Встречается на собеседованиях • сегодня
Как решал сложную задачу на проекте
Однажды на проекте столкнулся с проблемой медленной обработки больших CSV-файлов (10+ ГБ) в Django. Стандартные методы чтения файлов вызывали memory errors.
Решение:
- Использовал генераторы и
csv.DictReaderдля потокового чтения - Разбил обработку на чанки
- Добавил progress bar для отслеживания
python
import csv
from tqdm import tqdm
def process_large_csv(file_path):
with open(file_path, 'r') as f:
reader = csv.DictReader(f)
for chunk in chunked(reader, 1000): # Обрабатываем по 1000 строк
process_chunk(chunk)
def chunked(iterable, size):
chunk = []
for item in tqdm(iterable, desc="Processing"):
chunk.append(item)
if len(chunk) == size:
yield chunk
chunk = []
if chunk:
yield chunkКлючевые моменты:
- Потоковая обработка вместо загрузки всего файла в память
- Визуализация прогресса для пользователя
- Гибкость в настройке размера чанков

Софи собрала все вопросы. Тренируйся и получай
офферы быстрее!
офферы быстрее!
Попробовать бесплатно
Следующий вопрос
Это единственный вопрос по вашему фильтру
как отвечать на вопрос
пример собеседования
фреймворки на собеседовании
типичные вопросы junior
интервью вопросы и ответы