Как сделать функции на Python еще лучше

Аббревиатура – это проблема, поскольку зачастую она специфична для предметной области

Думаю, почти любой небиблиотечный код специфичен для предметной области и это нормально, если человек с улицы его не понимает. Разворачивать все аббревиатуры тоже зло. get_knn_from_df — на мой взгляд, очень понятно, даже для меня (я не data scientist)

Где перспективно и адекватно использовать Python

то, что называют Data Engineering

Где перспективно и адекватно использовать Python

помимо машинного обучения, еще есть просто аналитика: ETL разные. python вполне годится. Можно и со Spark'ок

Airflow — инструмент, чтобы удобно и быстро разрабатывать и поддерживать batch-процессы обработки данных

если вы в амазоне, то swf. В принципе, все очень похоже

Зачем мне гибкость Python, если мне запрещают ей пользоваться?

звучит как ad-hoc задача: сделать и выбросить

Хотелось красивого решения

— людям данные нужны, а не красивые решения.

Когда юнит-тестирование действительно необходимо

В динамических языках можно платить за проверки (написанием большего числа тестов), только если они нужны. Полно случаев, когда вполне можно обойтись без них, написав код без траты времени на продумывание типов

О некоторых горячих клавишах в PyCharm

Да, все это есть и даже в одном месте, но для начала этого слишком много. Я привел одни из самым юзабельных на мой взгляд, для старта