Ugrás a fő tartalomra
🔒 Előnézet mód. Az első tizenöt Foundations lecke ingyenes; ez Pro. Indíts 7 napos trial-t, hogy feloldd a szerkesztőt, az AI tippeket és a tananyag többi részét. Kártya szükséges, bármikor lemondhatod a Dashboard-ban.7 napos trial indítása →
← KurzusokSenior Deep-Dives1. modul · Konkurencia és aszinkron belsőkconcurrent.futures vs asyncio vs threadingpredict9 / 161
+125 XP
Feladat
📝 **Feladat:** Jósolja meg a válogató 4 soros ítéletét – munkaterhelésenként egy ítélet. 📋 Valósítsa meg a fenti funkciót. A tesztek automatikusan futnak. 💡 **Tipp:** Ha elakad, olvassa el újra az elméletet.
Találd ki a kimenetet

Olvasd el a kódot figyelmesen

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.

Mit ír ki a program? Írd ide:

💬 Beszélgetés

Légy az első — tegyél fel kérdést vagy oszd meg egy tippet.
Jelentkezz be hogy csatlakozz a beszélgetéshez. Az olvasás ingyenes.
Beszélgetés betöltése…