Deel een voorbeeld uit je professionele praktijk dat een blijvende indruk op je geheugen heeft achtergelaten.

Один из запоминающихся проектов был связан с автоматизацией обработки больших объёмов данных с помощью Python. Мне нужно было написать скрипт, который собирал данные из нескольких API, обрабатывал их и сохранял в базу данных.

Для этого я использовал:

• requests для работы с API;
• pandas для обработки и анализа данных;
• SQLAlchemy для взаимодействия с базой данных.

Пример кода для запроса и обработки данных:

import requests
import pandas as pd

response = requests.get('https://api.example.com/data')
data = response.json()
df = pd.DataFrame(data)
# Обработка данных
filtered_df = df[df['value'] > 100]

# Сохранение в базу (пример)
from sqlalchemy import create_engine
engine = create_engine('sqlite:///mydb.sqlite')
filtered_df.to_sql('filtered_data', engine, if_exists='replace')

Этот проект помог мне лучше понять работу с API, обработку данных и интеграцию с базами, а также улучшил навыки написания чистого и поддерживаемого кода.