Em Python a função é um módulo de programa independente que ...

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Q3881304
Programação Linguagens de programação ,
Ano: 2026 Banca: FGV Órgão: AL-GO Prova: FGV - 2026 - AL-GO - Analista Legislativo - Analista de Sistemas |
Q3881304 Programação
Em Python a função é um módulo de programa independente que foi especialmente escrito para implementar os requisitos da função. O programa que chama a função é chamado de calling program.
Com relação ao uso do Python, analise os itens a seguir:

I. Uma função recursiva, tem um calling program com uma função definida (escrita) dentro do corpo de outra função.
II. O algoritmo de redução da dimensionalidade Principal component analysis (PCA), presente na biblioteca Scikit-Learn Library, é usada para decompor um conjunto de dados multivariado, podendo sua capacidade de estimar quantos componentes são necessários para descrever os dados ser determinada observando o Cálculo médio de Autovalores e Autovetores.
III. Modelos de Large Language Models (LLMs) foram incorporados ao Python, por meio de camadas de abstração (bibliotecas), que estabeleceram facilidade de integração por meio de Processamento matemático em GPU (pela Infraestrutura/Base), Download e execução de modelos opensource (pelo Acesso a Modelos), Criação de fluxos de trabalho e agentes multitarefa (pela Orquestração) e conexão da IA com documentos e bases de dados (pela Integração de Dados).

Está correto o que se afirma em 
Alternativas

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Gabarito: C

Fundamento decisivo: O decisivo foi verificar que o item I descreve função aninhada, não recursão, e que o item II usa uma formulação tecnicamente inadequada para o PCA. Assim, I e II não se sustentam.

Tema central: Recursão, PCA e LLMs
Análise das alternativas
A
Errada
Incorreta porque depende de o item I ser verdadeiro. O erro de I é conceitual: recursão é autochamada da função, direta ou indireta; já 'função definida dentro do corpo de outra função' é função interna ou aninhada, que não se confunde com função recursiva.
B
Errada
Incorreta porque depende de o item II ser verdadeiro. Embora o PCA envolva autovalores e autovetores na decomposição da variância/covariância, a afirmação de que a quantidade de componentes é determinada por 'cálculo médio de autovalores e autovetores' é tecnicamente inadequada e não corresponde ao critério afirmado no item.
C
Certa
A alternativa C se mantém porque, excluídos I e II, resta o item III como o único compatível com a base de decisão. A descrição apresentada é ampla, mas aceitável como referência geral às camadas de abstração e bibliotecas usadas com LLMs em Python, sem erro técnico necessário para sua rejeição.
D
Errada
Incorreta porque inclui o item I. Como I confunde recursão com função aninhada, a presença desse item falso já elimina a alternativa, ainda que III seja aceitável.
E
Errada
Incorreta porque exige que I, II e III estejam corretos ao mesmo tempo. Isso não se sustenta, pois I está errado por confusão conceitual sobre recursão e II está errado pela formulação tecnicamente inadequada sobre retenção de componentes no PCA.
Pegadinha da questão
A questão explorou duas confusões reais: trocar recursão por função aninhada no item I e usar termos corretos de PCA, como autovalores e autovetores, combinados com um critério mal formulado no item II. Já o item III foi redigido de forma ampla, o que pode induzir rejeição indevida mesmo sem erro técnico decisivo.
Dica para questões semelhantes
  • Em Python, identifique recursão pelo critério da autochamada da função, não pelo local onde ela foi definida.
  • No PCA, diferencie a decomposição por autovalores/autovetores do critério de escolha do número de componentes; a mera presença desses termos não valida qualquer formulação.
  • Quando um item é descritivo e amplo, só o descarte se houver erro técnico concreto, não apenas falta de nomenclatura estrita.

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Comentários

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  • Item I (Errado) → Recursão ocorre quando uma função chama a si mesma, direta ou indiretamente. Definir uma função dentro de outra caracteriza uma função aninhada (nested function), não uma função recursiva.
  • Item II (Errado) → O PCA decompõe os dados utilizando autovalores e autovetores da matriz de covariância (ou SVD). A escolha do número de componentes é baseada na variância explicada, normalmente analisando os autovalores acumulados, e não em um "cálculo médio" de autovalores e autovetores.
  • Item III (Certo) → O ecossistema Python possui bibliotecas como Transformers, PyTorch, TensorFlow, LangChain, LlamaIndex, vLLM, entre outras, que abstraem o uso de LLMs, facilitam o uso de GPU, o download de modelos, a orquestração de agentes e a integração com bases de dados.

Gabarito: C

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