ਵਿਸ਼ਾ - ਸੂਚੀ[ਛੁਪਾਓ][ਦਿਖਾਓ]
- 1. ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ?
- 2. ਪਾਈਥਨ ਦਾ ਕੂੜਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- 3. ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੂਪਲ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ
- 4. ਸੂਚੀ ਸਮਝ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿਓ?
- 5. ਡੀਪਕਾਪੀ ਅਤੇ ਕਾਪੀ ਵਿਚਲੇ ਅੰਤਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ?
- 6. ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
- 7. ਸਜਾਵਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
- 8. *args ਅਤੇ **kwargs ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ?
- 9. ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਗੇ ਕਿ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਜਾਵਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬੁਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
- 10. ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਵਿਰਾਸਤ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?
- 11. ਵਿਧੀ ਓਵਰਲੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਓਵਰਰਾਈਡਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
- 12. ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਪੋਲੀਮੋਰਫਿਜ਼ਮ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ।
- 13. ਉਦਾਹਰਨ, ਕਲਾਸ, ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।
- 14. ਵਰਣਨ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਸੈੱਟ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
- 15. ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
- 16. ਨਾਮੀ ਟੂਪਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ।
- 17. ਕੋਸ਼ਿਸ਼-ਸਿਵਾਏ ਬਲਾਕ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- 18. raise ਅਤੇ assert ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
- 19. ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਬਾਈਨਰੀ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਪੜ੍ਹਦੇ ਅਤੇ ਲਿਖਦੇ ਹੋ?
- 20. ਫਾਈਲ I/O ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿਦ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।
- 21. ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਿੰਗਲਟਨ ਮੋਡੀਊਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਗੇ?
- 22. ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਕੁਝ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਨਾਮ ਦਿਓ।
- 23. ਤੁਸੀਂ regex ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਤਰ ਤੋਂ ਸਾਰੇ ਈਮੇਲ ਪਤਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋਗੇ?
- 24. ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਫੈਕਟਰੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ
- 25. ਇੱਕ ਇਟਰੇਟਰ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
- 26. @ਪ੍ਰਾਪਰਟੀ ਡੈਕੋਰੇਟਰ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
- 27. ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ REST API ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਓਗੇ?
- 28. ਵਰਣਨ ਕਰੋ ਕਿ HTTP POST ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।
- 29. ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ PostgreSQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜੋਗੇ?
- 30. ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ORMs ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਨੂੰ ਨਾਮ ਦਿਓ?
- 31. ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਕਰੋਗੇ?
- 32. CPython ਵਿੱਚ GIL (ਗਲੋਬਲ ਇੰਟਰਪ੍ਰੇਟਰ ਲਾਕ) ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ
- 33. ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਅਸਿੰਕ/ਵੇਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਇਹ ਰਵਾਇਤੀ ਥਰਿੱਡਿੰਗ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
- 34. ਵਰਣਨ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ Python ਦੇ concurrent.futures ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੋਗੇ।
- 35. ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ Django ਅਤੇ Flask ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
- ਸਿੱਟਾ
ਅਜਿਹੇ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਜਦੋਂ ਸਾਡੀ ਜ਼ਿੰਦਗੀ ਦੇ ਹਰ ਪਹਿਲੂ ਵਿੱਚ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਮੌਜੂਦ ਹੈ, ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ਾਲ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ IT ਬੁਨਿਆਦੀ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਹਿੱਸੇ ਵਜੋਂ ਉੱਭਰਦੀ ਹੈ, ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਅਸਾਨੀ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਦੇ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਤਾਕਤ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਸਦੀ ਸਿੰਟੈਕਟਿਕਲ ਸਰਲਤਾ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸਦੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿੱਚ ਵੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਸਨੂੰ ਘੱਟ-ਜੋਖਮ, ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਅਤੇ ਉੱਚ-ਦਾਅ, ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼-ਪੱਧਰ ਦੇ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਪਾਈਥਨ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਇੱਕ ਤਰਲ, ਕਲਪਨਾਤਮਕ ਤਕਨੀਕੀ ਸਾਹਸ ਲਈ ਰਾਹ ਪੱਧਰਾ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ, ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ, ਜਾਂ ਨੈਟਵਰਕ ਸਰਵਰਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਹੋਵੇ।
