Разрабатывал пайплайны обработки данных

При разработке пайплайнов обработки данных в Python я использовал следующие подходы и инструменты:

1. Архитектура: Разделение на этапы (загрузка, очистка, трансформация, сохранение) с чёткими интерфейсами между ними. Часто применял паттерн ETL/ELT.

2. Инструменты:

   • Для небольших пайплайнов: Pandas + стандартная библиотека
   • Для сложных: Apache Airflow, Luigi или Prefect
   • Для потоковой обработки: Apache Kafka + Faust

3. Пример простого пайплайна:

def pipeline():
    # Extract
    data = pd.read_csv('input.csv')
    
    # Transform
    data = (data
        .dropna()
        .assign(new_col=lambda x: x['col1'] * 2)
    )
    
    # Load
    data.to_parquet('output.parquet')

4. Ключевые практики:
   • Идемпотентность операций
   • Логирование и мониторинг
   • Обработка ошибок и retry-логика
   • Тестирование каждого этапа
   • Версионирование данных

Для масштабирования использовал Dask или PySpark, когда объемы данных превышали возможности Pandas.