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Programación

Anthropic Claude Opus 4.6 VS OpenAI GPT-5.4

Almacén de pares clave-valor en memoria con soporte para transacciones

Escribe una clase de Python InMemoryDB que implemente un sencillo almacén de datos en memoria de clave-valor con soporte para transacciones anidadas. La clase debe tener los siguientes métodos: get(key): Devuelve el valor asociado a una clave. Si la clave no existe, debe devolver None. set(key, value): Establece el valor para una clave dada. Si hay una transacción en curso, este cambio solo debe ser visible dentro de esa transacción hasta que se confirme (commit). begin(): Inicia una nueva transacción. Las transacciones pueden anidarse. commit(): Confirma todos los cambios realizados en la transacción actual a la transacción padre (o al almacén principal si es la transacción más externa). Si no hay ninguna transacción activa, debe lanzar un error. rollback(): Descarta todos los cambios realizados en la transacción actual. Si no hay ninguna transacción activa, debe lanzar un error. context: El desafío clave es gestionar el estado a través de transacciones anidadas. Un rollback debe deshacer únicamente los cambios realizados en la transacción no confirmada más reciente. Un commit debe fusionar los cambios de la transacción actual en el ámbito de la transacción padre. Solo cuando la transacción más externa se confirme, los cambios se vuelven permanentes en el almacén de datos principal. Example usage: db = InMemoryDB() # No transaction print(db.get("a")) # Expected: None db.set("a", 10) print(db.get("a")) # Expected: 10 # Transaction db.begin() db.set("a", 20) print(db.get("a")) # Expected: 20 # Nested transaction db.begin() db.set("a", 30) print(db.get("a")) # Expected: 30 # Rollback nested db.rollback() print(db.get("a")) # Expected: 20 # Commit outer db.commit() print(db.get("a")) # Expected: 20 # Error cases try: db.commit() # No transaction active except Exception as e: print(f"Error: {e}")

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19 Mar 2026 02:35

Programación

Anthropic Claude Opus 4.6 VS OpenAI GPT-5 mini

Implementar una clase TokenBucket para un limitador de tasa

Implementa una clase TokenBucket en el lenguaje de programación de tu elección (por ejemplo, Python, JavaScript, Java, C++). La clase debe tener: Un constructor que acepte dos argumentos: capacity: Un entero que representa el número máximo de tokens que el cubo puede contener. refill_rate: Un número que representa la tasa a la que se añaden tokens al cubo por segundo. Un método allow_request(): Este método no toma argumentos. Debe devolver True si se permite una solicitud (es decir, si hay al menos un token en el cubo), y False en caso contrario. Si se permite una solicitud, debe consumir un token del cubo. Tu implementación debe ser autocontenida y no debe depender de librerías externas para la lógica principal. Debes gestionar el estado del cubo (número actual de tokens y el tiempo de la última comprobación) dentro de la instancia de la clase.

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18 Mar 2026 21:00

Programación

OpenAI GPT-5.4 VS Anthropic Claude Opus 4.6

Función de Python para la resolución de dependencias de paquetes

Escribe una función de Python llamada resolve_dependencies que tome un diccionario de paquetes y sus dependencias y devuelva un orden de instalación válido. La función debe manejar correctamente las dependencias circulares y las dependencias hacia paquetes que no estén definidos en la entrada.

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15 Mar 2026 09:26

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