ਸਮੱਸਿਆ-ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਾਧਨ ਹੋਣ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ, ਪਾਇਥਨ ਇੱਕ ਅਜਿਹੇ ਮਾਹੌਲ ਨੂੰ ਵੀ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਨਵੀਨਤਾ ਨੂੰ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਗਲੇ ਲਗਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਇਸਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਅਤੇ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵੈੱਬ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਜੰਜੋ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਲਈ ਪਾਂਡਾ ਦੇ ਕਾਰਨ ਕੁਦਰਤੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਅਜਿਹੀ ਦੁਨੀਆ ਵਿੱਚ ਜਿੱਥੇ ਡੇਟਾ ਰਾਜਾ ਹੈ, ਪਾਈਥਨ ਹੇਰਾਫੇਰੀ, ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰਨਾ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਕਾਰਵਾਈਯੋਗ ਸੂਝ ਅਤੇ ਮਾਰਗਦਰਸ਼ਕ ਰਣਨੀਤਕ ਚੋਣਾਂ।
ਪਾਈਥਨ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਭਾਸ਼ਾ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਇਹ ਇੱਕ ਪ੍ਰਫੁੱਲਤ ਭਾਈਚਾਰਾ ਵੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਹੱਬ ਜਿੱਥੇ ਵਿਕਾਸਕਾਰ, ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨੀ, ਅਤੇ ਤਕਨੀਕੀ ਉਤਸ਼ਾਹੀ IT ਉਦਯੋਗ ਨੂੰ ਅਗਲੇ ਪੱਧਰ ਤੱਕ ਕਾਢ, ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਲੈ ਜਾਣ ਲਈ ਇਕੱਠੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਪਾਇਥਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਨਵੀਨਤਾਕਾਰੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸਥਾਪਿਤ ਸੰਸਥਾਵਾਂ ਤੱਕ, ਨਵੀਨਤਾ, ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ, ਅਤੇ ਬਿਹਤਰ ਗਾਹਕ ਸੇਵਾ ਲਈ ਉਤਪ੍ਰੇਰਕ ਵਜੋਂ, ਹਰ ਆਕਾਰ ਦੇ ਕਾਰੋਬਾਰਾਂ ਦੁਆਰਾ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਓਪਨ-ਸੋਰਸ ਕੁਦਰਤ ਸਾਂਝੀ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਬਦਲਦੇ ਹੋਏ ਤਕਨੀਕੀ ਸੰਸਾਰ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣਾ ਜਾਰੀ ਰੱਖੇਗਾ।
2023 ਵਿੱਚ ਪਾਇਥਨ ਸਿੱਖਣਾ ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਭਾਸ਼ਾ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਨਿਵੇਸ਼ ਹੈ ਜੋ ਮੌਜੂਦਾ, ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਰਹਿਣ ਦਾ ਵਾਅਦਾ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦੇ ਖੇਤਰਾਂ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਮਸ਼ੀਨ ਸਿਖਲਾਈ, ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ, ਸਾਈਬਰ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ, ਇਹ ਸਭ ਡਿਜੀਟਲ ਯੁੱਗ ਨੂੰ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਨ।
ਇਸ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਤੁਹਾਡੇ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਇੰਟਰਵਿਊ ਪ੍ਰਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਜੋ ਤੁਹਾਨੂੰ ਇੱਕ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਚਮਕਣ ਅਤੇ ਇੰਟਰਵਿਊ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਣਗੇ।
1. ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਇਹ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰੀ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ ਆਪਣੀ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਲਈ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੋਵੇਂ ਹੁਨਰ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਹਰੇਕ ਖਾਸ ਨੌਕਰੀਆਂ ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਬੁਨਿਆਦੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਛੋਟੀਆਂ, ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ ਜੋ ਫਾਈਲਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ, ਦੁਹਰਾਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈਚਲਿਤ ਕਰਨ, ਜਾਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਟੋਟਾਈਪ ਵਿਚਾਰਾਂ ਨੂੰ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਇਕੱਲੀਆਂ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ, ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕ੍ਰਮ ਵਿੱਚ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ, ਫਰੇਮਵਰਕ, ਅਤੇ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਢਾਂਚਾਗਤ ਕੋਡ ਦੇ ਨਾਲ ਵੱਡੇ, ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ, ਅੱਗੇ ਵਧਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਉਹ ਦੋਵੇਂ ਇੱਕੋ ਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਆਉਂਦੇ ਹਨ, ਪਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਖੋਜ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਸਰਲ ਅਤੇ ਸਵੈਚਾਲਤ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਅੰਤਰ ਹਰੇਕ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਦਾਇਰੇ ਅਤੇ ਟੀਚਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੇਖਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
2. ਪਾਈਥਨ ਦਾ ਕੂੜਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮੁੱਖ ਤੱਤ ਪਾਈਥਨ ਦਾ ਕੂੜਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦਾ ਸਿਸਟਮ ਹੈ।
ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਲੀਕ ਦੁਆਰਾ ਓਵਰਰਨ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਪਿਛੋਕੜ ਵਿੱਚ ਅਣਥੱਕ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਵੈਚਲਿਤ ਪਹੁੰਚ ਜ਼ਿਆਦਾਤਰ ਸੰਦਰਭ ਗਿਣਤੀ ਵਿਧੀ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਹਰੇਕ ਵਸਤੂ ਇਸ ਗੱਲ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਕਿ ਕਿੰਨੀਆਂ ਹੋਰ ਵਸਤੂਆਂ ਇਸਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦੇ ਰਹੀਆਂ ਹਨ।
ਇਹ ਵਸਤੂ ਮੈਮੋਰੀ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਉਮੀਦਵਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇਹ ਗਿਣਤੀ 0 'ਤੇ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਆਈਟਮ ਦੀ ਹੁਣ ਲੋੜ ਨਹੀਂ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਪਾਇਥਨ ਇੱਕ ਚੱਕਰੀ ਕੂੜਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਹਵਾਲਾ ਚੱਕਰ ਲੱਭਣ ਅਤੇ ਸਾਫ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਸਧਾਰਨ ਸੰਦਰਭ ਗਿਣਤੀ ਪਹੁੰਚ ਗੁਆ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਹਵਾਲਾ ਗਿਣਤੀ ਅਤੇ ਚੱਕਰੀ ਕੂੜਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਦੋਹਰੀ-ਲੇਅਰਡ ਰਣਨੀਤੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਇੱਕ ਸਾਵਧਾਨੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਵਰਤੋਂ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਮੈਮੋਰੀ-ਇੰਟੈਂਸਿਵ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ।
ਪਾਇਥਨ ਦੇ ਕੂੜਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨਾਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਕੋਡ ਨਮੂਨਾ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:
ਇਸ ਅੰਸ਼ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵਸਤੂਆਂ ਉਤਪੰਨ ਹੁੰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਚੱਕਰ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕਰਾਸ-ਰੇਫਰੈਂਸ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਕੂੜਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਨੂੰ ਫਿਰ gc.collect() ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਦਸਤੀ ਚਾਲੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਲੋੜ ਅਨੁਸਾਰ ਪਾਇਥਨ ਦੀ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿਧੀ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
3. ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟੂਪਲ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ
ਸੂਚੀਆਂ ਅਤੇ ਟੂਪਲਜ਼ ਪਾਈਥਨ ਸੰਸਾਰ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਕੰਟੇਨਰ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਕੋਲ ਵੱਖੋ ਵੱਖਰੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਹਨ ਜੋ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਕ ਸੂਚੀ, ਵਰਗ ਬਰੈਕਟਾਂ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਈ ਗਈ, ਇਸਦੇ ਭਾਗਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਅਤੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਮੁੜ ਆਕਾਰ ਦੇਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਕੇ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਬਰੈਕਟ ਵਿੱਚ ਬੰਦ ਇੱਕ ਟੂਪਲ ਅਟੱਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੇ ਚੱਲਣ ਦੌਰਾਨ ਆਪਣੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਟੂਪਲਸ ਇੱਕ ਠੋਸ, ਅਟੱਲ ਕ੍ਰਮ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੂਚੀਆਂ ਲਚਕਤਾ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਸੋਧ ਵਿੱਚ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਉਪਯੋਗਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਹੈ ਪਾਇਥਨ ਕੋਡ ਨਮੂਨਾ ਦਿਖਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਸੂਚੀਆਂ ਅਤੇ ਟੂਪਲਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ:
4. ਸੂਚੀ ਸਮਝ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿਓ?
ਸੂਚੀ ਸਮਝਣਾ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸੂਚੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਕੁਸ਼ਲ ਅਤੇ ਭਾਵਪੂਰਣ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜੋ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਤਰਕ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਲਾਈਨ ਵਿੱਚ ਲੂਪ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਉਹ ਸਾਡੇ ਇਰਾਦਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਬਦਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਲ ਸੰਟੈਕਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਦੁਹਰਾਓ ਅਤੇ ਸ਼ਰਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ, ਸ਼ੁੱਧ ਢਾਂਚੇ ਵਿੱਚ ਜੋੜਦੇ ਹਨ।
ਸੂਚੀ ਸਮਝਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਹਰੇਕ ਮੈਂਬਰ 'ਤੇ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਚਲਾ ਕੇ ਸੂਚੀਆਂ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਕੁਝ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ, ਇਹ ਸਭ ਕੁਝ ਇੱਕ ਸੁਥਰਾ ਕੋਡਬੇਸ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ।
ਇਹ ਪ੍ਰਗਟਾਵਾਤਮਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਪਾਇਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੰਭਾਵਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਝ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਗਣਨਾਤਮਕ ਲਾਭ ਵੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਪਾਈਥਨ ਸੂਚੀ ਸਮਝ ਦਾ ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਟਾਂਤ ਹੇਠਾਂ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ:
5. ਡੀਪਕਾਪੀ ਅਤੇ ਕਾਪੀ ਵਿਚਲੇ ਅੰਤਰ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ?
