🔒 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 →
← Cursuri›Senior Deep-Dives›Module 4 · Memory + profiling · Recap›Gestionarea erorilor: excepții vs tipuri de rezultatequiz86 / 161
+100 XP
Sarcină
📝 **Sarcina:** Creați un mic \`estimator_memorie (rânduri, octeți_per_rând, overhead_pct)\` care returnează memoria totală în MB (float, 2 zecimale):
\`\`\`
total_bytes = rânduri * bytes_per_row * (1 + overhead_pct / 100)
mb = total_bytes / 1_000_000 # zecimal MB — corespunde convenției Prometheus/Grafana
retur (mb, 2)
\`\`\`
Testați pentru 3 scale realiste: cache mic în memorie, DataFrame panda de dimensiuni medii, set de date Redis mare.
📋 Implementați funcția de mai sus. Testele rulează automat.
💡 **Sugestie:** Recitiți teoria dacă rămâneți blocat.
🎯 Test
Întrebare
📝 **Sarcina:** Creați un mic \`estimator_memorie (rânduri, octeți_per_rând, overhead_pct)\` care returnează memoria totală în MB (float, 2 zecimale):
\`\`\`
total_bytes = rânduri * bytes_per_row * (1 + overhead_pct / 100)
mb = total_bytes / 1_000_000 # zecimal MB — corespunde convenției Prometheus/Grafana
retur (mb, 2)
\`\`\`
Testați pentru 3 scale realiste: cache mic în memorie, DataFrame panda de dimensiuni medii, set de date Redis mare.
📋 Implementați funcția de mai sus. Testele rulează automat.
💡 **Sugestie:** Recitiți teoria dacă rămâneți blocat.