При разработке пайплайнов обработки данных в Python я использовал следующие подходы и инструменты: - **Архитектура**: Разделение на этапы (загрузка, очистка, трансформация, сохранение) с чёткими интерфейсами между ними. Часто применял паттерн ETL/ELT. - **Инструменты**: - Для небольших пайплайнов: Pandas + стандартная библиотека - Для сложных: Apache Airflow, Luigi или Prefect - Для потоковой обработки: Apache Kafka + Faust - **Пример простого пайплайна**: ``` def pipeline(): # Extract data = pd.read_csv('input.csv') # Transform data = (data .dropna() .assign(new_col=lambda x: x['col1'] * 2) ) # Load data.to_parquet('output.parquet') ``` - **Ключевые практики**: - Идемпотентность операций - Логирование и мониторинг - Обработка ошибок и retry-логика - Тестирование каждого этапа - Версионирование данных Для масштабирования использовал Dask или PySpark, когда объемы данных превышали возможности Pandas.