ਡੁਪਲੀਕੇਟਡ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦੀ ਹੈ deepcopy
ਅਤੇ copy
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ.
ਅਸਲੀ ਨੇਸਟਡ ਆਬਜੈਕਟ ਦੇ ਹਵਾਲੇ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਆਈਟਮ ਬਣਾ ਕੇ, ਏ copy
ਇੱਕ ਖੋਖਲੀ ਪ੍ਰਤੀਕ੍ਰਿਤੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਿਸਮਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਦੂਜੇ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਜਾਲ ਵਿੱਚ ਬੁਣਦਾ ਹੈ।
Deepcopy
ਮੂਲ ਆਬਜੈਕਟ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਸਾਰੇ ਲੜੀਵਾਰ ਭਾਗਾਂ ਦੀ ਮੁੜ-ਵਾਰ ਨਕਲ ਕਰਕੇ, ਸਾਰੇ ਕਨੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਕੱਟ ਕੇ ਅਤੇ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਵਿੱਚ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖ ਕੇ ਇੱਕ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਖੁਦਮੁਖਤਿਆਰ ਕਲੋਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਵਸਤੂ ਦੀ ਸੁਤੰਤਰਤਾ ਦੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੱਧਰ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ, deepcopy
ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਪ੍ਰਜਨਨ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਿ ਕਾਪੀ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸਤਹ-ਪੱਧਰ ਦੀ ਡੁਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਇਹ ਦਿਖਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਕੋਡ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ copy
ਅਤੇ deepcopy
ਇੱਕ ਦੂਜੇ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ:
6. ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਦੋਵੇਂ ਸਮਕਾਲੀ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਨ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਪੈਰਾਡਾਈਮਜ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦੇ ਅੰਦਰ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਥ੍ਰੈੱਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਇੱਕ ਸ਼ੇਅਰਡ ਮੈਮੋਰੀ ਸਪੇਸ ਵਿੱਚ ਸਮਕਾਲੀ ਕਾਰਜ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਗਲੋਬਲ ਇੰਟਰਪ੍ਰੇਟਰ ਲੌਕ (GIL) ਦੇ ਕਾਰਨ ਅਸਲ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਥਰਿੱਡ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਕਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖਰੇ ਪਾਈਥਨ ਇੰਟਰਪ੍ਰੇਟਰ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਸਪੇਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਹੀ ਸਮਾਨਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
I/O-ਬਾਉਂਡ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ, ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਵਧੇਰੇ ਹਲਕਾ ਅਤੇ ਵਿਹਾਰਕ ਹੈ, ਪਰ CPU-ਬੱਧ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਉੱਤਮ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਅਸਲ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਕੋਡ ਨਮੂਨਾ ਹੈ ਜੋ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਬਨਾਮ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ:
7. ਸਜਾਵਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕੀ ਹਨ ਅਤੇ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ, ਸਜਾਵਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਯੋਗੀਤਾ ਅਤੇ ਸਾਦਗੀ ਨੂੰ ਸੁਚੱਜੇ ਢੰਗ ਨਾਲ ਜੋੜਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਸੂਖਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੇ ਜਾਂ ਬਦਲਦੇ ਹਨ।
ਸਜਾਵਟ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਪਰਦੇ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੋਚੋ ਜੋ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸੁੰਦਰਤਾ ਨਾਲ ਲਪੇਟਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸੁਭਾਅ ਨੂੰ ਬਦਲੇ ਬਿਨਾਂ ਇਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇਕਾਈਆਂ, ਚਿੰਨ੍ਹ ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਏ ਗਏ ਹਨ @
, ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਿਲਕੁਲ ਨਵਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਆਉਟਪੁੱਟ ਕਰੋ, ਫੰਕਸ਼ਨ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਦੇ ਇੱਕ ਸਹਿਜ ਸਾਧਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਸਜਾਵਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਲੌਗਿੰਗ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਐਕਸੈਸ ਨਿਯੰਤਰਣ ਤੱਕ, ਸਪਸ਼ਟ, ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਸੰਟੈਕਸ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਕੋਡ ਨੂੰ ਨਵੀਆਂ ਪਰਤਾਂ ਨਾਲ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਜਾਵਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ:
8. *args ਅਤੇ **kwargs ਵਿਚਕਾਰ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ?
ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਲਚਕਦਾਰ ਮਾਪਦੰਡ *args
ਅਤੇ **kwargs
ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਆਰਗੂਮੈਂਟਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲੈਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸਥਿਤੀ ਸੰਬੰਧੀ ਆਰਗੂਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ *args
ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਟੂਪਲ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸਦੇ ਉਲਟ, ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਖਿਆ ਦੇ ਕੀਵਰਡ ਆਰਗੂਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ **kwargs
ਪੈਰਾਮੀਟਰ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਵਿੱਚ ਸਮੂਹ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਦੋਵੇਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਿਰਮਾਣ ਅਤੇ ਕਾਲਿੰਗ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ ਲਈ ਚੈਨਲਾਂ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ, **kwargs
ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੀਵਰਡ ਇਨਪੁਟਸ ਦੀ ਇੱਕ ਮਨਮਾਨੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਢਾਂਚਾਗਤ ਢੰਗ ਪੇਸ਼ ਕਰਨਾ *args
ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਸਥਿਤੀ ਸੰਬੰਧੀ ਇਨਪੁਟਸ ਨੂੰ ਸੁੰਦਰਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ।
ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਉਹ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਦੁਆਰਾ ਪਾਈਥਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਅਤੇ ਟਿਕਾਊਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਜੋ ਵਰਤਦਾ ਹੈ *args
ਅਤੇ **kwargs
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ:
9. ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਗੇ ਕਿ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਇੱਕ ਵਾਰ ਸਜਾਵਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬੁਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ?
ਪਾਇਥਨ ਸਜਾਵਟ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਸੁੰਦਰਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਜੋੜਨ ਵਿੱਚ ਮਾਹਰ ਹਨ, ਜਿਸਦੀ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਲੱਖਣਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ।
ਕਿਸੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਨੱਥੀ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਜਾਵਟ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਰੱਖ ਕੇ ਇਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਣਾ ਸੰਭਵ ਹੈ।
ਇਨਕੈਪਸਲੇਟ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਾਰ ਬੁਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਡੈਕੋਰੇਟਰ ਕਾਲ ਨੂੰ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਅਗਲੀਆਂ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਬਲੌਕ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਵਾਰ-ਵਾਰ ਚੱਲਣ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਨਾ ਹੋਵੇ।
ਸਜਾਵਟ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਦੀ ਇਸ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੂਖਮ ਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਿਲੱਖਣਤਾ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਸੁੰਦਰ ਅਤੇ ਬੇਰੋਕ ਦੋਨੋਂ ਹੋਵੇ।
ਇਹ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਕੋਡ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਸਜਾਵਟ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਬੁਲਾਏ ਜਾਣ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਸੀਮਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
10. ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਵਿਰਾਸਤ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਿਰਾਸਤੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕਲਾਸਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਲੜੀਵਾਰ ਲਿੰਕਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਵੈੱਬ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਮਾਤਾ-ਪਿਤਾ ਕਲਾਸ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਔਲਾਦ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਇੱਕ ਵੰਸ਼ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਉਤਪੰਨ (ਬੱਚੇ) ਕਲਾਸਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ (ਮਾਪਿਆਂ) ਕਲਾਸਾਂ ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ, ਬਦਲਣ, ਜਾਂ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਜੋੜਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਕੋਡ ਦੀ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਤਰਕਪੂਰਨ, ਲੜੀਵਾਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਲ ਵਰਗ ਆਪਣੇ ਮਾਤਾ-ਪਿਤਾ ਤੋਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਜਜ਼ਬ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ-ਨਾਲ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ, ਬਹੁ-ਪੱਧਰੀ ਵਸਤੂ ਮਾਡਲ ਬਣਾ ਕੇ ਆਪਣੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਵਿਵਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ, ਵਿਰਾਸਤ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਲਾਸ ਲੜੀ ਦੀਆਂ ਧਮਨੀਆਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਵੰਡਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ, ਚੰਗੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਸੰਗਠਿਤ ਆਬਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।
ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤਾ ਸਰਲ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਵਿਰਾਸਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ:
11. ਵਿਧੀ ਓਵਰਲੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਓਵਰਰਾਈਡਿੰਗ ਕੀ ਹੈ?
