🔒 Tryb podglądu. Pierwszych piętnaście lekcji Foundations jest darmowych; ta jest Pro. Rozpocznij 7-dniowy trial, aby odblokować edytor, podpowiedzi AI i resztę kursu. Wymagana karta, anulujesz w dowolnym momencie w Dashboard.Rozpocznij 7-dniowy trial →
← Kursy›Senior Deep-Dives›Module 4 · Memory + profiling · Recap›Obsługa błędów: wyjątki a typy wynikówquiz86 / 161
+100 XP
Zadanie
📝 **Zadanie:** Zbuduj mały \`memory_estimator(rows, bytes_per_row, overhead_pct)\`, który zwraca całkowitą pamięć w MB (float, 2 miejsca po przecinku):
\`\`\`
total_bytes = wiersze * bajty_na_wiersz * (1 + narzut_pct / 100)
mb = total_bytes / 1_000_000 # dziesiętne MB — odpowiada konwencji Prometheus/Grafana
runda powrotna (mb, 2)
\`\`\`
Przetestuj 3 realistyczne skale: mała pamięć podręczna w pamięci, średniej wielkości ramka DataFrame pand, duży zbiór danych Redis.
📋 Zaimplementuj powyższą funkcję. Testy uruchamiają się automatycznie.
💡 **Wskazówka:** Jeśli utkniesz, przeczytaj ponownie teorię.
🎯 Quiz
Pytanie
📝 **Zadanie:** Zbuduj mały \`memory_estimator(rows, bytes_per_row, overhead_pct)\`, który zwraca całkowitą pamięć w MB (float, 2 miejsca po przecinku):
\`\`\`
total_bytes = wiersze * bajty_na_wiersz * (1 + narzut_pct / 100)
mb = total_bytes / 1_000_000 # dziesiętne MB — odpowiada konwencji Prometheus/Grafana
runda powrotna (mb, 2)
\`\`\`
Przetestuj 3 realistyczne skale: mała pamięć podręczna w pamięci, średniej wielkości ramka DataFrame pand, duży zbiór danych Redis.
📋 Zaimplementuj powyższą funkcję. Testy uruchamiają się automatycznie.
💡 **Wskazówka:** Jeśli utkniesz, przeczytaj ponownie teorię.
💬 Dyskusja
Zadaj pierwsze pytanie lub podziel się wskazówką.
Zaloguj się aby dołączyć do dyskusji. Czytanie jest darmowe.