Python

Čo si myslíte o opísanom fronte práce a úlohách?

Čo ešte treba zvážiť okrem fragmentu logu na analýzu incidentov u viacerých zákazníkov po dlhom čase?

Úrovne izolácie Existujúce úrovne izolácie (štandardy) READ_UNCOMMITTED READ_COMMITTED REPEATABLE_READ SERIALIZABLE Úloha Existujú 3 entity: * Entity1 * Entity2 * Entity3 Databáza postgres Úloha Ktorá úroveň izolácie pre obe transakcie garantuje absenciu straty dát v týchto scenároch a prečo? Scenár 1 (zodpovedá času vykonávania) * Otvoriť transakciu 1; * vybrať Entity1; * vybrať Entity2; * Otvoriť transakciu 2; * vybrať Entity1; * aktualizovať Entity1; ********** * Potvrdiť transakciu 2; * aktualizovať Entity1; ->transakcia 1 * aktualizovať Entity2; ->transakcia 1

Ktoré infraštruktúrne a architektonické vzory je potrebné predvídať v Python službe, aby bolo možné ju začleniť do podnikovej mikroservisnej infraštruktúry, podporovať viacerých zákazníkov, diagnostikovať poruchy a prevádzkovať?

Ako diagnostikovať situáciu, keď zákazník poslal snímku obrazovky s „bielym displejom“ a oznámil, že aplikácia nefunguje?

Ako predvídať integráciu logov Python aplikácie s logovacími systémami rôznych zákazníkov bez prekompilácie aplikácie?

Ako sledovať požiadavku od prvého servisu k vášmu v reťazci viacerých mikroservisov?

Dva vektora sú dané, veľkosti N. Každý z N používateľov je opísaný súborom číselných znakov — vektormi veľkosti M. Úloha: nájsť, ktorých používateľov sú si najviac podobní.

Ste sa niekedy zaoberali optimalizáciou PostgreSQL a ako by ste optimalizovali prácu s databázou?

Aký je najpohodlnejší spôsob, ako odovzdať Python aplikáciu zákazníkovi na spustenie, a aké sú alternatívy k Docker obrazu?

CREATE TABLE public.ntik_model_case ( case_id serial4 NOT NULL, parent_case_id int4 NULL, CONSTRAINT ntik_model_case_pkey PRIMARY KEY (case_id), CONSTRAINT ntik_model_case_parent_case_fkey FOREIGN KEY (parent_case_id) REFERENCES public.ntik_model_case(case_id) );

Aké sú vlastnosti B-tree indexu v PostgreSQL?

Aké typy indexov PostgreSQL ste použili a aké sú ich vlastnosti?

Ako efektívne pracovať s riedkou maticou interakcií, kde je veľa núl, aby sa nezohľadňovali prázdne hodnoty a nezaberal sa zbytočne pamäť?

1. Existuje sociálna sieť: 1. Používatelia sú vrcholy grafu 2. Možnosť interakcie (priateľstvo) s inými používateľmi (lajk, komentár, správa, repost) = hrana 3. Vzájomné väzby (napríklad počet interakcií) = váha hrany 2. Úlohy: 1. Nájsť najaktívnejšieho používateľa 2. Nájsť najpopulárnejšieho používateľa import numpy as np # tvar = (n, n) # tvar susednosti = (n, n) příklad = np.array([ [0, 8, 3, 0, 2], # Alice [2, 0, 10, 0, 0], # Bob [4, 2, 0, 7, 1], # Charlie [0, 0, 6, 0, 0], # John [3, 1, 2, 0, 0], # Enea ])

Ako sa v architektúre mikroservisov dozvedia aplikácie aktuálne adresy navzájom?

Aké údaje je potrebné povinne zaznamenať do logov pri vzniku chyby alebo výnimky?