ਦੇ ਦੋ ਨੀਂਹ ਪੱਥਰ ਆਬਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ, ਵਿਧੀ ਓਵਰਲੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਧੀ ਓਵਰਰਾਈਡਿੰਗ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਕਈ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ ਇੱਕੋ ਢੰਗ ਦੇ ਨਾਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਵਿਧੀ ਓਵਰਲੋਡਿੰਗ ਲਈ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਦਸਤਖਤ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਵਿਧੀ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਅਤੇ ਦਲੀਲਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਵਿਧੀ ਓਵਰਰਾਈਡਿੰਗ ਇੱਕ ਉਪ-ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਵਿੱਚ ਆਪਣਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਲਾਗੂਕਰਨ ਜੋੜਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਇਸਦੀ ਮੂਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਹੈ, ਇਹ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਬੱਚੇ ਦਾ ਸੰਸਕਰਣ ਬੁਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਕੱਠੇ ਮਿਲ ਕੇ, ਇਹ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਵਿਧੀ ਵਿਹਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਕੇ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਜੋ ਸੰਦਰਭ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਲੋੜਾਂ 'ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਕੋਡ ਦਾ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਹੈ ਜੋ ਦੋਵਾਂ ਧਾਰਨਾਵਾਂ ਦੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦਿੰਦਾ ਹੈ:
12. ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਨਾਲ ਪੋਲੀਮੋਰਫਿਜ਼ਮ ਦੀ ਧਾਰਨਾ ਦਾ ਵਰਣਨ ਕਰੋ।
ਪੋਲੀਮੋਰਫਿਜ਼ਮ ਵੱਖ ਵੱਖ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਲਈ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਹੈ।
ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਕਿਸਮ ਜਾਂ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਕਈ ਤਰੀਕਿਆਂ ਨਾਲ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦੇ ਕੇ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲਤਾ ਅਤੇ ਮਾਪਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਸੰਖੇਪ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਪੌਲੀਮੋਰਫਿਜ਼ਮ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਵਰਗਾਂ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਵਿਰਾਸਤ ਦੇ ਮਾਧਿਅਮ ਨਾਲ ਇੱਕੋ ਵਰਗ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਵਜੋਂ ਮੰਨਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦੇ ਕੇ ਵੱਖਰੇ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਫੰਕਸ਼ਨ ਜਾਂ ਆਪਰੇਟਰ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਸਮੱਸਿਆ ਦੇ ਕਈ ਤਰ੍ਹਾਂ ਦੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦੇ ਕੇ ਕੋਡ ਸਰਲਤਾ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਕੋਡ ਨਮੂਨਾ ਹੈ ਜੋ ਪੋਲੀਮੋਰਫਿਜ਼ਮ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ:
13. ਉਦਾਹਰਨ, ਕਲਾਸ, ਅਤੇ ਸਥਿਰ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ।
ਉਦਾਹਰਣ, ਕਲਾਸ, ਅਤੇ ਸਟੈਟਿਕ ਵਿਧੀਆਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਆਬਜੈਕਟ ਅਤੇ ਕਲਾਸ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਦੇ ਆਪਣੇ ਵੱਖਰੇ ਤਰੀਕੇ ਹਨ।
ਸਭ ਤੋਂ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਕਿਸਮ, ਉਦਾਹਰਨ ਵਿਧੀਆਂ, ਕਲਾਸ ਇੰਸਟੈਂਸ ਡੇਟਾ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕਲਾਸ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਵਜੋਂ ਲੈਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸਨੂੰ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਵੈ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਕਲਾਸ ਖੁਦ ਨੂੰ (ਅਕਸਰ cls ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ) ਨੂੰ ਕਲਾਸ ਵਿਧੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਦਲੀਲ ਵਜੋਂ ਸਵੀਕਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ @classmethod ਨਾਲ ਦਰਸਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਉਹ ਕਲਾਸ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਸਟੈਟਿਕ ਢੰਗ, ਹੈਸ਼ ਚਿੰਨ੍ਹ @staticmethod ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਏ ਗਏ, ਕਲਾਸ ਜਾਂ ਉਦਾਹਰਣ ਅਵਸਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਕਲਾਸ ਦੇ ਅੰਦਰ ਮੌਜੂਦ ਫ੍ਰੀਸਟੈਂਡਿੰਗ ਫੰਕਸ਼ਨ ਹਨ ਅਤੇ ਸਵੈ ਜਾਂ cls ਨੂੰ ਪਹਿਲੇ ਪੈਰਾਮੀਟਰ ਵਜੋਂ ਨਹੀਂ ਲੈਂਦੇ ਹਨ।
ਕਿਉਂਕਿ ਹਰੇਕ ਵਿਧੀ ਕਿਸਮ ਵੱਖਰੀ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਉਪਯੋਗਤਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਆਬਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲਚਕਦਾਰ ਅਤੇ ਸਟੀਕ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।
ਕੋਡ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ ਵਜੋਂ:
