Почему в многопоточном Python-приложении прироста скорости для CPU-bound задач почти не видно?

👾 — Потому что интерпретатор Python не умеет распараллеливать задачи
👍 — Потому что работает Global Interpreter Lock (GIL), который позволяет исполнять байткод только одному потоку
🥰 — Потому что потокам всегда не хватает памяти для стека
⚡️ — Потому что asyncio нужно использовать вместо потоков

Библиотека задач по Python

🏃‍♀️ Как провести вечер вторника с пользой для карьеры?

Включайте кружок там личное приглашение от спикера. 👆

Уже завтра в прямом эфире, разбираем архитектуру контекста в мультиагентных системах.

🤫 Секретный лут:
промик на 5.000₽. Он достанется только тем, кто придет на прямой эфир.

👉 Регистрируйтесь на трансляцию

Что выведет код?

👾 — 25 29
👍 — 29 35
🥰 — Error
⚡️ — None

🤖 Осталось 4 места на курс по ИИ-агентам. Набор закрывается 30 апреля.
🔗 Успеть на обучение

Библиотека задач по Python

Осталось всего 4 места на курс по ИИ-агентам. 30 апреля закрываем набор окончательно.

В ГС честно рассказали:
— Кому курс не подойдет;
— Какой хардкор в программе (LangGraph, AutoGen, CrewAI);
— Как мы даем токены, чтобы вы не тратили свои деньги.

🏃‍♀️ Записаться, пока есть места

Какое утверждение о системе зависимостей FastAPI корректно при использовании Depends, BackgroundTasks и ContextVar в асинхронном контексте?

👾 — Все зависимости в FastAPI создаются один раз при запуске приложения и переиспользуются между запросами, если они объявлены через Depends
👍 — Использование ContextVar внутри зависимости гарантирует корректное изолированное состояние на каждый HTTP-запрос, даже при высокой степени параллелизма
🥰 — BackgroundTasks могут быть объявлены внутри зависимости, но они не будут выполнены, если не проброшены явно в APIRouter
⚡️ — Асинхронные зависимости с yield (context managers) поддерживаются FastAPI только при использовании Python 3.12 и выше

Библиотека задач по Python

Что выведет код сверху?

👾 — 24
👍 — 1
🥰 — 0
⚡️ — 120

Библиотека задач по Python

Какой будет вывод следующего фрагмента кода?

s = {1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 5}
print(s)

👾 — {1, 2, 3, 3, 2, 4, 5, 5}
👍 — {1, 2, 3, 4, 5}
🥰 — None
⚡️ — {1, 5}

Библиотека задач по Python

Какова главная причина использования полиморфизма?

👾 — Это позволяет программисту мыслить на более абстрактном уровне
👍 — Придется писать меньше программного кода
🥰 — Программа будет иметь более элегантный дизайн и ее будет легче поддерживать и обновлять
⚡️ — Программный код занимает меньше места

Библиотека задач по Python

Какой из следующих подходов наиболее корректен для реализации thread-safe и масштабируемого кэширования в приложении Flask, развернутом в нескольких экземплярах (например, в Docker-контейнерах с Gunicorn)?

👾 — Использовать flask.g для хранения кэшированных значений
👍 — Использовать functools.lru_cache в качестве декоратора для кэшируемых функций
🥰 — Использовать Redis в связке с Flask-Caching и настроить его как backend
⚡️ — Хранить кэш в глобальной переменной Python (global_cache = {}) и использовать mutex

Библиотека задач по Python

🗓 14 мая в 19:00 (Мск) встречаемся в онлайне.

Тема: Почему AI-продукты на базе LLM ломаются и как сделать, чтобы работало.

В кружке выше Эмиль Сатаев рассказал, какие именно проблемы с LLM в проде будем разбирать.

Что в программе:

- Разберем реальные кейсы стартапов и ограничения LLM.
- Обсудим рабочие архитектуры: RAG, human-in-the-loop, контроль качества.
- Ответим на ваши вопросы и разберем кейсы участников.

🎁 Бонусы: в конце вебинара подарим промокод на скидку 10.000 ₽ на курсы и разыграем подписки на полезные AI-сервисы.

👉 Зарегистрироваться на вебинар

Какие из этих баз данных по умолчанию не поддерживаются Django?

👾 — Postgres
👍 — Mysql
🥰 — Sqlite
⚡️ — Mongodb

Библиотека задач по Python