Да, аргументировал свои решения, опираясь на: - **Производительность** – сравнивал подходы через `timeit`, если вопрос касался оптимизации. - **Читаемость кода** – приводил примеры, как предложенное решение упрощает поддержку. - **Опыт сообщества** – ссылался на PEP, документацию или кейсы из крупных проектов (например, Django). **Пример**: ``` # Вместо списка для больших данных предлагал генератор def process_data(data): yield from (transform(item) for item in data) # Экономит память ``` Всегда учитывал контекст: сроки, текущую архитектуру, опыт команды. Если аргументов не хватало – искал benchmark или писал прототип для наглядности.