🔒 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 →
📝 **Feladat:** Hozzon létre egy kis \`memory_estimator(rows, bytes_per_row, overhead_pct)\`, amely visszaadja a teljes memóriát MB-ban (lebegő, 2 tizedesjegy):
\`\`\`
total_bytes = sorok * bájt_soronként * (1 + overhead_pct / 100)
mb = total_bytes / 1_000_000 # decimális MB – megfelel a Prometheus/Grafana konvenciónak
visszatérő kör (mb, 2)
\`\`\`
Teszteljen 3 valósághű skálát: kis memória gyorsítótár, közepes méretű panda DataFrame, nagy Redis adatkészlet.
📋 Valósítsa meg a fenti funkciót. A tesztek automatikusan futnak.
💡 **Tipp:** Ha elakad, olvassa el újra az elméletet.
🎯 Kvíz
Kérdés
📝 **Feladat:** Hozzon létre egy kis \`memory_estimator(rows, bytes_per_row, overhead_pct)\`, amely visszaadja a teljes memóriát MB-ban (lebegő, 2 tizedesjegy):
\`\`\`
total_bytes = sorok * bájt_soronként * (1 + overhead_pct / 100)
mb = total_bytes / 1_000_000 # decimális MB – megfelel a Prometheus/Grafana konvenciónak
visszatérő kör (mb, 2)
\`\`\`
Teszteljen 3 valósághű skálát: kis memória gyorsítótár, közepes méretű panda DataFrame, nagy Redis adatkészlet.
📋 Valósítsa meg a fenti funkciót. A tesztek automatikusan futnak.
💡 **Tipp:** Ha elakad, olvassa el újra az elméletet.