Sari la conținutul principal
🔒 Mod previzualizare. Primele cincisprezece lecții Foundations sunt gratuite; aceasta este Pro. Pornește un trial de 7 zile pentru a debloca editorul, sugestiile AI și restul programului. Card necesar, anulează oricând în Dashboard.Pornește trial de 7 zile →
← CursuriSenior Deep-DivesModulul 1 · Concurență și asincrone interneconcurent.futures vs asyncio vs threadingpredict9 / 161
+125 XP
Sarcină
📝 ** Sarcină:** Preziceți verdictul pe 4 rânduri de la selecționer - un verdict pe volum de lucru. 📋 Implementați funcția de mai sus. Testele rulează automat. 💡 **Sugestie:** Recitiți teoria dacă rămâneți blocat.
Prezice ieșirea

Citește codul cu atenție

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.

Ce va afișa programul? Scrie aici:

💬 Discuție

Fii primul — pune o întrebare sau împărtășește un sfat.
Conectează-te pentru a te alătura discuției. Citirea este gratuită.
Se încarcă discuția…