Гарчиг[Нуух][Үзүүлэх]
- 1. Python скрипт гэж юу вэ, энэ нь Python програмчлалаас юугаараа ялгаатай вэ?
- 2. Python-ийн хог цуглуулах ажил хэрхэн ажилладаг вэ?
- 3. Жагсаалт ба tuple хоёрын ялгааг тайлбарла
- 4. Жагсаалтын ойлголт гэж юу вэ, тэдгээрийн хэрэглээний жишээг хэлнэ үү?
- 5. Гүнзгий хуулбар, хуулбар хоёрын ялгааг тайлбарлана уу?
- 6. Python-д multithreading хэрхэн бүтдэг вэ, энэ нь олон процессоос юугаараа ялгаатай вэ?
- 7. Чимэглэгч гэж юу вэ, тэдгээрийг Python хэл дээр хэрхэн ашигладаг вэ?
- 8. *args, **kwargs-ийн ялгааг тайлбарлана уу?
- 9. Чимэглэгчийг ашиглан функцийг зөвхөн нэг удаа дуудаж болохыг та хэрхэн баталгаажуулах вэ?
- 10. Python дээр өв залгамжлал хэрхэн ажилладаг вэ?
- 11. Аргын хэт ачаалал ба хэтрүүлэх гэж юу вэ?
- 12. Полиморфизм гэдэг ойлголтыг жишээгээр тайлбарла.
- 13. Instance, class, статик аргуудын ялгааг тайлбарла.
- 14. Python багц дотооддоо хэрхэн ажилладагийг тайлбарла.
- 15. Python хэл дээр толь бичиг хэрхэн хэрэгждэг вэ?
- 16. Нэрлэсэн tuple ашиглахын ашиг тусыг тайлбарла.
- 17. try-except блок хэрхэн ажилладаг вэ?
- 18. Өргөх болон батлах мэдэгдлийн хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
- 19. Python дээр хоёртын файлаас өгөгдлийг хэрхэн уншиж, бичих вэ?
- 20. Оролт гаралтын файлтай ажиллахдаа with хэллэг болон түүний давуу талыг тайлбарла.
- 21. Та Python дээр синглтон модулийг хэрхэн үүсгэх вэ?
- 22. Python скрипт дээр санах ойн ашиглалтыг оновчтой болгох хэд хэдэн аргыг нэрлэ.
- 23. Та өгөгдсөн мөрөөс бүх имэйл хаягийг regex ашиглан хэрхэн задлах вэ?
- 24. Үйлдвэрийн дизайны загвар болон түүний Python хэл дээрх хэрэглээг тайлбарла
- 25. Давтагч ба генераторын ялгаа нь юу вэ?
- 26. @ property чимэглэгч хэрхэн ажилладаг вэ?
- 27. Та Python дээр үндсэн REST API-г хэрхэн үүсгэх вэ?
- 28. HTTP POST хүсэлт гаргахдаа хүсэлтийн санг хэрхэн ашиглах талаар тайлбарлана уу.
- 29. Та Python ашиглан PostgreSQL мэдээллийн сантай хэрхэн холбогдох вэ?
- 30. Python-д ORM-ууд ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ, алдартай нэгийг нь нэрлэнэ үү?
- 31. Та Python скриптийг хэрхэн танилцуулах вэ?
- 32. CPython дээрх GIL (Global Interpreter Lock)-ийг тайлбарла
- 33. Python-ийн async/await-ийг тайлбарла. Энэ нь уламжлалт утаснаас юугаараа ялгаатай вэ?
- 34. Python-ийн concurrent.futures-ийг хэрхэн ашиглахаа тайлбарла.
- 35. Django болон Flask-ийг хэрэглээний тохиолдол болон өргөтгөх боломжийн хувьд харьцуул.
- Дүгнэлт
Технологи бидний амьдралын бүхий л салбарт оршиж байгаа өнөө үед Python скрипт нь асар том, нарийн төвөгтэй мэдээллийн технологийн дэд бүтцийн гол бүрэлдэхүүн хэсэг болж, ашиглахад хялбар, ашигтай байдлын парадигмыг бий болгодог.
Python-ийн давуу тал нь синтаксийн энгийн, уншигдах чадвараас гадна дасан зохицох чадварт оршдог бөгөөд энэ нь эрсдэл багатай, анхан шатны түвшний скрипт болон өндөр эрсдэлтэй, аж ахуйн нэгжийн түвшний програм хангамж хөгжүүлэх хоорондын зөрүүг хялбархан арилгах боломжийг олгодог.
Python-ийн өргөн хүрээний номын сан, хүрээ нь өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх, вэб хөгжүүлэлт, хиймэл оюун ухаан эсвэл сүлжээний серверүүд гэх мэт уян хатан, уран сэтгэмжтэй техникийн адал явдалт замыг нээж өгдөг.
Python нь асуудлыг шийдвэрлэх хэрэгсэл болохоос гадна вэб хөгжүүлэлтэд зориулсан Django эсвэл өгөгдөлд дүн шинжилгээ хийх Pandas зэрэг асар том номын сан, хүрээнүүдийн ачаар инновацийг нэвтрүүлэх төдийгүй байгалийн жамаар шингэсэн уур амьсгалыг бүрдүүлдэг.
Өгөгдөл хаан болсон ертөнцөд Python нь удирдах, дүн шинжилгээ хийх, ашиглах хүчирхэг хэрэгслээр хангадаг өгөгдлийг дүрслэх, үр дүнд нь хэрэгжүүлэх боломжтой ойлголтууд болон стратегийн сонголтуудыг удирдан чиглүүлэх.
Python бол зүгээр нэг програмчлалын хэл биш; Энэ нь мөн хөгжиж буй нийгэмлэг, хөгжүүлэгчид, өгөгдөл судлаачид, технологийн сонирхогчид нэгдэж, мэдээллийн технологийн салбарыг шинэ шатанд гаргах, бүтээх, гаргах төв юм.
Python хөгжүүлэгчдийг шинэ гарааны бизнесээс эхлээд сайн байгуулагдсан байгууллагууд хүртэл бүх төрлийн бизнесүүд инноваци, үйл явцыг сайжруулах, харилцагчийн үйлчилгээг сайжруулах хурдасгуур болгон эрэлхийлдэг.
Нэмж дурдахад, энэ нь нээлттэй эх сурвалжийн шинж чанар нь хамтын суралцах соёл, хамтын өсөлтийг бий болгож, хурдацтай өөрчлөгдөж буй технологийн ертөнцөд цаашид ахих болно гэдгийг баталгаажуулдаг.
2023 онд Python сурах нь өнөөгийн, уян хатан, технологийн хурдацтай урсгалыг удирдахад нэн чухал хэвээр үлдэхийг амласан хэлэнд оруулсан хөрөнгө оруулалт юм.
Энэ нь талбарт нэвтрэх боломжийг олгодог машин суралцах, өгөгдлийн аналитик, кибер аюулгүй байдал зэрэг нь дижитал эрин үеийг төлөвшүүлэхэд маш чухал юм.
Тиймээс бид танд зориулж Python скриптийн ярилцлагын шилдэг асуултуудын жагсаалтыг гаргалаа.
