🔒 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🌐 shown in EN
📝 **Task:** Build a small \`memory_estimator(rows, bytes_per_row, overhead_pct)\` that returns total memory in MB (float, 2 decimals):
\`\`\`
total_bytes = rows * bytes_per_row * (1 + overhead_pct / 100)
mb = total_bytes / 1_000_000 # decimal MB — matches Prometheus/Grafana convention
return round(mb, 2)
\`\`\`
Test for 3 realistic scales: small in-memory cache, mid-size pandas DataFrame, large Redis dataset.
📋 Implement the function above. Tests run automatically.
💡 **Hint:** Re-read the theory if you get stuck.
🎯 Тест
Питання
📝 **Task:** Build a small \`memory_estimator(rows, bytes_per_row, overhead_pct)\` that returns total memory in MB (float, 2 decimals):
\`\`\`
total_bytes = rows * bytes_per_row * (1 + overhead_pct / 100)
mb = total_bytes / 1_000_000 # decimal MB — matches Prometheus/Grafana convention
return round(mb, 2)
\`\`\`
Test for 3 realistic scales: small in-memory cache, mid-size pandas DataFrame, large Redis dataset.
📋 Implement the function above. Tests run automatically.
💡 **Hint:** Re-read the theory if you get stuck.