Какие задачи и проекты ближе с точки зрения инженерного дела

Python отлично подходит для широкого спектра инженерных задач, особенно там, где важны скорость разработки, читаемость кода и богатая экосистема библиотек.

1. Автоматизация и скрипты:

• Обработка данных, логирование, мониторинг.

import os
for file in os.listdir('.'):
    if file.endswith('.log'):
        process_log(file)

2. Data Engineering:

• ETL-процессы, работа с большими данными (Pandas, Apache Airflow, Spark).

3. Веб и API:

• Бэкенд (Django, FastAPI), интеграция с внешними сервисами.

from fastapi import FastAPI
app = FastAPI()
@app.get("/items/{item_id}")
def read_item(item_id: int):
    return {"item_id": item_id}

4. DevOps и инфраструктура:

• Написание утилит для CI/CD, управление облачными сервисами (boto3).

5. Научные и инженерные расчеты:

• NumPy, SciPy для математического моделирования.

Главное — выбирать инструменты под задачу, а не под язык. Python часто выступает "клеем" между системами.