1. Python скрипт гэж юу вэ, энэ нь Python програмчлалаас юугаараа ялгаатай вэ?
Python нь дасан зохицох чадвараараа алдартай бөгөөд тус бүр нь тодорхой ажил, зорилгод тохирсон скрипт бичих болон програмчлалын ур чадварыг өгдөг.
Python скрипт нь үндсэндээ файлуудыг удирдах, давтагдах процессуудыг автоматжуулах эсвэл санаануудыг хурдан гаргахад зориулагдсан богино, илүү үр ашигтай скрипт бичих үйл явц юм.
Ихэнхдээ бие даасан байдаг эдгээр скриптүүд нь үйлдлүүдийн жагсаалтыг дарааллаар нь үр дүнтэй гүйцэтгэдэг.
Нөгөө талаас Python програмчлал нь цаашаа явж, номын сан, фреймворк, шилдэг туршлагыг ашиглан бүтэцлэгдсэн код бүхий том, илүү төвөгтэй программуудыг бүтээхийг онцолдог.
Хоёулаа нэг хэлнээс гаралтай ч скрипт нь хялбаршуулж, автоматжуулдаг бол програмчлал нь үүсгэж, зохион бүтээдэг. Энэ ялгааг салбар бүрийн хамрах хүрээ, зорилгоос харж болно.
2. Python-ийн хог цуглуулах ажил хэрхэн ажилладаг вэ?
Санах ойн менежментийг үр дүнтэй болгох гол элемент бол Python-ийн хог цуглуулах систем юм.
Энэ нь системийн нөөцийг санах ойн алдагдлаас хэтрүүлэхээс хамгаалахын тулд ард талд уйгагүй ажилладаг. Энэхүү автоматжуулсан арга нь гол төлөв лавлагаа тоолох арга дээр суурилдаг бөгөөд объект бүр өөр хэдэн объект өөрт нь иш татагдаж байгааг бүртгэдэг.
Энэ тоо 0 болж буурахад энэ объект санах ойг сэргээх нэр дэвшигч болох бөгөөд энэ нь тухайн зүйл шаардлагагүй болсныг харуулж байна.
Нэмж дурдахад, Python нь лавлагааны мөчлөгийг олж, арилгахын тулд энгийн лавлагааны тооллогын арга нь алдаж болох циклт хог цуглуулагчийг ашигладаг.
Тиймээс, лавлагаа тоолох, циклээр хог цуглуулах хоёр давхаргат стратеги нь санах ойг болгоомжтой, үр дүнтэй ашиглах боломжийг олгодог бөгөөд Python-ийн гүйцэтгэлийг сайжруулдаг, ялангуяа санах ой их шаарддаг програмуудад.
Python-ийн хог цуглуулах системтэй хэрхэн холбогдохыг харуулсан энгийн кодын жишээг доор үзүүлэв.
Энэ ишлэлд хоёр объектыг үүсгэж, мөчлөгийг бий болгохын тулд хөндлөн иш татсан болно. Дараа нь gc.collect() ашиглан хог цуглуулагчийг гараар ажиллуулж, шаардлагатай бол програмистууд Python-ийн санах ойн удирдлагын механизмтай хэрхэн холбогдож болохыг харуулдаг.
3. Жагсаалт ба tuple хоёрын ялгааг тайлбарла
Жагсаалт ба тайлбарууд нь Python ертөнц дэх өгөгдлийн үр дүнтэй контейнер боловч тэдгээр нь өөр өөр програмчлалын зорилгод нийцсэн өөр өөр шинж чанартай байдаг.
Дөрвөлжин хаалтаар тэмдэглэсэн жагсаалт нь бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн хэмжээг өөрчлөх, динамикаар өөрчлөх боломжийг олгодог.
Нөгөө талаас, хаалтанд орсон залгуур нь өөрчлөгддөггүй бөгөөд функцийг гүйцэтгэж байх үед анхны төлөвөө хадгалдаг.
Tuple нь хатуу, хувиршгүй дарааллыг өгдөг бол жагсаалт нь уян хатан байдлыг санал болгож, өгөгдөл боловсруулах, өөрчлөхөд олон төрлийн хэрэглээг зөвшөөрдөг.
Энд жаахан байна Python код Жагсаалт болон залгууруудыг хэрхэн ашиглахыг харуулсан жишээ:
4. Жагсаалтын ойлголт гэж юу вэ, тэдгээрийн хэрэглээний жишээг хэлнэ үү?
Жагсаалтын ойлголт нь нөхцөлт логик болон гогцоонуудын хүчийг нэгтгэсэн, ойлгомжтой кодын нэг мөрөнд нэгтгэсэн Python хэл дээр жагсаалт үүсгэх үр дүнтэй бөгөөд ойлгомжтой арга юм.
Тэд бидний зорилгыг жагсаалт болгон хувиргах хялбаршуулсан синтаксийг хангаж, давталт болон нөхцөл байдлыг нэгтгэн нэг, боловсронгуй бүтэцтэй болгодог.
Жагсаалтын ойлголт нь үндсэндээ програмистуудад гишүүн бүр дээр үйлдлүүд хийж, тодорхой шалгуурын дагуу шүүж, кодын баазыг эмх цэгцтэй байлгах замаар жагсаалт үүсгэх чадварыг өгдөг.
Энэхүү илэрхий онцлог нь Python програмчлалын үр ашгийг ойлгомжтой, ойлгомжтой хослуулан унших чадварыг сайжруулж, зарим тохиолдолд тооцооллын ашиг олох боломжтой.
Python жагсаалтын ойлголтын дүрслэлийг доор үзүүлэв.
5. Гүнзгий хуулбар, хуулбар хоёрын ялгааг тайлбарлана уу?
Давхардсан объектуудын гүн ба бүрэн бүтэн байдал нь тэдгээрийн хоорондын ялгааг тодорхойлдог deepcopy
болон copy
Python дээр.
Анхны үүрлэсэн объектуудын лавлагааг хадгалахын зэрэгцээ шинэ зүйл үүсгэх замаар, a copy
Тэдний хувь заяаг харилцан хамаарлын сүлжээнд нэгтгэсэн гүехэн хуулбарыг бий болгодог.
Deepcopy
анхны объект болон түүний бүх шаталсан бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг рекурсив байдлаар хуулж, бүх холболтыг таслан, өөрчлөлтөд бие даасан байдлыг хадгалах замаар бүрэн бие даасан клоныг бий болгодог.
Тиймээс объектын бие даасан байдлын шаардлагатай түвшингээс хамааран deepcopy
иж бүрэн хуулбарлахыг баталгаажуулдаг бол хуулбар нь зөвхөн гадаргуугийн түвшний хуулбарыг өгдөг.
Хэрхэн гэдгийг харуулах зарим код энд байна copy
болон deepcopy
бие биенээсээ ялгаатай:
6. Python-д multithreading хэрхэн бүтдэг вэ, энэ нь олон процессоос юугаараа ялгаатай вэ?
Python-ийн олон процесс болон олон урсгалт нь нэгэн зэрэг гүйцэтгэхэд зориулагдсан боловч өөр өөр парадигмуудыг ашигладаг.
