В работе использовал Python 3.10+, Django/Flask для бэкенда, FastAPI для микросервисов. Для работы с данными - Pandas, NumPy, SQLAlchemy. Базы данных: PostgreSQL, Redis. Асинхронность - asyncio, aiohttp. Тестирование - pytest, unittest. CI/CD - GitHub Actions, Docker. Пример: ``` from fastapi import FastAPI import pandas as pd app = FastAPI() @app.get("/analyze") async def analyze_data(): df = pd.read_csv("data.csv") return {"mean": df["value"].mean()} ``` Также работал с Celery для задач в фоне, BeautifulSoup/Selenium для парсинга, и различными API (REST, GraphQL).