Что хотят услышать интервьюеры:

Обычно хотят услышать, что пропускная способность растёт за счёт уменьшения узких мест и параллелизации обработки. А функциональность расширяют через модульную архитектуру, понятные интерфейсы и изоляцию изменений. Важно показать, что изменения делаются без сильного роста связности и без деградации поддержки.

Определение:

Увеличение пропускной способности — это способность системы обрабатывать больше запросов, сообщений или операций за единицу времени. Расширение функциональности — это добавление новых возможностей так, чтобы существующее поведение не ломалось и изменения было легко сопровождать. В Python-проектах это обычно достигается разбиением системы на модули, использованием очередей, кэширования, асинхронности, многопроцессности или горизонтального масштабирования.

Пример использования:

Допустим, есть сервис обработки изображений: сначала он принимает файл, потом генерирует превью и сохраняет результат. Чтобы увеличить пропускную способность, тяжёлую обработку выносят в очередь, а воркеры обрабатывают задачи параллельно. Чтобы расширить функциональность, добавляют новый модуль, например, для водяных знаков, не меняя основной поток обработки.

from concurrent.futures import ProcessPoolExecutor

def resize_image(path):
    # тяжёлая CPU-bound обработка
    return f"preview for {path}"

def add_watermark(path):
    return f"watermark for {path}"

images = ["a.jpg", "b.jpg", "c.jpg"]

with ProcessPoolExecutor() as pool:
    previews = list(pool.map(resize_image, images))

# Новая функциональность подключается как отдельный шаг пайплайна
results = [add_watermark(preview) for preview in previews]
print(results)

Пояснение кода:

В этом примере ProcessPoolExecutor используется для параллельной обработки нескольких изображений. Это повышает пропускную способность для CPU-bound задач, потому что работа распределяется между процессами. Затем отдельной функцией добавляется новая возможность — обработка watermark — без изменения логики генерации превью. Код показывает два принципа: параллелизм для производительности и модульность для расширения.

Ключевые моменты:

Пропускную способность увеличивают через устранение узких мест: кэш, очереди, параллелизм, асинхронность, балансировка нагрузки.
Для CPU-bound задач в Python часто используют процессы, а для I/O-bound — асинхронность или потоки.
Функциональность расширяют через модульную архитектуру, плагины, сервисы и слабо связанные компоненты.
Хороший признак зрелого решения — новые возможности добавляются без переписывания ядра системы.
Важно сохранять обратную совместимость и покрывать изменения тестами.

Каким образом осуществляется увеличение пропускной способности и расширение функциональности проекта?