Нэг процесс дотор олон урсгалыг ашиглах, олон урсгалтай болгох нь санах ойн хуваалцсан зайд нэгэн зэрэг даалгаврыг гүйцэтгэх боломжийг олгодог.
Гэсэн хэдий ч, Python-ийн Global Interpreter Lock (GIL)-ийн улмаас жинхэнэ зэрэгцээ хэлхээг гүйцэтгэхэд хэцүү байж болох юм.
Нөгөөтэйгүүр, олон боловсруулалт нь хэд хэдэн процессыг ашигладаг бөгөөд тус бүр нь тусдаа Python орчуулагч, санах ойн зайтай бөгөөд жинхэнэ параллелизмыг баталгаажуулдаг.
I/O-д холбогдсон үйл ажиллагааны хувьд multithreading нь илүү хөнгөн бөгөөд практик боловч бодит зэрэгцээ гүйцэтгэл чухал байдаг CPU-д холбогдсон нөхцөлд олон процесс нь илүү сайн байдаг.
Энд олон боловсруулалт ба олон урсгалтай харьцуулсан товч кодын жишээ энд байна:
7. Чимэглэгч гэж юу вэ, тэдгээрийг Python хэл дээр хэрхэн ашигладаг вэ?
Python-д гоёл чимэглэлчид ашигтай байдал, энгийн байдлыг гоёмсог хослуулж, функцийг бага зэрэг нэмэгдүүлэх эсвэл өөрчлөх боломжийг олгодог.
Чимэглэгчдийг функцийг сайхан бүрхэж, түүний үндсэн шинж чанарыг өөрчлөхгүйгээр түүний чадавхийг нэмдэг хөшиг гэж бодоорой.
Тэмдгээр тэмдэглэсэн эдгээр аж ахуйн нэгжүүд @
, функцийг оролт болгон хүлээн авч, цоо шинэ функцийг гаргаснаар функцийн зан төлөвийг өөрчлөх саадгүй арга хэрэгслийг санал болгодог.
Чимэглэгчид нь бүртгэл хөтлөхөөс эхлээд хандалтын хяналт, тодорхой, ойлгомжтой синтаксийг хадгалахын зэрэгцээ шинэ давхаргаар кодыг сайжруулах зэрэг өргөн хүрээний функцуудыг өгдөг.
Чимэглэгчийг хэрхэн ашигладаг болохыг харуулсан энгийн Python кодын жишээ энд байна.
8. *args, **kwargs-ийн ялгааг тайлбарлана уу?
Python-ийн уян хатан параметрүүд *args
болон **kwargs
функцүүдэд олон тооны аргументуудыг зөв авах боломжийг олгоно.
Функц нь хэдэн ч байрлалын аргументыг ашиглан хүлээн авах боломжтой *args
параметр бөгөөд тэдгээрийг бүлэгт бүлэглэнэ.
Үүний эсрэгээр функц нь ямар ч тооны түлхүүр үгийн аргументуудыг ашиглаж болно **kwargs
параметр бөгөөд тэдгээрийг толь бичигт бүлэглэдэг.
Аль аль нь функцийг бий болгох, дуудах зэрэгт динамик, уян хатан байх суваг болж ажилладаг. **kwargs
үед дурын хэмжээний түлхүүр үг оруулахыг зохицуулах бүтэцтэй аргыг санал болгож байна *args
тодорхойгүй байрлалын оролтуудыг эелдэг байдлаар зохицуулдаг.
Тэд хамтдаа өргөн хүрээний хэрэглээний хувилбаруудыг чадварлаг, тодорхой зохицуулснаар Python функцүүдийн уян хатан байдал, бат бөх чанарыг сайжруулдаг.
Ашигласан Python кодын жишээ *args
болон **kwargs
доор үзүүлэв:
9. Чимэглэгчийг ашиглан функцийг зөвхөн нэг удаа дуудаж болохыг та хэрхэн баталгаажуулах вэ?
Python-ийн чимэглэлчид функцийг гүйцэтгэхдээ онцгой байдлыг хангахын тулд хэрэгцээтэй, дэгжин байдлыг хослуулах чадвартай байдаг.
Дотоод төлөвийг хадгалах замаар функцийг хаах гоёл чимэглэлийн дизайн хийх боломжтой бөгөөд энэ мэдээллийг дотор нь хянах боломжтой.
Капсуллагдсан функцийг нэг удаа дуудаж, гүйцэтгэсэн бөгөөд засалч нь дуудлагыг бүртгэдэг. Дараагийн дуудлагыг хааж, функцийг давтан гүйцэтгэхээс хамгаалж, саад болохгүй.
Энэхүү гоёл чимэглэлийн програмын тусламжтайгаар функцийн дуудлагыг нарийн боловч үр дүнтэй аргаар удирдаж, үзэсгэлэнтэй, анхаарал татахуйц өвөрмөц байдлыг баталгаажуулж чадна.
Функцийг дуудаж болох тоог хязгаарлахын тулд чимэглэгчийг хэрхэн ашиглаж болохыг харуулах кодын жишээ энд байна:
10. Python дээр өв залгамжлал хэрхэн ажилладаг вэ?
Python-ийн өв залгамжлалын систем нь ангиудын хоорондох шаталсан холбоосуудын вэбийг бий болгож, эцэг эх ангийн шинж чанар, функцийг үр удамд нь хуваалцах боломжийг олгодог.
Энэ нь үүсмэл (хүүхэд) ангиудад үндсэн (эцэг эх) ангиасаа функцийг залгамжлах, солих эсвэл нэмэх боломжийг олгодог удамшлыг удирдаж, кодыг дахин ашиглах, логик, шаталсан дизайныг дэмждэг.
Хүүхдийн анги нь эцэг эхийнхээ чадварыг шингээж авахаас гадна өөрийн өвөрмөц онцлог, зан үйлийг нэвтрүүлж, хүчирхэг, олон давхаргат объектын загварыг бий болгож чадна.
Энэ аргын хувьд өв залгамжлал нь нэгдмэл, сайн зохион байгуулалттай объект хандалтат архитектурыг бий болгож, функциональ байдлыг ангийн шатлалын артерийн бүх хэсэгт чадварлаг хуваарилдаг.
Дараах хялбаршуулсан Python код нь өв залгамжлалыг харуулж байна:
11. Аргын хэт ачаалал ба хэтрүүлэх гэж юу вэ?
-ийн тулгын хоёр чулуу объектод чиглэсэн програмчлал, аргын хэт ачаалал болон аргыг дарангуйлах зэрэг нь хөгжүүлэгчдэд ижил аргын нэрийг хэд хэдэн зорилгоор ашиглах боломжийг олгоно.
Нэг арга нь аргын хэт ачааллын ачаар олон тооны гарын үсэгтэй байж янз бүрийн өгөгдлийн төрлүүд болон аргументуудын тоог багтаах боломжтой.
Нөгөөтэйгүүр, аргыг дарангуйлах нь дэд ангид эх ангидаа аль хэдийн тодорхойлогдсон аргад өөрийн тусгай хэрэгжилтийг нэмэх боломжийг олгодог бөгөөд энэ нь хүүхдийн хувилбарыг дуудах баталгаа болдог.
