С какими источниками данных вы работали в задачах предобработки?

Вот, представляешь, сидишь такой, как будто на дворе 2002-й год, и думаешь: а где же мне эти данные взять, ёпта? Ну, в конвейерах этих, ETL или ELT — да похуй, как назвать, — я с источниками самыми разными сталкивался, овердохуища их просто.

1. Базы данных, мать их:

• Всякие SQL'ные (PostgreSQL, MySQL): Тут обычно берёшь psycopg2 или SQLAlchemy и начинаешь вытаскивать. Главная фишка — инкрементальная загрузка, чтобы каждый раз не тащить всё подряд, а то жрёт ресурсов дохуя. Без этого — пиши пропало.
• NoSQL (MongoDB): А вот это уже веселее. Через pymongo лазишь, как в помойке, и выковыриваешь эти вложенные документы. Иногда такая структура, что сам от себя охуеваешь.

2. Файлы, блядь:

• CSV/JSON/Excel: Классика жанра. Загружаешь через pandas (read_csv, read_json), а потом сидишь и бьешься головой об стену из-за кодировки, которая кривая, или разделителей, которые кто-то хуй знает какой поставил. Волнение ебать.
• Parquet/ORC: А вот это для больших пацанов. Когда данных овердохуища, берёшь Spark (PySpark) и работаешь эффективно. Иначе просто накрылся медным тазом.

3. API и потоки, ёб твою мать:

• REST API: Пишешь скрипты на requests, а если хочешь быстрее — на aiohttp для асинхронности. И постоянно борешься с пагинацией и ограничениями по запросам (rate limiting). Чувствуешь себя хакером из 90-х, только без пива.
• Apache Kafka: Вот это уже серьёзно. Потребляешь потоки событий через confluent-kafka для обработки в реальном времени. Если налажаешь — данные утекли, и доверия ебать ноль.

4. Облака, сука:

• Amazon S3 / Google Cloud Storage: Берёшь boto3 или ихние SDK и тащишь файловые датасеты. Вроде просто, но если ключи доступа потеряешь — пиши пропало, хитрая жопа эта инфраструктура.

Вот тебе пример, как инкрементально из PostgreSQL грузить, чтобы не быть распиздяем:

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

engine = create_engine('postgresql://user:pass@localhost/db')
# Загрузка только новых данных с момента last_update
query = """
SELECT * FROM sales 
WHERE updated_at > %(last_run)s
"""
df = pd.read_sql(query, engine, params={'last_run': '2023-11-01'})

А вообще, ключевые задачи — это чтобы всё надёжно работало, ошибки обрабатывались, схема данных была валидной, и память не жрало как не в себя. Иначе получится пиздопроебибна, а не конвейер.