Max Payne

Всё в порядке. Просто в питоне вместо тернарного оператора используется конструкция
variable = value_1 if test else value_2
Что аналогично традиционному тернарного оператору
variable = test ? value_1 : value_2
Работает это не только в лямбдах, а везде.

Упрощаю вопрос:
Я запланировал сделать это за две недели, но ошибся в оценке. Что делать?
Ответ на мой взгляд очевиден:
Извиниться, признать ошибку, сделать выводы. Все остальное (типа привлечение доп ресурсов, введение ночных смен и т.п.) это попытка прикрыть свою ошибку как менеджера за счет компании.

Добрый день! Хотел посоветоваться с опытными бэкэнд программистами.
Встала задача создать высоконагруженный проект (Типо кассового решения). В базе данных через 1-2 года планируется , около 150млн записей у основной сущности (продажа).

150 миллионов записей - это ерунда, а не высоконагруженное решение.
У меня 5 000 записей в секунду создается на довольно дохлом (что-то около 500 рублей в месяц стоит хостинг) сервере VDS/VPS
Два года? 150 миллионов - это за ... 9 часов.
И да, я не считаю это решение высоконагруженным.
Нагруженным - да.

то есть нужно максимально быстрое чтение этих данных

Нет.
Людям не нужно снимать отчеты со всех данных сразу. Только часть данных интересует их.

Если всё же нужны все данные сразу (ну какая-то общая статистика) - то на основании первичных данных выполняется агрегация (например, по ночам) и тогда отчеты будут строится вообще - мгновенно.

Но большим плюсом является что эти 150млн записей - разделены примерно на 1000-5000 разных пользователей, и выборка нужна в рамках одного пользователя только.

Вот только если ваши 1000-5000 пользователей будут постоянно получать данные - только тогда это и можно назвать нагруженным решением.

Как лучше хранить такие данные? в одной таблице? или можно разделить по разным таблицам, и держать связку какой пользователь в какой базе хранит.

Это зависит от того что за данные.
Что именно за данные.

Сам пишу на mysql - потянет ли он такие объемы, на нормальном железе. Или нужно смотреть в сторону других БД?

MySQL довольно быстр.
Например, PostgreSQL более функционален. Но насчет скорости - не обязательно.

потянет ли он такие объемы, на нормальном железе

А в официальную документацию заглянуть?
https://dev.mysql.com/doc/refman/8.0/en/limits.html
150 млн. записей для современных СУБД и современных компьютеров (даже не на "нормальном железе") - это тьфу, а не нагрузка.

P.S.:
Для высоконагруженных систем формирования отчетов есть различные решения:

1. Предварительная (ночная) агрегация данных
   
2. Master-slave, где master только обновляет данные, а slave - только для отчетов.
   
3. Специализированные, заточенные под конкретный вид данных СУБД (InfluxDB, Redis-Tarantool-Aerospike, ClickHouse пр.)
   

vk.com/help

Решил вопрос, переписав вот эту функцию из VkOpt под Node.JS.
Спасибо Max Payne.

1. вы получаете окружение близкое или идентичное к продакшену.
2. вы получаете внятную консоль/шел из коробки.
3. вы избавляетесь от массы вопросов типа "на локалке все работает, а залил на сервер и получил жопу" (или наоборот).
4. у вас появляется более лучшее понимание как на сервере все работает.

при теперешнем развитие технологий и производительности железа, нет необходимости себя ломать.
можно попробовать в виртуалке (docker/vagrant)/дуалбуте и самому для себя решить стоит или нет.

import os

os.system('logoff')

Основное происходит в строке с pool.map

import urllib2 
from multiprocessing.dummy import Pool as ThreadPool 

urls = [
  'http://www.python.org', 
  'http://www.python.org/about/',
  'http://www.onlamp.com/pub/a/python/2003/04/17/metaclasses.html',
  'http://www.python.org/doc/',
  'http://www.python.org/download/',
  'http://www.python.org/getit/',
  'http://www.python.org/community/',
  'https://wiki.python.org/moin/',
  'http://planet.python.org/',
  'https://wiki.python.org/moin/LocalUserGroups',
  'http://www.python.org/psf/',
  'http://docs.python.org/devguide/',
  'http://www.python.org/community/awards/'
  # etc.. 
  ]

# Make the Pool of workers
pool = ThreadPool(4) 
# Open the urls in their own threads
# and return the results
results = pool.map(urllib2.urlopen, urls)
#close the pool and wait for the work to finish 
pool.close() 
pool.join()

BIOS разделы не видит, он видит только диски.
в UEFI можно добавить пункты в загрузочное меню.
BIOS работает с MBR, загружает программу из загрузочного сектора диска(grub например), и та в свою очередь показывает меню загрузки.
UEFI работает с GPT, пункты меню хранятся в nvram, либо грузится загрузчик по умолчанию.
Для совместимости с BIOS используется CSM.
В каком формате диск, включен ли CSM, какие варианты загрузки используются(uefi only, legacy only, uefi&legacy)?

SELECT `title` FROM `table` WHERE 'тестовый' LIKE `title`;