Хамтдаа эдгээр стратеги нь контекст болон хэрэглээний тодорхой шаардлагаас хамаарах аргын зан үйлийг идэвхжүүлснээр дасан зохицох чадварыг сайжруулдаг.
Хоёр ойлголтыг жишээ болгон харуулсан кодын жишээ энд байна:
12. Полиморфизм гэдэг ойлголтыг жишээгээр тайлбарла.
Полиморфизм гэдэг нь янз бүрийн төрлийн өгөгдлийн нэг интерфэйсийг ашиглах практик юм.
Энэхүү санаа нь загварт дасан зохицох, өргөтгөх чадварыг баталгаажуулж, тэдгээрийн төрөл, ангиллаас хамааран объектуудыг олон аргаар боловсруулах эрх чөлөөг өгдөг.
Нэг ёсондоо полиморфизм нь удамшлын замаар өөр өөр ангиллын объектуудыг нэг ангийн жишээ болгон авч үзэх боломжийг олгож, ялгаатай зан төлөвийг хадгалахын зэрэгцээ нэгдсэн харилцан үйлчлэлийг бий болгодог.
Энэхүү динамик функц нь нэг функц эсвэл операторыг янз бүрийн төрлийн объектуудтай ямар ч асуудалгүйгээр харилцах боломжийг олгож кодын хялбар байдлыг дэмждэг.
Полиморфизмыг харуулсан тодорхой кодын жишээ энд байна:
13. Instance, class, статик аргуудын ялгааг тайлбарла.
Жишээ, анги, статик аргууд бүгд Python дээр объект болон ангийн өгөгдөлтэй харилцах өөр өөрийн гэсэн аргатай байдаг.
Хамгийн түгээмэл төрөл болох жишээний аргууд нь ангийн жишээний өгөгдөл дээр ажиллаж, ихэвчлэн self гэж нэрлэгддэг ангийн жишээг оруулга болгон авдаг.
Анги өөрөө (ихэвчлэн cls гэж нэрлэдэг) ангиллын аргуудаар аргумент болгон хүлээн зөвшөөрөгддөг бөгөөд үүнийг @classmethod гэж тэмдэглэдэг бөгөөд тэдгээр нь ангийн түвшний өгөгдлийг өөрчилдөг.
@staticmethod хэш тэмдгээр тэмдэглэгдсэн статик аргууд нь анги доторх бие даасан функцууд тул анги эсвэл жишээний төлөвт нөлөөлөхгүй бөгөөд self эсвэл cls-ийг эхний параметр болгон авдаггүй.
Аргын төрөл бүр өөр өөр хандалт, хэрэглүүрийг хангадаг тул объект хандалтат архитектурууд нь уян хатан, нарийн байдаг.
Код дахь эдгээр аргуудын аль нэгний жишээ болгон:
14. Python багц дотооддоо хэрхэн ажилладагийг тайлбарла.
Дотоод өгөгдлийн бүтэц Hashtable гэж нэрлэгддэг Python багц нь хүчирхэг бөгөөд үр дүнтэй үйлдлүүдийг гүйцэтгэхийн тулд тодорхой бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн дараалалгүй цуглуулгад ашиглагддаг.
Python нь олонлогт элемент нэмэх үед өгөгдлийг хурдан удирдах, сэргээхийн тулд хэш функцийг ашигладаг бөгөөд элементийг хэш утга болгон хувиргаж, дараа нь санах ой дахь байршлыг нь тодорхойлдог.
Гишүүнчлэлийг хурдан шалгах, давхардсан оруулгуудыг арилгах замаар энэхүү техник нь багц дахь элемент бүр өвөрмөц бөгөөд хялбархан хандах боломжтой болгодог.
Тиймээс олонлогуудын угаасаа бүтэц нь нэгдэл, огтлолцол, ялгаа зэрэг үйлдлүүдийг оновчтой болгох хандлагатай байдаг бөгөөд ингэснээр жижиг, үр дүнтэй өгөгдлийн бүтцийг бий болгодог.
Python багцтай хэрхэн харилцахыг харуулсан код энд байна:
15. Python хэл дээр толь бичиг хэрхэн хэрэгждэг вэ?
Hashtable нь Python хэлний толь бичгийн үндэс суурь болж, өгөгдлийг хурдан олж авах, өөрчлөх боломжийг олгодог. Толь бичиг нь түлхүүр-утга хосын динамик, эрэмбэлэгдээгүй цуглуулга юм.
Python нь түлхүүр-утга хосыг гаргах үед түлхүүрийн хэшийг тооцоолохдоо хэш функцийг ашигладаг бөгөөд санах ой дахь утгын хадгалалтын хаягийн байршлыг тогтоодог.
Хэш функц нь орчуулагчийг санах ойн хаяг руу шууд чиглүүлдэг тул энэ загвар нь түлхүүрүүд дээр суурилсан өгөгдөлд хурдан нэвтрэх боломжийг олгодог бөгөөд хайх, оруулах, устгах үйлдлүүдэд гайхалтай үр дүнтэй байдаг.
Python толь бичгүүдийн хурд, уян хатан байдлын гайхалтай хослолын ачаар хөгжүүлэгчид өгөгдлийг хялбар бөгөөд үр дүнтэй удирдах боломжтой.
Python толь бичгийг хэрхэн ашиглахыг харуулсан кодын жишээг доор жагсаав.
16. Нэрлэсэн tuple ашиглахын ашиг тусыг тайлбарла.
Python-д нэрлэгдсэн tuple-г ашиглах нь ангиудын илэрхий байдлыг хялбаршуулсан залгууртай хослуулж, жижиг, өөрөө тайлбарлах өгөгдлийн бүтцийг бий болгодог.
Уламжлалт tuple-ийг нэрлэсэн tuple-уудаар өргөтгөдөг бөгөөд энэ нь код унших чадвар болон өөрийгөө тайлбарлах чадварыг сайжруулахын тулд нэрлэсэн талбаруудыг нэмж, тайлуудын хувиршгүй байдал, санах ойн үр ашгийг хадгалдаг.
Нэрлэсэн залгуурууд нь энгийн, хөнгөн объектуудыг ямар ч аргагүйгээр бий болгосноор тодорхой, ойлгомжтой, гүйцэтгэлтэй кодыг дэмждэг бөгөөд хөгжүүлэгчийн туршлага болон тооцооллын гүйцэтгэлийг сайжруулдаг.
Үүний үр дүнд нэрлэгдсэн tuple-ууд нь хурдыг алдагдуулахгүйгээр өгөгдлийн бүтэц, унших чадварыг сайжруулдаг хүчирхэг хэрэгсэл болж хөгждөг.
Нэрлэсэн залгууруудын хэрэглээг харуулсан кодын жишээг доор үзүүлэв.
17. try-except блок хэрхэн ажилладаг вэ?
try-except блок нь Python-ын илэрхийлэлтэй синтакс дахь харуулын үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд ажиллах үеийн зөрчлөөс сэрэмжтэй хамгаалж, болзошгүй асуудлуудыг үл харгалзан гүйцэтгэлийн жигд урсгалыг хадгалдаг.