14. ਵਰਣਨ ਕਰੋ ਕਿ ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਸੈੱਟ ਅੰਦਰੂਨੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚਾ ਹੈਸ਼ਟੇਬਲ ਕਹੇ ਜਾਣ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਾਇਥਨ ਸੈੱਟ ਦੁਆਰਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਕਰਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਹਿੱਸਿਆਂ ਦਾ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਕ੍ਰਮਬੱਧ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹੈ।
ਪਾਈਥਨ ਇੱਕ ਹੈਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇੱਕ ਐਲੀਮੈਂਟ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਤੱਤ ਨੂੰ ਇੱਕ ਹੈਸ਼ ਮੁੱਲ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਜੋ ਫਿਰ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਸਥਾਨ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਤਤਕਾਲ ਮੈਂਬਰਸ਼ਿਪ ਜਾਂਚਾਂ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇ ਕੇ ਅਤੇ ਡੁਪਲੀਕੇਟ ਐਂਟਰੀਆਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਕੇ, ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਹਰ ਤੱਤ ਵਿਲੱਖਣ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਹੈ।
ਇਸਲਈ, ਸੈੱਟਾਂ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਯੂਨੀਅਨਾਂ, ਕ੍ਰਾਸਿੰਗਾਂ ਅਤੇ ਅੰਤਰਾਂ ਵਰਗੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸਦੇ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਡਾਟਾ ਬਣਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਕੋਡ ਦਾ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਹੈ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਸੈੱਟ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨੀ ਹੈ:
15. ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ?
ਇੱਕ ਹੈਸ਼ਟੇਬਲ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਦੀ ਬੁਨਿਆਦ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਤੁਰੰਤ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਮੁੱਖ-ਮੁੱਲ ਜੋੜਿਆਂ ਦੇ ਗਤੀਸ਼ੀਲ, ਅਕ੍ਰਮਿਤ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਹਨ।
Python ਕੁੰਜੀ ਦੇ ਹੈਸ਼ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੈਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਕੁੰਜੀ-ਮੁੱਲ ਜੋੜਾ ਜਾਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਮੁੱਲ ਦੇ ਸਟੋਰੇਜ ਪਤੇ ਦੀ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਹੈਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤੁਰੰਤ ਦੁਭਾਸ਼ੀਏ ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਐਡਰੈੱਸ ਵੱਲ ਇਸ਼ਾਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਕੁੰਜੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਤੁਰੰਤ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤੀ, ਸੰਮਿਲਨ, ਅਤੇ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀਆਂ ਕਾਰਵਾਈਆਂ ਵਿੱਚ ਹੈਰਾਨੀਜਨਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਹੈ।
ਪਾਇਥਨ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ਾਂ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਤੀ ਅਤੇ ਲਚਕਤਾ ਦੇ ਲੁਭਾਉਣੇ ਸੁਮੇਲ ਦੇ ਕਾਰਨ Devs ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਹੇਠਾਂ ਸੂਚੀਬੱਧ ਇੱਕ ਕੋਡ ਨਮੂਨਾ ਹੈ ਜੋ ਦਿਖਾ ਰਿਹਾ ਹੈ ਕਿ ਪਾਈਥਨ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ:
16. ਨਾਮੀ ਟੂਪਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੇ ਫਾਇਦਿਆਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ।
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਨਾਮਿਤ ਟੂਪਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਨੂੰ ਟੂਪਲਾਂ ਦੀ ਸਰਲਤਾ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ, ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਇੱਕ ਛੋਟਾ, ਸਵੈ-ਵਿਆਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਬਣਤਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਰਵਾਇਤੀ ਟੂਪਲ ਨੂੰ ਨਾਮਿਤ ਟੂਪਲਾਂ ਦੁਆਰਾ ਵਧਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕੋਡ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਵਰਣਨ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਨਾਮਿਤ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋਏ ਟੂਪਲਾਂ ਦੀ ਅਟੱਲਤਾ ਅਤੇ ਮੈਮੋਰੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹਨ।
ਨਾਮੀ ਟੂਪਲਸ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਿਧੀ ਦੇ ਸਿੱਧੇ, ਹਲਕੇ ਵਜ਼ਨ ਵਾਲੀਆਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਕਰਕੇ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾ ਕੇ ਸਪੱਸ਼ਟ, ਸਮਝਣ ਯੋਗ, ਅਤੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਾਲੇ ਕੋਡ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਨਾਮਿਤ ਟੂਪਲ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦੇ ਹਨ ਜੋ ਗਤੀ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਡਾਟਾ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਨਾਮਕ ਟੂਪਲਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਇੱਕ ਕੋਡ ਨਮੂਨਾ ਹੇਠਾਂ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ:
17. ਕੋਸ਼ਿਸ਼-ਸਿਵਾਏ ਬਲਾਕ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ?
