Да, был случай, когда я предложил оптимизировать обработку данных в ETL-пайплайне. Изначально скрипт загружал все данные в память, что вызывало проблемы с большими датасетами. Я предложил использовать генераторы и обработку чанками. Пример: ``` def process_large_file(file_path, chunk_size=1000): with open(file_path) as f: while True: chunk = [line.strip() for line in itertools.islice(f, chunk_size)] if not chunk: break yield process_chunk(chunk) # Обработка чанка ``` Это сократило потребление памяти на 70% и ускорило обработку, так как данные стали обрабатываться параллельно. Команда приняла решение внедрить этот подход во все похожие пайплайны.