🔄 Функциональные потоки данных с использованием itertools from itertools import islice, chain def process_large_data(data): # Пример использования itertools.chain для объединения нескольких списков combined_data = chain(data, ['дополнительно', 'данные']) # Пример использования itertools.islice для ленивой выборки данных sliced_data = islice(combined_data, 5) # Возьмем только первые 5 элементов return list(sliced_data) # Пример использования data = ['элемент1', 'элемент2', 'элемент3'] print(process_large_data(data)) 📌 Библиотека itertools предоставляет мощные инструменты для работы с итераторами, что помогает обрабатывать большие объемы данных эффективно. В этом примере chain объединяет списки, а islice позволяет отбирать элементы без использования циклов, что экономит память и улучшает производительность. Подпишись 👉🏻 @KodduuPython 🤖