Try блок алдаатай тулгарах үед хяналтыг автоматаар тохирох блок руу шилжүүлдэг бөгөөд энэ нь үл хамаарах зүйлийг мэдээлэх, засах эсвэл дахин хийх замаар асуудлыг засдаг.
Онцгой тохиолдлуудыг зорилготой, хяналттай байдлаар зохицуулснаар энэ систем нь эвдрэл гэмтлээс хамгаалаад зогсохгүй сайжруулдаг. хэрэглэгчийн туршлага болон мэдээллийн бүрэн бүтэн байдал.
Үүний үр дүнд try-except блок нь алдааны менежментийг програмын гүйцэтгэлтэй чадварлаг хослуулж, програмын бат бөх, тогтвортой байдлыг баталгаажуулдаг.
try-except блок ашигладаг кодын жижиг жишээ энд байна:
18. Өргөх болон батлах мэдэгдлийн хооронд ямар ялгаа байдаг вэ?
Python-ийн алдааны зохицуулалт дахь өсгөх болон батлах мэдэгдэл нь онцгой байдлын удирдлагын хоёр тусдаа боловч холбоотой илэрхийлэл юм.
The raise
мэдэгдэл нь программист алдааны мэдэгдлүүд болон урсгалыг тодорхой хянах боломжийг олгодог бөгөөд тэдгээрт заасан үл хамаарах зүйлүүдийг бий болгох боломжийг олгодог.
Assert
, нөгөө талаас, автоматаар ан үүсгэх замаар дибаг хийх хэрэгслийн үүрэг гүйцэтгэдэг AssertionError
Хэрэв түүний холбогдох нөхцөл хангагдаагүй бол програмыг боловсруулах явцад төлөвлөсний дагуу ажиллах баталгаа болно.
Assert
зүгээр л нөхцөл байдлыг шалгаж, дибаг хийх, баталгаажуулалтыг сайжруулдаг бол өсгөх нь илүү өргөн, илүү тодорхой хяналтыг бий болгодог. Аль аль нь өсгөж, баталгаажуулж, хяналттай онцгой үйлдвэрлэлийг зөвшөөрдөг.
Хэрхэн ашиглахыг харуулсан жишээ код энд байна raise
болон assert
:
19. Python дээр хоёртын файлаас өгөгдлийг хэрхэн уншиж, бичих вэ?
Хоёртын горимын тодорхойлогчтой суурилагдсан нээлттэй функцийг ашиглах, Python дахь хоёртын файлуудтай харилцах нь нарийвчлал ба энгийн байдлын тэнцвэрийг шаарддаг.
ашиглах rb
or wb
Хоёртын файлыг нээх горимууд нь хоёртын өгөгдлийг унших, бичих үед өгөгдлийг кодлогдоогүй, түүхий хэлбэрээр нь авч үзэхийг баталгаажуулна.
Эдгээр горимуудыг ашигласнаар Python нь зураг эсвэл гүйцэтгэх файл гэх мэт текст бус өгөгдлийн удирдлагыг хялбарчилж, програмистуудад хоёртын өгөгдлийг нарийн бөгөөд хялбархан боловсруулж, шинжлэх боломжийг олгодог.
Тиймээс Python дээрх хоёртын файлын үйлдлүүд нь өгөгдлийг цуваа болгох, дүрс боловсруулах, хоёртын дүн шинжилгээ хийх зэрэг өргөн хүрээний хэрэглээний үүд хаалгыг нээж өгдөг.
Хоёртын файлыг ашигласнаар энэ кодын жишээ нь өгөгдлийг хэрхэн уншиж, бичихийг харуулж байна:
20. -г тайлбарла with
I/O файлтай ажиллахдаа мэдэгдэл ба түүний давуу тал.
I/O файлд байнга ашиглагддаг Python-ийн мэдэгдэл нь контекст менежментийн санааны ачаар нөөцийг үр дүнтэй зохицуулах боломжийг олгодог.
Файлуудтай ажиллахдаа, with
Уг мэдэгдэл нь тухайн үйлдлийг гүйцэтгэх явцад үл хамаарах зүйл тохиолдсон ч ашиглалтын дараа файлыг нэн даруй хааж, нөөц алдагдахаас хамгаалж, цэвэр дуусгавар болно.
Энэхүү синтаксик сахар нь стандарт кодыг арилгаснаар код унших чадварыг сайжруулдаг. Энэ нь мөн нөөцийн удирдлага болон онцгой тохиолдлуудыг зохицуулах замаар найдвартай, энгийн байдлыг нэмэгдүүлдэг.
Үүний үр дүнд with мэдэгдэл нь таны файлын үйл ажиллагаа найдвартай, цэвэрхэн байх, урьдчилан тооцоолоогүй асуудлаас хамгаалж, кодын тодорхой байдлыг сайжруулахад чухал үүрэг гүйцэтгэдэг.
-г ашигладаг кодын жишээ энд байна with
файлын үйлдэл дэх мэдэгдэл:
21. Та Python дээр синглтон модулийг хэрхэн үүсгэх вэ?
Ангийн аргууд болон дотоод шалгалтын хослолыг Python дээр синглтон модулийг бий болгоход ашигладаг бөгөөд энэ нь зөвхөн ангийн нэг жишээг үүсгэхийг зөвшөөрдөг дизайны загвар юм.
Анги нь өөрийн инстанцын бүртгэлийг хөтөлж, түүнийг үүсгэх эсвэл буцаах аргыг өгснөөр дараагийн инстанцууд эхний инстанцыг хуулбарлах эсэхийг баталгаажуулахын тулд энэ загварыг дагаж мөрддөг.
Хяналтын нэг цэг, нөөцөд нэгдсэн хүртээмжтэй, өрсөлдөөнтэй заль мэхээс хамгаалснаар singleton нь нэг хяналтын цэгийг баталгаажуулдаг.
Үүний үр дүнд энэ нь хуваалцсан нөөцийг нэгтгэх үр дүнтэй хэрэгсэл болж хөгжүүлж, хөтөлбөрт тогтмол нэвтрэх, өөрчлөх боломжийг баталгаажуулдаг.
Энд синглтон ангиллыг харуулсан жижиг Python кодын жишээ байна:
22. Python скрипт дээр санах ойн ашиглалтыг оновчтой болгох хэд хэдэн аргыг нэрлэ.
Python скриптийн санах ойн хэрэглээний оновчлол нь өгөгдлийн бүтцийн сонголт, алгоритмыг сайжруулах, нөөцийн менежментийн хооронд нягт нямбай тэнцвэржүүлэх үйлдлийг байнга шаарддаг.
Жишээлбэл, асар том өгөгдлийн багцтай ажиллахдаа жагсаалтаас илүү генератор ашиглах нь зүйлсийг санах ойд хадгалахын оронд шууд үнэлж залхуурах замаар санах ойн ашиглалтыг эрс багасгадаг.
Жагсаалтаас илүү массив өгөгдлийн бүтцээр тоон өгөгдөлтэй харьцаж, бага зэрэг ашигласнаар санах ойн хэрэглээг цаашид багасгах боломжтой. __slots__
динамик шинж чанарууд үүсэхийг хянахын тулд анги доторх мэдэгдлүүд.
