def extract_emails_from_huge_file(file_path: str) -> list[str]: with open(file_path, 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() # Փոխարինում ենք տողանցումները, որպեսզի տեքստը լինի "անհատուկ" content = content.replace('\r\n', ' ').replace('\n', ' ') lines = content.split(' ') emails = [word for word in lines if '@' in word] return emails
Դու՞ք երբևէ կարգավորե՞լ եք վերամշակման ցիկլի համար կոդավորման գործակալ:
Ինչու է API-ում առողջության ստուգում անհրաժեշտ?
Կա՞ք երբևէ եղել են դեպքեր, երբ դուք այդպիսի ճարտարապետական շղթա իրականացրել եք զրոյից։
Ինչպե՞ս է միկրոսերվիսը տարբերվում մոդուլային մոնոլիտից: Ինչ են դրանց առավելությունները և թերությունները:
Ի՞նչ է տեղի ունենում բաց կոնֆիգուրացիոն ֆայլում:
Ի՞նչ դիմացկունության մոդելներ եք օգտագործում։
Ինչու է անհրաժեշտ խիստ տիպավորումը և ինչու է ավելի հարմար գործել դրա հետ, քան դինամիկ տիպավորումը JavaScript կամ Python-ում?
Ինչպե՞ս եք վերահսկում կոդավորման գործակալին:
Ինչու եք ընտրել այս հատուկ prompting մեթոդը LLM-ի համար և ինչ ոճի վրա եք հիմնավորում ձեր հարցը;
Ինչպե՞ս եք կազմակերպում աշխատանքը, եթե արտաքին ինտեգրացիան թույլ է տալիս միայն 1 հարցում վայրկյանում և ձեզ մոտ 10 հարցում է գալիս:
Ի՞նչ չափով եք ինքներդ գրում կոդ և ինչքան է արտադրում գործակալը։
