Python

Чем на практике в Python отличается подход с потоками от подхода с asyncio с точки зрения сложности и производительности?

Middle

fabriqeue

Вопросы кандидата об онбординге, CI/CD процессах и дежурстве при падении продакшена

Middle

Альфаматика

На какие 5 групп делятся статус-коды HTTP?

Middle

ИП Ганус Александр Андреевич

# Провести код-ревью, найти все ошибки def get_first_matching_object(predicate, objects=[]): matching_objects = (obj for obj in objects if predicate(object)) if matching_objects: object = matching_objects[0] return object else: return None

Middle+

СБЕР

Как деплоили в Kubernetes, какой веб-сервер использовали?

Middle+

Литрес

Что такое замыкание в Python?

Middle+

СБЕР

Что такое __slots__ в Python?

Middle+

Литрес

[имя] расскажите про механизм асинхронности в Python: как он выглядит, где хорош, где плох, для чего придумали?

Middle+

СБЕР

Как устроен LangChain? Расскажи про основные компоненты.

Senior

СБЕР

Типы связей в реляционных БД. Как реализуется One-to-One и Many-to-Many?

Middle

ИП Ганус Александр Андреевич

Какие изменяемые и неизменяемые объекты есть в Python?

Middle

VICTORY group

На каком этапе включается LLM в RAG-пайплайне?

Middle+

СБЕР

```python import asyncio from typing import List, Optional class Chunk: def __init__(self, items: List[dict]): self.items = items @property def size(self) -> int: return len(self.items) class Producer: async def next(self) -> Optional[Chunk]: # возвращает пачку данных или None ... async def commit(self, chunks: List[Chunk]) -> None: # фиксируем успешную обработку chunks ... class Consumer: max_batch_size = 100 async def consume(self, chunks: List[Chunk]) -> None: total_size = sum(chunk.size for chunk in chunks) if total_size > self.max_batch_size: raise ValueError("batch is too large") # обработка данных ... producer = Producer() consumer = Consumer() async def process(): while True: chunk = await producer.next() if chunk is None: break try: await consumer.consume([chunk]) await producer.commit([chunk]) except Exception as e: print("error but continue:", e) continue if __name__ == "__main__": asyncio.run(process()) ``` This code defines asynchronous producer-consumer classes with batch processing and error handling. The task is to implement or complete the logic for producing, consuming, and committing chunks of data, ensuring batch size limits are respected and errors are handled gracefully.

Middle

Navio

import fastapi import requests app = fastapi.FastAPI() @app.get() def get_posts(first_n, custom_ids: list = []): ids = [2, 3, 5, 7, 11, 13, 17, 19, 23, 29, 31, 37, 41, 43, 47, 53, 59, 61, 67, 71, 73, 79, 83, 89, 97] posts = [None for i in range(first_n)] i = 0 for post_id in (custom_ids or ids[:first_n]): url = f"[link] response = requests.get(url, verify=False) posts[i] = response.json() return posts

Middle

СБЕР

Объясните работу декоратора @retry в вашем коде. Какие ошибки он отлавливает и почему именно эти?

Middle+