Приходилось ли работать с большими объемами данных

Да, работал с большими объемами данных. Использовал Pandas для обработки данных в памяти и Dask для распределенной обработки, когда данные не помещались в RAM. Для работы с базами данных применял SQLAlchemy и оптимизированные запросы.

Пример с Pandas:

import pandas as pd

# Чтение данных по чанкам
chunk_size = 10_000
chunks = pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size)

# Обработка каждого чанка
result = []
for chunk in chunks:
    processed = chunk.groupby('category').sum()
    result.append(processed)

final_result = pd.concat(result)

Для ускорения работы использовал:

• .astype() для оптимизации типов данных
• Векторизацию вместо циклов
• Партицирование данных при сохранении

При больших объемах важно учитывать потребление памяти и выбирать подходящие инструменты.