Тиймээс, гүйцэтгэл болон нөөцийн ашиглалтыг тэнцвэржүүлснээр та Python программууд нь үр дүнтэй төдийгүй хэр их санах ой ашигладаг болохыг анхаарч үзэх боломжтой.
Ашигласан санах ойн хэмжээг багасгахын тулд генератор ашигладаг кодын богино жишээ энд байна.
23. Та өгөгдсөн мөрөөс бүх имэйл хаягийг regex ашиглан хэрхэн задлах вэ?
Python дахь ердийн илэрхийлэл (regex) нь стрингээс имэйл хаягийг гаргаж авахын тулд нарийвчлал, олон талт байдлыг хослуулсан бөгөөд хөгжүүлэгч нь текстийн материалыг сайтар шүүж, хүссэн хэв маягийг тодорхойлох боломжийг олгодог.
Имэйл хаягийн бүтцийг бий болгохын тулд дахин модулийг ашиглан regex загварыг бий болгоно. Дараа нь та ашиглаж болно findall
зорилтот мөрөөс бүх тохиолдлыг авахын тулд.
Энэ арга нь бүх далд цахим шуудангийн хаягийг олж авахын тулд текстийн төөрдөг байшинг мэргэшсэн чиглүүлдэг бөгөөд энэ нь задлах процессыг хурдасгах төдийгүй зөв байдлыг баталгаажуулдаг.
Regex нь Python скриптүүдийн өгөгдөл боловсруулалт, дүн шинжилгээг нэмэгдүүлэхийн тулд мөрүүдээс тодорхой өгөгдлийг үр дүнтэй гаргахад чадварлаг ашиглаж болно.
Имэйлийг задлахад regex ашигладаг кодын хэсэг энд байна:
24. Үйлдвэрийн дизайны загвар болон түүний Python хэл дээрх хэрэглээг тайлбарла
Объект хандалтат програмчлалын үндсэн зарчим болох үйлдвэрийн дизайны загвар нь үүсгэх объектын тодорхой ангиллыг тодорхойлохгүйгээр объектыг бүтээх явдал юм.
Үйлдвэрийн загварыг аргын оролт эсвэл тохиргооноос хамааран хэд хэдэн ангиллын жишээг буцаадаг аргыг бий болгосноор Python-д гоёмсог байдлаар хэрэгжүүлж болно.
Заримдаа "Үйлдвэр" гэж нэрлэгддэг энэхүү процедур нь хэд хэдэн ангиллын жишээг нэхэх зангилаа болж, дуудагч гараараа анги үүсгэхгүйгээр объектуудыг үүсгэх баталгаа болдог.
Тиймээс Үйлдвэрийн загвар нь салангид, өргөтгөх боломжтой архитектурыг хадгалж, кодын модульчлагдсан байдал, нэгдмэл байдлыг сайжруулдаг. Энэ нь мөн объект барих хялбаршуулсан техникийг санал болгодог.
25. Давтагч ба генераторын ялгаа нь юу вэ?
Python-ийн давталт болон генераторуудаас харахад эдгээр хоёр бүтэц нь утгуудыг хооронд нь эргүүлэх боломжийг олгодог боловч тэдгээрийг хэрхэн хэрэгжүүлэх, ашиглах талаар нарийн ялгаа байдаг.
Ургацын хэрэглээгээр байнга тодорхойлогддог генератор нь төлөвөө автоматаар хадгалж, функцээр хэрэгждэг бөгөөд энэ нь утгыг хурдан гаргах товч бөгөөд санах ойд хэмнэлттэй арга юм.
Ихэвчлэн анги болгон хэрэгжүүлдэг давталт нь дараах аргуудыг ашигладаг __iter__
болон __next__
түүний давталтын төлөвийг удирдах, утгыг үйлдвэрлэх.
Үүний үр дүнд тус бүр нь тухайн ашиглалтын тохиолдол дээр тулгуурлан өөрийн гэсэн давуу талтай байдаг бөгөөд давтагч нь өгөгдөл дээр нарийн, объектод чиглэсэн арга замыг санал болгодог бол генераторууд нь хөнгөн жинтэй, залхуу үнэлгээний аргыг санал болгодог.
Энэ хоёр техник нь хөгжүүлэгчийн арсеналыг нэмэгдүүлж, янз бүрийн нөхцөл байдалд өгөгдлийг хурдан бөгөөд үр дүнтэй судлах боломжийг олгодог.
Python хэл дээрх давталт ба генераторын кодын хэсэг энд байна:
26. Хэрхэн @property
гоёл чимэглэлийн ажил?
Python дээрх '@property' чимэглэгч нь аргын дуудлагыг атрибут шиг хандалт болгон хувиргаж, объектын ашиглах чадвар, илэрхийлэх чадварыг сайжруулдаг сайхан аялгууг тоглодог.
@Property-г ашиглан хаалт ашиглахгүйгээр аргыг дуудаж болох бөгөөд энэ нь атрибут руу хандахтай адил юм. Энэ нь объектын харилцан үйлчлэлд илүү ойлгомжтой, ашиглахад хялбар интерфэйсийг бий болгодог.
Нэмж дурдахад, энэ нь функциональ болон капсулжуулалтын гайхалтай тэнцвэрийг санал болгож, ойлгомжтой интерфэйсийг хүргэхийн зэрэгцээ объектын төлөвийг хамгаалж, хөгжүүлэгчдийг хүлээн авагч, тохируулагч аргуудыг ашиглан шинж чанаруудыг хялбархан зааж өгөх боломжийг олгодог.
Аргын функцийг шинж чанарын хүртээмжтэй хослуулснаар @property
Чимэглэгч нь маш чухал хэрэгсэл болж гарч ирдэг бөгөөд шууд боловч үр дүнтэй объектын харилцан үйлчлэлийн парадигмыг санал болгодог.
Python-ийн жишээ @property
Чимэглэгчийг доор харуулав.
27. Та Python дээр үндсэн REST API-г хэрхэн үүсгэх вэ?
HTTP хүсэлтээр харилцан үйлчилдэг вэб үйлчилгээг бий болгохын тулд хөгжүүлэгчид Flask гэх мэт фреймворкуудын илэрхийлэх чадварыг байнга ашигладаг. REST API Python дээр.
Энгийн бөгөөд ойлгомжтой синтаксийн тусламжтайгаар Flask нь хөгжүүлэгчдэд GET болон POST зэрэг хэд хэдэн HTTP аргуудаар хандаж, үндсэн програмтай холбогдох маршрутыг бий болгох боломжийг олгодог.
Flask ашиглан бүтээгдсэн REST API нь HTTP хүсэлтийг хялбархан хүлээн авч, агуулагдсан өгөгдлийг боловсруулж, янз бүрийн функцтэй холбоотой өвөрмөц төгсгөлийн цэгүүдийг зааж өгөх замаар холбогдох мэдээллээр хангах боломжтой.
