Перейти до основного вмісту
🔒 Режим прев'ю. Перші 15 уроків Foundations — безкоштовні; цей — Pro. Запусти 7-денний trial щоб відкрити редактор, AI-підказки і решту курсу. Потрібна картка, скасування в Dashboard у будь-який момент.Почати 7-денний trial →
← КурсиSenior Deep-DivesМодуль 1 · Паралелізм і асинхронні внутрішні елементиconcurrent.futures проти asyncio проти потоківpredict9 / 161
+125 XP
Завдання
📝 **Завдання:** Спрогнозуйте 4-рядковий вердикт від вибору — один вердикт на навантаження. 📋 Реалізуйте наведену вище функцію. Тести запускаються автоматично. 💡 **Підказка:** Перечитайте теорію, якщо ви застрягли.
Передбач вивід

Прочитай код уважно

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.

Що виведе програма? Напиши тут:

💬 Обговорення

Будьте першим — поставте запитання або поділіться порадою.
Увійдіть щоб приєднатися до обговорення. Читання безкоштовне.
Завантаження обговорення…