Зачем в multiprocessing на Windows нужен if __name__ == "__main__":?
👾 — Чтобы было быстрее
👍 — Чтобы избежать рекурсивного спавна: Windows использует spawn и повторно импортирует модуль; гард не даст выполнить модульный код в дочернем процессе
🥰 — Нужен для совместимости с Python 2
⚡️ — Он отключает GIL в дочерних процессах
Библиотека задач по Python
👾 — Чтобы было быстрее
👍 — Чтобы избежать рекурсивного спавна: Windows использует spawn и повторно импортирует модуль; гард не даст выполнить модульный код в дочернем процессе
🥰 — Нужен для совместимости с Python 2
⚡️ — Он отключает GIL в дочерних процессах
Библиотека задач по Python
Что делает subprocess.run (subprocess.run)(cmd, check=True)?
👾 — Печатает вывод в реальном времени
👍 — Бросает CalledProcessError, если код выхода ≠ 0
🥰 — Автоматически убивает процесс через 10 секунд
⚡️ — Включает shell=True по умолчанию
Библиотека задач по Python
👾 — Печатает вывод в реальном времени
👍 — Бросает CalledProcessError, если код выхода ≠ 0
🥰 — Автоматически убивает процесс через 10 секунд
⚡️ — Включает shell=True по умолчанию
Библиотека задач по Python
Чем typing.Any отличается от object?
👾 — Any — то же самое, что object
👍 — Any совместим со всем и «протекает» проверки; object — верхний тип, но требует явных проверок/кастов для специфичных методов
🥰 — object запрещает присваивания переменных других типов
⚡️ — Any делает объект неизменяемым
Библиотека задач по Python
👾 — Any — то же самое, что object
👍 — Any совместим со всем и «протекает» проверки; object — верхний тип, но требует явных проверок/кастов для специфичных методов
🥰 — object запрещает присваивания переменных других типов
⚡️ — Any делает объект неизменяемым
Библиотека задач по Python
Что делает __all__ в модуле?
👾 — Управляет getattr при отсутствии атрибутов
👍 — Определяет, какие имена экспортируются при from module import *; прямой import module не затрагивает
🥰 — Полностью скрывает имена от любых импортов
⚡️ — Ускоряет импорт, пропуская «лишние» имена
Библиотека задач по Python
👾 — Управляет getattr при отсутствии атрибутов
👍 — Определяет, какие имена экспортируются при from module import *; прямой import module не затрагивает
🥰 — Полностью скрывает имена от любых импортов
⚡️ — Ускоряет импорт, пропуская «лишние» имена
Библиотека задач по Python
Что означает, если __exit__(exc_type, exc, tb) возвращает True?
👾 — Исключение пробрасывается дальше
👍 — Исключение подавляется, блок with не выбросит его наружу
🥰 — Контекстный менеджер перезапускает тело with
⚡️ — Тип исключения меняется на RuntimeError
Библиотека задач по Python
👾 — Исключение пробрасывается дальше
👍 — Исключение подавляется, блок with не выбросит его наружу
🥰 — Контекстный менеджер перезапускает тело with
⚡️ — Тип исключения меняется на RuntimeError
Библиотека задач по Python
Ваши модели заслуживают продакшн. Освойте MLOps и CI/CD для ML с нуля!
Практический курс от экспертов OTUS
Вы обучаете модели, добиваетесь отличных метрик — но деплой так и остаётся в списке «сделать потом»? Курс «MLOps» — это про то, как превратить ваши модели в надёжные, автоматизированные сервисы. На практике разберёте CI/CD, контейнеризацию, мониторинг и управление инфраструктурой. Вы поймёте, как выстраивать полный цикл: от хранения данных и исходников до переобучения и развёртывания моделей в k8s.
Вы научитесь работать с Docker, MLflow, Airflow, Prometheus, Grafana и Kafka. Разберётесь, как организовать конвейер обучения и обновлений, как обрабатывать ошибки и следить за метриками в проде. И главное — перестанете «собирать пайплайны вручную», заменив хаос на надёжные процессы.
Пройдите короткое вступительное тестирование и получите скидку на обучение по промокоду WELCOME_MLOPS5 :: https://clck.ru/3QNuJa
предложение актуально до 1 декабря 2025 года
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Практический курс от экспертов OTUS
Вы обучаете модели, добиваетесь отличных метрик — но деплой так и остаётся в списке «сделать потом»? Курс «MLOps» — это про то, как превратить ваши модели в надёжные, автоматизированные сервисы. На практике разберёте CI/CD, контейнеризацию, мониторинг и управление инфраструктурой. Вы поймёте, как выстраивать полный цикл: от хранения данных и исходников до переобучения и развёртывания моделей в k8s.
Вы научитесь работать с Docker, MLflow, Airflow, Prometheus, Grafana и Kafka. Разберётесь, как организовать конвейер обучения и обновлений, как обрабатывать ошибки и следить за метриками в проде. И главное — перестанете «собирать пайплайны вручную», заменив хаос на надёжные процессы.
Пройдите короткое вступительное тестирование и получите скидку на обучение по промокоду
предложение актуально до 1 декабря 2025 года
Реклама. ООО «Отус онлайн-образование», ОГРН 1177746618576
Что будет у functools.lru_cache, если аргумент не хешируемый (например, list)?
👾 — Автоматически скопирует и захеширует любой аргумент
👍 — Построит ключ из args/kwargs; при нехешируемом аргументе бросит TypeError на вызове
🥰 — Нехешируемые аргументы игнорируются при ключе
⚡️ — Учитывает только позиционные аргументы, kwargs игнорируются
Библиотека задач по Python
👾 — Автоматически скопирует и захеширует любой аргумент
👍 — Построит ключ из args/kwargs; при нехешируемом аргументе бросит TypeError на вызове
🥰 — Нехешируемые аргументы игнорируются при ключе
⚡️ — Учитывает только позиционные аргументы, kwargs игнорируются
Библиотека задач по Python