Сүлжээний орчинд янз бүрийн програм хангамжийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийн хооронд тасралтгүй харилцаа холбоог хангахын тулд хөгжүүлэгчид Python болон Flask-ийн хослолыг ашиглан хүчирхэг REST API-г ашиглаж болно.
REST API үүсгэхийн тулд Flask ашигладаг кодын бяцхан хэсэг энд байна:
28. HTTP POST хүсэлт гаргахдаа хүсэлтийн санг хэрхэн ашиглах талаар тайлбарлана уу.
Python-ийн хүсэлтийн номын сан нь HTTP харилцааны бэрхшээлийг таатай API болгон хувиргадаг хүчирхэг хэрэгсэл бөгөөд HTTP POST хүсэлтийг ашиглан онлайн үйлчилгээнүүдтэй харилцахад хялбар бөгөөд энгийн болгодог.
POST хүсэлтийг шуудангийн аргыг ашиглан, очих хаягийн URL-ыг өгч, илгээх материалыг хавсаргах замаар хийгддэг бөгөөд үүнд маягтын өгөгдөл, JSON, файлууд болон бусад зүйлсийг агуулж болно.
Дараа нь хүсэлтийн сан нь үндсэн HTTP холболтыг удирдаж, өгөгдлийг заасан URL руу илгээж, шингэн вэб харилцан үйлчлэлийг идэвхжүүлэхийн тулд серверийн хариуг цуглуулдаг.
Хөгжүүлэгчид онлайн үйлчилгээнүүдтэй хялбархан холбогдож, маягтын өгөгдөл илгээж, вэб API-уудтай холбогдож хүсэлтээр дамжуулан локал програмууд болон дэлхийн вэбийн хоорондох зайг холбодог.
Хүсэлтүүдийн номын санг ашиглан дараах кодын жишээ нь HTTP POST хүсэлтийг хэрхэн илгээхийг харуулж байна:
29. Та Python ашиглан PostgreSQL мэдээллийн сантай хэрхэн холбогдох вэ?
Python орчноос PostgreSQL мэдээллийн сантай ажиллах нь өгөгдлийн сангийн хооронд саадгүй ажиллах боломжийг олгодог хүчирхэг гүүр болох psycopg2 багцаар гоёмсог зохицуулагддаг.
Ашиглах замаар psycopg2
, программистууд PostgreSQL-ийн чадавхийг Python программд шууд нэгтгэснээр хялбархан холболт үүсгэж, SQL асуулга ажиллуулж, үр дүнд хүрч чадна.
Та өгөгдлийн сангийн нарийн төвөгтэй функцүүдийн түгжээг хэдхэн мөр кодын тусламжтайгаар тайлж, өгөгдөлд үнэн зөв, үр ашигтайгаар хандах, өөрчлөх, хадгалах боломжийг олгоно.
Энэхүү модуль нь хөгжүүлэгчдэд Python болон PostgreSQL-ийн хоорондын уялдаа холбоог бий болгосноор харилцааны мэдээллийн санг бүрэн ашиглах боломжийг олгодог.
Үүнийг хэрхэн ашиглахыг харуулсан жишээ код энд байна psycopg2
PostgreSQL мэдээллийн сантай холбогдох номын сан:
30. Python-д ORM-ууд ямар үүрэг гүйцэтгэдэг вэ, алдартай нэгийг нь нэрлэнэ үү?
Python дахь объект-харьцааны зураглал (ORM) нь хөгжүүлэгчдэд Python анги болон объектын парадигмуудыг ашиглан мэдээллийн сантай холбогдох боломжийг олгодог.
Энэ нь объект хандалтат програмчлал ба харилцааны мэдээллийн сангийн удирдлагын хооронд гармоник зуучлагчийн үүрэг гүйцэтгэдэг.
Python орчин дахь хамгийн алдартай ORM-ийн нэг болох SQLAlchemy нь өндөр түвшний, объект хандалтат синтакс ашиглан олон SQL мэдээллийн сантай харилцах иж бүрэн хэрэгслийг санал болгодог.
SQLAlchemy-ийн тусламжтайгаар өгөгдлийн сангийн аж ахуйн нэгжүүдийг Python анги хэлбэрээр төлөөлөх боломжтой бөгөөд эдгээр ангиудын жишээ нь өгөгдлийн сангийн хүснэгтэд мөр болж үйлчилдэг.
Энэ нь програмистуудад SQL-ийн түүхий асуулга бичих шаардлагагүйгээр мэдээллийн сантай ажиллах боломжийг олгодог.
SQL болон өгөгдлийн сангийн холболтын нарийн төвөгтэй байдлаас шалтгаалан SQLAlchemy гэх мэт ORM нь хэрэглэгчдэд илүү ээлтэй, аюулгүй, засвар үйлчилгээ хийх боломжтой мэдээллийн сантай харилцах боломжийг олгодог.
SQLAlchemy хэрхэн ажилладагийг харуулсан энгийн жишээ энд байна:
31. Та Python скриптийг хэрхэн танилцуулах вэ?
Python скрипт нь гүйцэтгэлийн саатлыг олж, үр ашгийг дээшлүүлэхийн тулд түүний тооцооллын бүтэц, гүйцэтгэлийн цаг хугацаа, орон зайд дүн шинжилгээ хийх замаар профайл хийдэг.
Хөгжүүлэгчид суулгасан программыг ашигласнаар ажиллах үеийн кодын үйлдлийг сайтар шинжлэх боломжтой cProfile
модуль.
Ингэснээр тэд функцийн дуудлагууд, гүйцэтгэлийн хугацаа, дуудлагын харилцааны талаар нарийвчилсан мэдээллийг олж авч, гүйцэтгэлийн саад бэрхшээлийг тодорхойлж, шийдвэрлэх боломжийг олгодог.
Профайлыг хөгжүүлэлтийн амьдралын мөчлөгт оруулснаар та код зөв ажиллахаас гадна үр ашигтай ажиллаж, тооцоолох нөөцийг тэнцвэржүүлж, хэрэглээний ерөнхий гүйцэтгэлийг сайжруулж чадна гэдгийг баталгаажуулж чадна.
Тиймээс хөгжүүлэгчид программыг нарийн профайл хийснээр үр ашиггүй байдлаас хамгаалж, тэдгээрийг найдвартай тохируулж, янз бүрийн тооцооллын шаардлагад нийцүүлэн ажиллах боломжтой.
Python скриптийг ашиглан профайл хийх энгийн жишээ энд байна cProfile
модуль:
32. CPython дээрх GIL (Global Interpreter Lock)-ийг тайлбарла
CPython дахь Global Interpreter Lock (GIL) нь харуулын үүрэг гүйцэтгэдэг бөгөөд олон урсгалтай програмуудад ч гэсэн нэг процесст зөвхөн нэг хэлхээ Python байт кодыг ажиллуулах баталгаа болдог.
Хэдийгээр энэ нь гацаа мэт санагдаж болох ч GIL нь CPython-ийн санах ойн удирдлага болон дотоод өгөгдлийн бүтцийг зэрэгцэн нэвтрэхээс хамгаалах, системийн бүрэн бүтэн байдлыг хадгалахад маш чухал юм.
