🐍 Функциональный Python: как перестать считать одно и то же по несколько раз

Частый кейс в аналитике: внутри цикла или пайплайна ты раз за разом вызываешь одну и ту же функцию с одинаковыми аргументами. Например, считаешь метрику по сегменту или достаёшь данные из справочника.

Каждый вызов — это заново отработавший расчёт функции.

Но в Python есть декоратор @lru_cache, который кеширует результаты вызовов. Функция считается первый раз, дальше результат берётся из кеша за миллисекунды если аргументы одинаковые.

Пример и документация здесь

Нюансы использования:
🔹 Кешируй только чистые функции. Если внутри функции зависит от меняющихся данных, например текущая дата, курс валют в реальном времени, состояние БД — кеш отдаст устаревший результат.
🔹 Списки и словари не хешируются и отдают TypeError, используй кортежи
🔹 Если данные обновляются, сбрасывай кеш: segment_median.cache_clear() в начале нового запуска пайплайна
🔹 Для функций с большим числом комбинаций аргументов ограничивай maxsize, чтобы кеш не съел память

Этот же паттерн работает и в связке с pandas: тяжёлые справочники, расчётные коэффициенты, результаты запросов к API. 👍 если узнал новое

Привет из Краснодара 👋

Практика на боевых задачах: набор на Avito Analyst Bootcamp

Для тех, кто учится на профильных технических специальностях и хочет параллельно зайти в бигтех на реальные задачи — Авито запустил прием заявок на третью волну оплачиваемой стажировки Avito Analyst Bootcamp.

На выбор два трека: продуктовая аналитика и BI-разработка.

Программа длится 12 месяцев с перспективой дорасти до уровня мидл-специалиста. Занятость от 30 часов в неделю, полностью удаленно. Корпоративный ноутбук выдадут, плюс есть компенсация питания, а также  обучение от Академии Авито. За каждым закрепляется ментор, а прогресс оценивают каждые 3 месяца. 

Требования к базе: понимание основ SQL, базовый Python, аналитическое мышление. Ждут студентов 2-4 курсов бакалавриата, специалитета, магистратуры и недавних выпускников. Лучшие участники смогут продолжить работу в компании.

Отбор состоит из теста, видеоинтервью и двух технических этапов. Старт в декабре 2026 года.

Дедлайн на отправку резюме — 5 ноября.

Apache Kafka

Apache Kafka - open-source система, которая выполняет роль брокера сообщений по передаче потоков данных на data проектах.

Смотреть видео про основы Kafka

в Datalens можно работать через ИИ-агентов

читал документацию и для себя открыл, что можно подключить агентов через MCP, SDK или API. например, можно собирать отчеты с нуля, править датасеты, чарты, либо искать уже созданные объекты:

Создай в воркбуке <идентификатор_воркбука> чарт-линию
по датасету <идентификатор_датасета>:
продажи по месяцам с разбивкой по регионам.

или так

Во всех датасетах воркбука переименуй поле «revenue» в «Выручка».

либо так

Найди все чарты и дашборды, которые используют датасет <идентификатор_датасета>.

Буду экспериментировать с этим 🤓

Ещё один навык, который стоит добавить в план обучения аналитика — автоматизация рутины с ИИ. Чтобы меньше времени тратить на повторяющиеся задачи и больше — на проверку гипотез и стратегические решения.

Разобраться в этом поможет AI Analytics Week — бесплатный онлайн-интенсив Школы анализа данных Яндекса. Он пройдёт с 23 по 27 ноября: пять дней, кейсы Яндекса и возможность задать вопросы каждому эксперту.

Что разберут:
— какие ИИ-инструменты полезны в работе аналитика;
— как применять LLM в экспериментах — от расчёта выборки до стратификации;
— как устроены агентные системы и как сохранять контроль
над их результатами.

Лекции выйдут в предзаписи на YouTube и VK. Интенсив рассчитан на тех, у кого уже есть база: знания SQL, Python, базовой статистики и основ ML.

Подать заявку можно до 22 ноября включительно. Регистрируемся по ссылке.