С какими самыми сложными задачами ты сталкивался в работе и как их решал

Одна из самых сложных задач — оптимизация ETL-процесса для обработки больших объемов данных (100+ млн записей) с ограниченными ресурсами. Решение:

1. Чанкование данных — обработка порциями через генераторы
2. Асинхронность — asyncio + aiohttp для параллельных HTTP-запросов
3. Буферизация — batch-вставки в БД вместо row-by-row

Пример:

async def process_batch(batch):
    async with aiohttp.ClientSession() as session:
        tasks = [fetch_data(item, session) for item in batch]
        return await asyncio.gather(*tasks)

async def main():
    for chunk in pd.read_csv('large.csv', chunksize=5000):
        results = await process_batch(chunk)
        await save_to_db(results)

Другая проблема — race condition в распределенной системе. Решал через Redis-блокировки с TTL и retry-механизмом.