Прескочи на главни садржај
🔒 Режим прегледа. Првих петнаест Foundations лекција је бесплатно; ова је Pro. Покрените 7-дневни trial да откључате едитор, AI савете и остатак курса. Картица је обавезна, можете отказати у било ком тренутку у Dashboard.Покрени 7-дневни trial →
← KurseviSenior Deep-DivesМодул 1 · Конкуренција и асинхронизовани интерни елементицонцуррент.футурес вс асинцио вс тхреадингpredict9 / 161
+125 XP
Zadatak
📝 **Задатак:** Предвидите пресуду у 4 реда од бирача — једна пресуда по обради посла. 📋 Имплементирајте горњу функцију. Тестови се покрећу аутоматски. 💡 **Савет:** Поново прочитајте теорију ако запнете.
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.

Šta će program ispisati? Napiši ovde:

💬 Diskusija

Budi prvi — postavi pitanje ili podeli savet.
Prijavi se da bi se pridružio diskusiji. Čitanje je besplatno.
Učitavanje diskusije…