Разница в работе с крупными и некрупными клиентами в Python-разработке связана с масштабом, требованиями и процессами: - **Масштаб проекта** – крупные клиенты часто требуют сложных, распределённых систем (микросервисы, очереди, кеширование). Пример: ``` # Использование Celery для асинхронных задач from celery import Celery app = Celery('tasks', broker='redis://localhost:6379/0') @app.task def process_data(data): return data.upper() ``` - **Процессы** – у крупных клиентов строгие CI/CD, код-ревью, тестирование (unit, интеграционные, нагрузочные). - **Коммуникация** – с некрупными клиентами взаимодействие часто прямое и быстрое, с крупными – через менеджеров, согласования. - **Бюджет и сроки** – крупные проекты имеют чёткие сроки и бюджеты, но могут требовать долгих согласований. - **Технический долг** – в небольших проектах допустимы упрощения, в крупных – критична чистая архитектура. Для работы с крупными клиентами важно знание Docker, Kubernetes, облачных решений (AWS/GCP), асинхронных фреймворков (FastAPI, Django Channels).