Отобразите финальный график функцией plt.show(). Для сохранения в файл применяйте plt.savefig('chart.png') перед использованием show(), задав параметры четкости dpi=300 для четкого изображения.

Артикулы: Укажите код от производителя и собственный идентификатор из вашего учета.

Подробности расхождений: Для всех товаров приведите прежний тариф, текущий тариф и разницу в цифрах и процентах.

Демонстрация: Артикул A7-BC12. Раньше: 1 250 руб. Теперь: 1 400 руб. Отличие: +150 руб. (+12%).

Ссылка на источник: Вставьте ссылку на архив или веб-страницу, источник новые цифры.

Дата актуальности: Четко обозначьте, на какой день данные являются верными.

Организуйте информацию в табличный вид. Это сделает проверку быстрее.

Выбор структуры данных для сохранения уникальных значений Для объемных коллекций, которые не помещаются в оперативной памяти, используются фильтр Блума или его производные, такие как Cuckoo Filter. Фильтр Блума приносит точность в жертву ради экономии памяти, разрешая заданный процент ложных положительных результатов, но никогда не сообщая о ложных отрицаниях. Cuckoo Filter совершенствует эту модель, предоставляя возможность удаления элементов.

Создайте пустое хеш-множество утилиты для списков онлайн сохранения идентификаторов. Загрузите первую часть информации из файла или базы данных. Проверьте и отфильтруйте элементы отсутствующие в множестве. Добавьте обнаруженные экземпляры в коллекцию.

Запишите фильтрованные данные для этой порции. Освободите активную рабочую зону и перейдите к последующему. Итерируйте действия 3-6 до абсолютного завершения обхода данных.

Задействуйте метод последовательного чтения. В Python примените генераторы (yield), в Java – итераторные методы java.nio.file.Files.lines(). Это предотвращает полную загрузку исходника.

Начальная колонка – артикул.

Колонка №2 – наименование.

Третья колонка – старая цена.

Четвертая колонка – новая цена.

Пятый – объем расхождения.

Отправляйте пакет с сопроводительным письмом. В нем коротко опишите основную проблему и запросите ответ с планом действий до установленного срока.

Величина порции: до 60% незанятой RAM. Сохраняйте лишь хеш-значения (SHA-1, MD5) записей, а не их полное содержание. Для буферизации средних результатов используйте быстрые SSD-диски.

Используйте многоуровневое фильтрование. На первом проходе используйте Bloom filter для первичного устранения явных повторов. Это сократит объем операций с хеш-таблицей на последующих стадиях.

Исключите генерацию вспомогательных массивов, например [len(s) for s in words], при использовании генераторов списков. Подобный подход расширяет потребление используемой оперативной памяти не улучшая скорость работы.

Обработка списков, содержащими элементы не текстового формата Фильтруйте содержимое коллекции, сохраняя лишь строковые данные, перед обработкой. Примените встроенную функцию filter() вместе с является_экземпляром(эл, стр) для формирования итератора, содержащего только строковые объекты.