Чаще всего приходится решать задачи, связанные с обработкой данных, парсингом, автоматизацией и работой с API. - **Парсинг данных** – сбор информации с сайтов (BeautifulSoup, Scrapy). ``` from bs4 import BeautifulSoup import requests response = requests.get("https://example.com") soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') print(soup.title.text) ``` - **Обработка CSV/Excel** – фильтрация, преобразование данных (pandas). ``` import pandas as pd df = pd.read_csv("data.csv") filtered = df[df["price"] > 100] ``` - **Работа с API** – получение и отправка данных (requests). ``` response = requests.get("https://api.example.com/data", params={"key": "value"}) data = response.json() ``` - **Автоматизация скриптов** – планировщики задач (cron, Airflow). - **Логирование и обработка ошибок** – try-except, логи в файл. - **Рефакторинг legacy-кода** – улучшение читаемости и производительности. Эти задачи встречаются постоянно, но Python делает их менее болезненными.