Přejít k hlavnímu obsahu
🔒 Režim náhledu. Prvních patnáct lekcí Foundations je zdarma; tato je Pro. Spusťte 7denní trial pro odemčení editoru, AI nápověd a zbytku kurzu. Karta vyžadována, zrušte kdykoli v Dashboard.Spustit 7denní trial →
← KurzySenior Deep-DivesModul 1 · Concurrency & Async Internalsconcurrent.futures vs asyncio vs threadingpredict9 / 161
+125 XP
Úkol
📝 **Úkol:** Předpovězte 4řádkový verdikt z nástroje pro výběr – jeden verdikt na pracovní zátěž. 📋 Implementujte výše uvedenou funkci. Testy probíhají automaticky. 💡 **Tip:** Pokud se zaseknete, přečtěte si znovu teorii.
Předpověz výstup

Přečti kód pozorně

def pick(workload):
    """workload = dict with keys: kind ('io' or 'cpu'),
                                  has_async_lib (bool),
                                  is_numpy_heavy (bool)."""
    if workload["kind"] == "io":
        if workload["has_async_lib"]:
            return "asyncio"
        return "threads"
    # CPU-bound
    if workload["is_numpy_heavy"]:
        return "stay-single"
    return "multiprocessing"

cases = [
    # Async HTTP client (aiohttp / httpx) — io + async lib available
    {"kind": "io",  "has_async_lib": True,  "is_numpy_heavy": False},
    # Legacy sync requests + 100 calls — io but no async lib
    {"kind": "io",  "has_async_lib": False, "is_numpy_heavy": False},
    # NumPy matrix multiply — cpu but C-extension releases GIL
    {"kind": "cpu", "has_async_lib": False, "is_numpy_heavy": True},
    # Pure-Python combinatorial search — cpu, all Python
    {"kind": "cpu", "has_async_lib": False, "is_numpy_heavy": False},
]

for c in cases:
    print(pick(c))

# What does this print? Type your prediction.

Co program vypíše? Napiš sem:

💬 Diskuze

Buď první — polož otázku nebo se podělej o tip.
Přihlas se abys se zapojil do diskuze. Čtení je zdarma.
Načítání diskuze…