GIL нь энэ хэрэгцээг арилгадаггүй тул өгөгдөл дамжуулах эсвэл хүлээн авахыг хүлээх ёстой I/O-д холбогдсон үйл ажиллагаанд олон урсгалтай байх хэрэгцээг санаж байх ёстой.
Тиймээс, GIL нь CPU-тэй холбоотой үйл ажиллагаанд хүндрэл учруулж байсан ч түүний зан төлөвийг ойлгох, олон процессор эсвэл зэрэгцээ програмчлалыг ашиглах гэх мэт техникийг дасан зохицох нь хөгжүүлэгчдэд үр дүнтэй, зэрэгцээ Python програмуудыг бий болгох боломжийг олгодог.
Threads ашигладаг Python кодын жишээг эндээс харж болно, GIL нь CPU-тэй холбоотой ажлуудад хэрхэн нөлөөлж болохыг харуулж байна:
33. Python-ийн async/await-ийг тайлбарла. Энэ нь уламжлалт утаснаас юугаараа ялгаатай вэ?
Python дээрх асинхрон/хүлээлтийн синтакс нь асинхрон програмчлалын ертөнцийг нээж өгдөг ба энэ парадигм нь зарим функцэд хяналтыг ажиллах цагийн орчинд шилжүүлэх боломжийг олгодог бөгөөд энэ хооронд бусад үйлдлүүд хийж, хөтөлбөрийн үр ашгийг дээшлүүлдэг.
Async/await нь үйлдлүүдийг нэг урсгалд хадгалдаг боловч гүйцэтгэлийг даалгавруудын хооронд шилжих боломжийг олгодог бөгөөд урсгалын удирдлагын нарийн төвөгтэй байдалгүйгээр блоклохгүй байх ажиллагааг баталгаажуулдаг.
Энэ нь урсгалууд зэрэгцээ ажилладаг бөгөөд ихэвчлэн төвөгтэй удирдлага, синхрончлол шаарддаг сонгодог урсгалтай харьцуулахад ялгаатай юм.
Үүний үр дүнд хөгжүүлэгчид оролт гаралтын холболттой зэрэгцсэн үйлдлүүдийг үр дүнтэйгээр зохицуулж, параллель байдлыг хянах илүү хялбар арга замаар ажиллах боломжтой.
Энэ нь үйл явц нь сайн дураараа хяналтыг бий болгодог хамтын олон үйлдэлт загварыг дэмждэг.
Үүний үр дүнд async/await нь гүйцэтгэл болон нарийн төвөгтэй байдлын хоорондын тэнцвэрийг олох, ялангуяа оролт гаралтын үйлдлүүд нийтлэг байдаг зэрэгцэн хэрэглээний программ зохиох өвөрмөц, хялбаршуулсан аргыг санал болгодог.
Async/await ашигладаг Python кодын жишээг доор үзүүлэв.
34. Та Python-г хэрхэн ашиглахаа тайлбарлана уу concurrent.futures
.
Сэдэв эсвэл процессоор дамжуулан дуудаж болох зүйлсийг асинхроноор гүйцэтгэх интерфэйсийг хөгжүүлэгчид асинхрон болон зэрэгцээ үйлдлүүдийг хялбархан удирдах боломжтой.
Энэ модуль нь Гүйцэтгэгчид (ThreadPoolExecutor ба ProcessPoolExecutor) дамжуулан урсгал болон олон боловсруулалтын нарийн ширийн зүйлсийг багтаахын зэрэгцээ дуудагдах боломжтой зүйлсийн нөөцийн хуваарилалт, гүйцэтгэлийг удирддаг.
Хөгжүүлэгчид олон цөмт процессоруудыг CPU-д холбогдох үйлдлүүдэд үр дүнтэй ашиглаж, гүйцэтгэгчид даалгавруудыг илгээх замаар блоклохгүй оролт гаралтын үйлдлүүдийг хангаж, дараа нь тэдгээрийг зэрэг гүйцэтгэж, үр дүнг нь нэгтгэх боломжтой.
Аппликейшн нь хариу үйлдэл үзүүлж, гүйцэтгэлтэй байхын тулд concurrent.futures
нарийн төвөгтэй тооцоолол, оролт/гаралтын үйл ажиллагаа жигд нэгдэх орон зайг бий болгодог.
Энд ашигладаг кодын жишээ энд байна concurrent.futures
:
35. Django болон Flask-ийг хэрэглээний тохиолдол болон өргөтгөх боломжийн хувьд харьцуул.
Python-ийн вэб фреймворкуудын одны хоёр од болох Django болон Flask нь хөгжүүлэгчийн янз бүрийн шаардлагыг хангахын зэрэгцээ тод гэрэлтдэг.
Өгөгдлийн санд суурилсан асар том програмуудыг бүтээдэг програмистуудын хувьд Django нь ORM болон суурилуулсан админ интерфэйстэй тул сонгох хэрэгсэл юм.
Гэсэн хэдий ч Flask-ийн энгийн бөгөөд модульчлагдсан загвар нь хөгжүүлэгчдэд өөрсдийн бүрэлдэхүүн хэсгүүдийг сонгох эрх чөлөөг олгодог бөгөөд энэ нь жижиг төслүүд эсвэл хөнгөн, дасан зохицох шийдэл зайлшгүй шаардлагатай нөхцөл байдалд төгс сонголт болгодог.
Өргөтгөх чадварын хувьд илүү их эрэлт хэрэгцээг хангахын тулд хоёр хүрээг томруулж болно.
Гэсэн хэдий ч, Flask-ийн туранхай шинж чанар нь тодорхой хэрэгцээнд тохируулан тохируулсан масштабын тактикийг ашиглах боломжийг олгодог бол Django-ийн суурилуулсан чадвар нь илүү том, илүү төвөгтэй төслүүдийг хурдан хөгжүүлэхэд бага зэрэг давуу талыг өгдөг.
Дүгнэлт
Python скриптийн ярилцлага нь тухайн хэлний чадвар, нарийн төвөгтэй байдал, хэрэглээний талаар гүнзгий мэдлэгтэй байхыг шаарддаг.
Нарийвчилсан бэлтгэл нь хүний техникийн ур чадварыг бэхжүүлээд зогсохгүй өөртөө итгэх итгэлийг төрүүлж, өргөдөл гаргагчдад хэцүү асуултуудын дунд хурдан бөгөөд үнэн зөв шилжихэд тусалдаг.
Оролцогчид ижил төстэй байдал, OOP зарчим, өгөгдлийн бүтэц гэх мэт гол санааг судалж, вэб програмчлал, өгөгдөл боловсруулах зэрэг практик хэрэглээнд шумбах замаар Python-ийн үндсэн болон хэрэглээний асуудлуудыг шийдвэрлэхэд бэлэн байгаа эсэхээ баталгаажуулах боломжтой.
Үүний үр дүнд сайн боловсролтой байх нь амжилтанд хүрэхэд чухал ач холбогдолтой болж, Python програмчлалын ур чадвар нь гайхалтай, бүтээлч байх нөхцөл байдалд хүргэдэг. Харна уу Хашдоркийн цуврал ярилцлага ярилцлага бэлтгэхэд туслах.
хариу үлдээх