🔒 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 →
← Курси›Senior Deep-Dives›Module 4 · Memory + profiling · Recap›Обробка помилок: винятки проти типів результатівquiz86 / 161
+100 XP
Завдання
📝 **Завдання:** Створіть невеликий \`memory_estimator(rows, bytes_per_row, overhead_pct)\`, який повертає загальну пам’ять у МБ (з плаваючою точкою, 2 знаки після коми):
\`\`\`
total_bytes = rows * bytes_per_row * (1 + overhead_pct / 100)
mb = total_bytes / 1_000_000 # десятковий MB — відповідає конвенції Prometheus/Grafana
повернення (мб, 2)
\`\`\`
Перевірте 3 реалістичні масштаби: малий кеш у пам’яті, панди середнього розміру DataFrame, великий набір даних Redis.
📋 Реалізуйте наведену вище функцію. Тести запускаються автоматично.
💡 **Підказка:** Перечитайте теорію, якщо ви застрягли.
🎯 Тест
Питання
📝 **Завдання:** Створіть невеликий \`memory_estimator(rows, bytes_per_row, overhead_pct)\`, який повертає загальну пам’ять у МБ (з плаваючою точкою, 2 знаки після коми):
\`\`\`
total_bytes = rows * bytes_per_row * (1 + overhead_pct / 100)
mb = total_bytes / 1_000_000 # десятковий MB — відповідає конвенції Prometheus/Grafana
повернення (мб, 2)
\`\`\`
Перевірте 3 реалістичні масштаби: малий кеш у пам’яті, панди середнього розміру DataFrame, великий набір даних Redis.
📋 Реалізуйте наведену вище функцію. Тести запускаються автоматично.
💡 **Підказка:** Перечитайте теорію, якщо ви застрягли.
💬 Обговорення
Будьте першим — поставте запитання або поділіться порадою.
Увійдіть щоб приєднатися до обговорення. Читання безкоштовне.