面试官翻着我的简历，看到Python这一栏，眼神里带着点怀疑。我没多解释，直接打开笔记本，敲了20行代码给他看。
那是一段用Python写的数据清洗脚本。没有用pandas，没有用numpy，就纯标准库。面试官看完，问了一句，这能跑吗。我按下回车，数据在屏幕上刷了一屏，他点了点头。
代码的核心就一个函数，处理那种乱七八糟的日志文件。文件里混着空行，重复项，还有格式不对的时间戳。我用生成器逐行读，避免了内存爆炸。
关键在哈希去重，用set记住见过的行，垃圾数据直接丢。时间戳用了正则匹配，匹配不上的行单独归档，不报错，不中断。
面试官问我为什么不用现成库。我说生产环境有时候装不了pandas，但Python标准库每个环境都有。代码跑起来不带依赖，放到服务器上直接能用。这句话他听进去了。
整个脚本不超过40行，核心逻辑就那20行。每个函数只干一件事，名字起得直白，clean_line就做清洗，parse_time就解析时间。变量名也简单，line就是一行，seen就是见过的集合。
没有花哨的装饰器，没有复杂的类继承。就是循环，判断，赋值。Python最基础的东西，组合起来解决一个实际问题。面试官问我设计思路，我说先处理最简单的数据，再慢慢加边界条件。
他让我现场加一个功能，把清洗后的数据按天分组统计条数。我改了三行，加了两个变量，跑通。他笑了，说这才是他想要的Python开发者。不是说会用多少花架子，是能拿代码干实事。
那20行代码的核心逻辑，现在回想起来就四句话。读一行，判一行，存一行，算一行。不整虚的，不绕弯子，数据进来，结果出去。
面试结束的时候，他跟我说，那个脚本他其实半年前处理同样的问题写过，用了30行，慢了一倍。我那个set去重和生成器的组合，他没想到。我说Python的set查找是O(1)，生成器省内存，组合起来就是快。
最后他给我的评价就一句，这人写代码有脑子。我觉得这句话比什么证书都值钱。
