bottom: 30px;
transition: 0.2s;
border: 1px solid #e2e8f0;
}
.card h2 {
font-size: 1.5rem;
margin-top: 0;
margin-bottom: 20px;
color: #0f172a;
display: flex;
align-items: center;
gap: 12px;
}
.card h3 {
font-size: 1.2rem;
margin: 20px 0 10px;
color: #1e293b;
}
ul, p {
line-height: 1.5;
}
code {
background: #f1f5f9;
padding: 2px 6px;
border-radius: 8px;
font-family: monospace;
font-size: 0.9rem;
}
.badge {
background: #eef2ff;
color: #1e40af;
padding: 4px 10px;
border-radius: 20px;
font-size: 0.8rem;
font-weight: 500;
display: inline-block;
}
.grid {
display: flex;
flex-wrap: wrap;
gap: 20px;
margin: 20px 0;
}
.grid-item {
flex: 1;
background: #f8fafc;
border-radius: 16px;
padding: 16px;
border-left: 4px solid #3b82f6;
}
.grid-item strong {
display: block;
margin-bottom: 8px;
color: #0f172a;
}
hr {
border: none;
border-top: 1px solid #e2e8f0;
margin: 20px 0;
}
.icon {
font-size: 1.8rem;
}
@media (max-width: 640px) {
.grid {
flex-direction: column;
}
.card {
padding: 20px;
}
}
</style>
</head> <body>
📰 Агрегатор ленты VK
FastAPI + SQLite + современный интерфейс для сбора и анализа постов ВКонтакте
⚙️ Как это работает
Сервер на FastAPI получает посты из указанной группы VK, сохраняет их в SQLite и отображает в веб‑интерфейсе с удобной фильтрацией. Весь сбор выполняется асинхронно в фоне, не блокируя интерфейс.
📦 Сбор постов
GET-запрос /fetch?group_id=...&count=20 запускает фоновую задачу. API VK возвращает текст, лайки, комментарии и дату — всё сохраняется в базу.
🗄️ Хранение
SQLAlchemy + SQLite. Таблица posts содержит поля: источник, внешний ID, дата, текст, ссылка, лайки, комментарии. Дубликаты исключаются.
🔍 Поиск и фильтрация
На главной странице есть поиск по тексту постов. Работает через SQL-оператор LIKE — мгновенно показывает только нужные записи.
🏠 Главная страница
После запуска сервера открывается интерфейс с карточками последних 50 постов. Каждая карточка содержит:
- 🏷️ Метку источника (VK)
- 📅 Дату публикации
- 📝 Текст (обрезается до 350 символов)
- ❤️ Количество лайков
- 💬 Количество комментариев
- 🔗 Ссылку на оригинальный пост ВКонтакте
Карточки адаптируются под мобильные устройства и имеют эффект наведения.
📸 Пример главной страницы
(Скриншот интерфейса с карточками постов)
💡 Рекомендации по работе
- Сбор постов: перейдите по адресу
/fetch?group_id=durov&count=10(вместоdurovукажите ID или короткое имя группы). Сервер запустит парсинг в фоне. - Проверка результата: откройте главную страницу
/или JSON-список/posts. - Поиск: на главной странице введите слово и нажмите «Найти» — отфильтруются посты, содержащие это слово.
- Автоматизация: можно добавить планировщик (например, APScheduler) для регулярного сбора новых постов без ручного запуска.
✅ Совет: для теста используйте публичную группу с большим количеством постов (например, group_id=1 — официальный паблик ВК).
📌 Выводы
- ✔️ Проект представляет собой законченный веб‑агрегатор ленты VK с современным бэкендом на FastAPI.
- ✔️ Реализована полноценная работа с внешним API, асинхронный сбор данных и хранение в SQLite.
- ✔️ Интерфейс интуитивно понятен: карточки постов, поиск, кнопка сброса фильтров.
- ✔️ Архитектура позволяет легко добавить новые источники (Telegram, Twitter) — достаточно написать соответствующий парсер.
- ✔️ Проект может служить основой для более сложных аналитических систем: добавления графиков активности, прогнозирования времени публикаций, тэггинга и т.д.
🎓 Проект выполнен в рамках учебной задачи и демонстрирует навыки работы с FastAPI, SQLAlchemy, асинхронными запросами и веб‑интерфейсами.
</body> </html>
