Logo
TGCATALOG
Каталог Подборки Блог
Python Вопросы собесов - тесты

Python Вопросы собесов - тесты

Вопросы, тесты и задачи для Python собеседований.

Нет оценок
599
29.10.2026
599
29.10.2026
Нет оценок
599
29.10.2026
Безопасный переход через бот
О канале

Вопросы, тесты и задачи для Python собеседований.

Подписчиков 12,566
Тематика Технологии
Язык Русский
Ссылка t.me/python_easy_ru

Также рекомендуем

Kekaton AI | Озвучка и клон голоса
Kekaton AI | Озвучка и клон голоса
Бот

AI бот для озвучки текста и клонирования голоса в Telegram. Создавай аудио с помощью нейросети быстро и просто.

Описание

Канал с вопросами для собеседований по Python. Тесты, задачи и материалы для подготовки.

Последние посты

Python Вопросы собесов - тесты
Python Вопросы собесов - тесты
🔒Открыть пост
и посмотреть медиа
🤔 Почему вычислять большие значения в асинхронной функции плохо? Асинхронность (asyncio) в Python не выполняет код параллельно, а переключается между задачами во время ожидания (I/O-bound). Если в async-функции делать тяжёлые вычисления (CPU-bound), это блокирует asyncio, потому что в Python есть GIL (Global Interpreter Lock). 🚩Асинхронность в Python подходит для ввода-вывода (I/O-bound) Асинхронность позволяет выполнять задачи без блокировки, но только если они ждут чего-то (файлы, сеть, БД). import asyncio import aiohttp async def fetch(url): async with aiohttp.ClientSession() as session: async with session.get(url) as response: return await response.text() async def main(): urls = ["Ссылка скрыта * 5 results = await asyncio.gather(*(fetch(url) for url in urls)) asyncio.run(main()) 🚩Проблема с `async` и тяжёлыми вычислениями (CPU-bound) Если в async-функции делать тяжёлые вычисления, Python не сможет переключаться между задачами. import asyncio async def heavy_task(n): print(f"Вычисляю {n}...") total = sum(i**2 for i in range(n)) # Долгий процесс return total async def main(): await asyncio.gather(heavy_task(10**7), heavy_task(10**7)) asyncio.run(main()) 🚩Как правильно выполнять вычисления в `async`? 🟠Использовать `asyncio.to_thread()` (делегирование в потоки) В Python 3.9+ можно выполнять CPU-задачи в отдельных потоках, не блокируя asyncio. import asyncio def heavy_computation(n): return sum(i**2 for i in range(n)) async def main(): result = await asyncio.to_thread(heavy_computation, 10**7) print(result) asyncio.run(main()) 🟠Использовать `multiprocessing` (запуск на нескольких ядрах) Так как Python использует GIL, единственный способ выполнять настоящий параллелизм — это multiprocessing. import asyncio import multiprocessing def heavy_computation(n): return sum(i**2 for i in range(n)) async def main(): loop = asyncio.get_running_loop() with multiprocessing.Pool() as pool: result = await loop.run_in_executor(pool, heavy_computation, 10**7) print(result) asyncio.run(main()) Ставь 👍 и забирай 📚 Базу знаний
Python Вопросы собесов - тесты
Динамика подписчиков
+-1.0% за 30 дней
Текущие
12,566
Месяц назад
12,694
Средний рост
+-4 / день
Обновлено
3 часа назад

Отзывы о канале Python Вопросы собесов - тесты

Авторизуйтесь, чтобы оставить отзыв

Только зарегистрированные пользователи могут делиться своим мнением.

Пока нет отзывов

Станьте первым, кто поделится своим впечатлением об этом ресурсе!

Похожие ресурсы

Loading
Переход на светлую тему
Главная Каталог Подборки Блог Вход