Да, работал с большими объемами данных. Использовал Pandas для обработки данных в памяти и Dask для распределенной обработки, когда данные не помещались в RAM. Для работы с базами данных применял SQLAlchemy и оптимизированные запросы. Пример с Pandas: ``` import pandas as pd # Чтение данных по чанкам chunk_size = 10_000 chunks = pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunk_size) # Обработка каждого чанка result = [] for chunk in chunks: processed = chunk.groupby('category').sum() result.append(processed) final_result = pd.concat(result) ``` Для ускорения работы использовал: - `.astype()` для оптимизации типов данных - Векторизацию вместо циклов - Партицирование данных при сохранении При больших объемах важно учитывать потребление памяти и выбирать подходящие инструменты.