Preskoči na glavni sadržaj
🔒 Način pregleda. Prvih petnaest Foundations lekcija je besplatno; ova je Pro. Pokrenite 7-dnevni trial da otključate editor, AI savjete i ostatak programa. Kartica obavezna, otkažite bilo kada u Dashboard.Pokreni 7-dnevni trial →
← KolegijiSenior Deep-DivesModul 1 · Konkurentnost i asinkroni interniconcurrent.futures vs asyncio vs threadingpredict9 / 161
+125 XP
Zadatak
📝 **Zadatak:** Predvidite presudu u 4 retka iz alata za odabir — jedna presuda po radnom opterećenju. 📋 Implementirajte gornju funkciju. Testovi se pokreću automatski. 💡 **Savjet:** Ponovno pročitajte teoriju ako zapnete.
Predvidi izlaz

Pažljivo pročitaj kod

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.

Što će program ispisati? Napiši ovdje:

💬 Rasprava

Budi prvi — postavi pitanje ili podijeli savjet.
Prijavi se kako bi se pridružio raspravi. Čitanje je besplatno.
Učitavanje rasprave…