В Python при сравнении объектов с оператором is и == есть разница. Что наиболее корректно?

👾 — is сравнивает значения объектов, а == — их идентичность в памяти
👍 — is проверяет идентичность (один и тот же объект в памяти), == — равенство значений
🥰 — Оба оператора работают одинаково, разницы нет
⚡️ — is всегда быстрее и потому используется вместо ==

Библиотека задач по Python

Готовитесь к собеседованию в AI?

Вопросы по математической базе — стандартный этап отбора на позиции Data Scientist и ML Engineer. Вас спросят не только про код, но и про то, как работают алгоритмы «под капотом».

Прокачайте хард-скиллы на обновленном курсе «Математика для разработки AI-моделей».

Важный апдейт:

— теперь обучение включает живые вебинары;

— первый прошел, но второй стартует сегодня, 9 декабря;

— это шанс разобрать сложные вопросы с экспертами в прямом эфире.

Что внутри:

— линейная алгебра;

— матанализ;

— теория вероятностей.

Успейте присоединиться к потоку

Что выведет код?

👾 — [7, 19, 45, 89]
👍 — [2, 4, 22, 72]
🥰 — [4, 7, 19, 2, 89, 45, 72, 22]
⚡️ — [2, 4, 7, 19, 22, 45, 72, 89]

Библиотека задач по Python

Ваш Python-сервис должен обрабатывать большое количество одновременных HTTP-запросов. Вы замечаете, что при использовании потоков прироста производительности почти нет. Какой подход наиболее правильный?

👾 — Увеличить количество потоков в ThreadPoolExecutor, чтобы нагрузить CPU
👍 — Перейти на asyncio или uvloop, чтобы эффективно обрабатывать I/O-bound задачи без блокировок
🥰 — Использовать multiprocessing, создавая процесс на каждый запрос
⚡️ — Запускать gc.collect() вручную чаще, чтобы ускорить выполнение потоков

Библиотека задач по Python

В Python-сервисе нужно обрабатывать очень большие объёмы данных построчно из файлов размером в десятки гигабайт. Какой подход наиболее правильный, чтобы избежать проблем с памятью?

Варианты ответа:
👾 — Использовать readlines() для чтения всего файла в список
👍 — Читать файл построчно через итератор (for line in file:)
🥰 — Сначала загрузить файл в pandas.DataFrame, а затем обрабатывать
⚡️ — Использовать json.load() для загрузки файла в память

Библиотека задач по Python

Прокачай свой Python на 100%

Задачи помогают запомнить синтаксис. Фундаментальные курсы помогают понять, почему решение должно быть именно таким. Совмести приятное с полезным.

Оффер 1 + 2:

Платишь за один курс (старший по цене), забираешь три.

Рекомендуем:

— Алгоритмы и структуры данных;
— Математика для Data Science (если смотришь в сторону AI);
— Архитектуры и шаблоны проектирования.

Забрать бандл

До 31 декабря.
Менеджер: @manager_proglib

Что будет у functools.lru_cache, если аргумент не хешируемый (например, list)?

👾 — Автоматически скопирует и захеширует любой аргумент
👍 — Построит ключ из args/kwargs; при нехешируемом аргументе бросит TypeError на вызове
🥰 — Нехешируемые аргументы игнорируются при ключе
⚡️ — Учитывает только позиционные аргументы, kwargs игнорируются

Библиотека задач по Python