Python非同期処理の極意：カオスなデータを捌く神経網 (ErgometerOS 2/4)
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我花了一个半月，从零做了一个Web3监控软件开头先说结论我是一个独立开发者（虽然不是很高级那种）。我花了一个半月时间，从零开始做了一套Web3 资产监控软件，名字叫“powerpei Web3 哨兵”。这个软件能监控EVM链和Solana链它集成了AI交易解读、多渠道推送、链上数据聚合等功能。我特别喜欢的功能：它可以监控ETH和SOL链上的土狗项目，还能追踪聪明钱包的动向这个功能让我能实时捕捉到链上的早期机会。软件已经稳定运行了好1个月我之前写过一篇技术概述但是我总觉得那篇文章对核心实现的讲解还不够深入所以我决定写这篇深度复盘。我会从进程架构、I/O模型、数据一致性、AI工程化等角度，毫无保留地分享那些藏在代码深处的设计决策和实现细节。我希望这篇文章能帮到那些也在 Web3领域探索的开发者。---一、进程架构：我为什么选择“主进程 + 多子进程”？市面上很多Python监控脚本都是单进程asyncio一把梭但是我在设计之初就选了“主进程(GUI)+ 独立子进程（EVM/SOL）”的架构➤ 隔离性和稳定性最重要WebSocket长连接在网络波动时很容易触发异常重连。甚至底层库的C扩展可能
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