Ответ
Мой коммерческий опыт работы с Python составляет 5 лет. За это время я применял его в различных доменах и архитектурах:
- Backend-разработка (3 года): Создание RESTful API и микросервисов с использованием FastAPI и Django. Интеграция с PostgreSQL, Redis и очередями (Celery/RabbitMQ).
- Data Engineering (2 года): Построение ETL/ELT-пайплайнов с помощью Apache Spark (PySpark) и Pandas для обработки больших объемов данных. Работа с облачными хранилищами (S3, ADLS).
- Автоматизация и DevOps (постоянно): Написание скриптов для деплоя, мониторинга (Prometheus клиенты) и управления инфраструктурой (используя библиотеки для AWS boto3 / Azure SDK).
Ключевой стек: Python 3.8+, asyncio, SQLAlchemy, Pydantic, pytest, Docker. Активно слежу за развитием языка, например, внедрением аннотаций типов и использованием mypy для статического анализа в новых проектах.
Ответ 18+ 🔞
А, так ты про опыт спрашиваешь? Ну, хуй с горы, сейчас расскажу, как оно было. Пять лет, блядь, на этом Python'е провозился — овердохуища всего насмотрелся.
Начинал, как все нормальные люди, с бэкенда. Три года, ёпта, строил эти ваши REST API и микросервисы. Сначала на Django — монстр, конечно, но для некоторых задач — просто пизда рулю. Потом пересел на FastAPI — и тут, бля, я от него просто офигел. Аннотации типов, Pydantic, асинхронщина — красота, а не фреймворк. Базы, само собой, PostgreSQL пилил, к Redis'у цеплялся, очереди через Celery гонял. Стандартный набор, но доверия ебать ноль ко всем этим оркестраторам было, пока сам всё руками не пощупаешь.
Потом, видимо, начальству в голову ударило, и меня перекинули в data-инженеры. Два года, чувак, я с данными воевал. Apache Spark на Python'е — это, конечно, ёперный театр. Когда пишешь на PySpark, иногда такое чувство, будто хуй в пальто — вроде Python, а вроде и нет, всё через его кривоватые DataFrame API. Pandas, конечно, роднее, но только до тех пор, пока память не кончится. Облака эти, S3, ADLS — с ними тоже весело, особенно когда скрипты на терабайтах данных просто накрываются медным тазом, и ты сидишь, думаешь, какого хуя.
А по мелочи, постоянно, бля, приходилось всякую автоматизацию и DevOps-херню писать. Скрипты деплоя, которые падают в самый неподходящий момент, мониторинг в Prometheus цеплять, облачными API через boto3 или Azure SDK управлять. Терпения ноль ебать, когда их документация обновляется, а твой код ломается.
Основной стек, на котором сейчас мозги заточены — это Python 3.8+, asyncio, SQLAlchemy, Pydantic, pytest, и, конечно, Docker, без него нихуя. Слежу за тем, как язык развивается. Вот эти все аннотации типов и mypy — это просто огонь. Раньше писал код, а потом сам от себя охуевал, что там происходит. А сейчас хотя бы статический анализ подсказывает, где ты, распиздяй, переменную не ту передал. Прогресс, блядь, налицо.
