Проанализируй этот код на thread safety проблемы и предложи решения для concurrent доступа:
class Counter:
def __init__(self):
self.value = 0
self.history = []

def increment(self):
old_value = self.value
time.sleep(0.001) # Имитация работы
self.value = old_value + 1
self.history.append(self.value)

def get_stats(self):
return {
'current': self.value,
'total_operations': len(self.history),
'average': sum(self.history) / len(self.history)
}

Проведи comprehensive code review этого модуля и выдели критические проблемы с приоритизацией class PaymentProcessor:
class PaymentProcessor:
def __init__(self):
self.api_key = ""sk_live_abc123""
self.transactions = []

def process_payment(self, amount, card_number, user_id):
if amount > 0:
response = requests.post(
""https://api.stripe.com/v1/charges"",
data=f""amount={amount}&source={card_number}&currency=usd"",
headers={""Authorization"": f""Bearer {self.api_key}""}
)
if response.status_code == 200:
self.transactions.append({
'user_id': user_id,
'amount': amount,
'timestamp': time.time(),
'card': card_number
})
return ""success""
return ""failed""

Оптимизируй этот ML pipeline для сокращения времени обучения модели при сохранении точности:
# Система рекомендаций e-commerce
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor

def train_model():
# Датасет: 50M записей, 200 фичей
data = pd.read_csv(""user_interactions.csv"") # 12GB файл

# Feature engineering каждый раз заново
for col in data.columns:
if data[col].dtype == 'object':
data[col] = pd.get_dummies(data[col])

# Обучение без оптимизации
model = RandomForestRegressor(n_estimators=1000, max_depth=50)
model.fit(data.drop('target', axis=1), data['target'])

return model

# Текущие проблемы:
# - Обучение занимает 14 часов
# - Потребление RAM: 64GB
# - Accuracy: 0.87 (нужно сохранить > 0.85)
# - Переобучение модели каждые 2 дня