🔑 Сложная задача для собеседования по Python
Условие:
Рассмотрим следующий фрагмент кода с использованием
Вопрос:
Что будет выведено в консоль и почему?
Варианты ответов:
1)
2)
3)
4)
Правильный ответ:3)
Пояснение:
1️⃣ Проблема в декораторе: обычный -декоратор не совместим с асинхронными функциями. При вызове внутри , декоратор не дожидается выполнения корутины, возвращая .
2️⃣ Почему :
— сохраняет не результат, а корутину ( ).
— При повторном обращении к кешу возвращается эта корутина, но вне декоратора не применяется.
— Фактически, все задачи получают первую сохраненную корутину (для x=0), которая всегда возвращает 0.
3️⃣ Чтобы исправить код нужно использовать и сделать декоратор асинхронным.
Пишите свои варианты решения в комментариях 🔽
@python_job_interview
Условие:
Рассмотрим следующий фрагмент кода с использованием
asyncio
и декораторов:
import asyncio
def cache(func):
cache = {}
async def wrapper(*args):
if args not in cache:
cache[args] = await func(*args)
return cache[args]
return wrapper
@cache
async def expensive_operation(x):
await asyncio.sleep(1)
return x * 2
async def main():
tasks = [expensive_operation(i) for i in range(3)]
results = await asyncio.gather(*tasks)
print(results)
asyncio.run(main())
Вопрос:
Что будет выведено в консоль и почему?
Варианты ответов:
1)
[0, 2, 4]
— вывод корректный, кеширование работает 2)
RuntimeError
— возникает из-за неправильного использования await в декораторе 3)
[0, 0, 0]
— возникает ошибка кеширования 4)
[2, 2, 2]
— декоратор мешает асинхронности Правильный ответ:
Пояснение:
1️⃣ Проблема в декораторе: обычный
def
await func(args)
wrapper
None
2️⃣ Почему
[0, 0, 0]
—
cache[args]
<coroutine object...>
— При повторном обращении к кешу возвращается эта корутина, но
await
— Фактически, все задачи получают первую сохраненную корутину (для x=0), которая всегда возвращает 0.
3️⃣ Чтобы исправить код нужно использовать
functools.wraps
Пишите свои варианты решения в комментариях 🔽
@python_job_interview
❤4👍2🔥1👌1