ਟ੍ਰਾਈ-ਸਿਵਾਏ ਬਲਾਕ ਪਾਈਥਨ ਐਕਸਪ੍ਰੈਸਿਵ ਸਿੰਟੈਕਸ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਸੈਂਟੀਨੇਲ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਰਨਟਾਈਮ ਬੇਨਿਯਮੀਆਂ ਤੋਂ ਚੌਕਸੀ ਨਾਲ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਨਿਰਵਿਘਨ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਬਲਾਕ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਨਿਯੰਤਰਣ ਆਪਣੇ ਆਪ ਹੀ ਬਲਾਕ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਉਚਿਤ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਹੋ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨੂੰ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ, ਫਿਕਸਿੰਗ, ਜਾਂ ਸ਼ਾਇਦ ਅਪਵਾਦ ਨੂੰ ਮੁੜ-ਥਰੂ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਨ, ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਅਪਵਾਦਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਨਾਲ, ਇਹ ਸਿਸਟਮ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਵਿਘਨਕਾਰੀ ਕਰੈਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਸੁਧਾਰ ਵੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਨੁਭਵ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਕੋਸ਼ਿਸ਼-ਸਿਵਾਏ ਬਲਾਕ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਗਲਤੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਮਜ਼ਬੂਤੀ ਅਤੇ ਸਥਿਰਤਾ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਕੋਡ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਨਮੂਨਾ ਹੈ ਜੋ ਕੋਸ਼ਿਸ਼-ਸਿਵਾਏ ਬਲਾਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ:
18. raise ਅਤੇ assert ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਐਰਰ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਵਿੱਚ raise ਅਤੇ assert ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਅਪਵਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਦੋ ਵੱਖਰੇ ਪਰ ਸੰਬੰਧਿਤ ਸਮੀਕਰਨਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।
The raise
ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਿਆਂ 'ਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਖਾਸ ਅਪਵਾਦਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਕੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Assert
, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਇੱਕ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਟੂਲ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਵੈਚਲਿਤ ਤੌਰ 'ਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਕੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ AssertionError
ਜੇਕਰ ਇਸਦੀ ਅਨੁਸਾਰੀ ਸਥਿਤੀ ਸੰਤੁਸ਼ਟ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਦੌਰਾਨ ਇਰਾਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
Assert
ਬਸ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ raise ਵਿਆਪਕ, ਵਧੇਰੇ ਸਪੱਸ਼ਟ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਪਰਮਿਟ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਅਪਵਾਦ ਉਤਪਾਦਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ ਅਤੇ ਦਾਅਵਾ ਕਰਨਾ ਦੋਵੇਂ।
ਇੱਥੇ ਕੁਝ ਨਮੂਨਾ ਕੋਡ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ raise
ਅਤੇ assert
:
19. ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਬਾਈਨਰੀ ਫਾਈਲ ਤੋਂ ਡੇਟਾ ਕਿਵੇਂ ਪੜ੍ਹਦੇ ਅਤੇ ਲਿਖਦੇ ਹੋ?
ਬਾਈਨਰੀ ਮੋਡ ਨਿਰਧਾਰਕ ਦੇ ਨਾਲ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਓਪਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਬਾਈਨਰੀ ਫਾਈਲਾਂ ਨਾਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਰਨ ਨਾਲ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਸਰਲਤਾ ਦਾ ਸੰਤੁਲਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਵਰਤ rb
or wb
ਬਾਈਨਰੀ ਫਾਈਲ ਖੋਲ੍ਹਣ ਵੇਲੇ ਮੋਡ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣਗੇ ਕਿ ਬਾਈਨਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਜਾਂ ਲਿਖਣ ਵੇਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਸਦੇ ਅਣਕੋਡ ਕੀਤੇ, ਕੱਚੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਮੰਨਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹਨਾਂ ਮੋਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਪਾਈਥਨ ਗੈਰ-ਟੈਕਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨੂੰ ਸਰਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਤਸਵੀਰਾਂ ਜਾਂ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟੇਬਲ ਫਾਈਲਾਂ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਬਾਈਨਰੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਹੀ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ, ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਬਾਈਨਰੀ ਫਾਈਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦਾ ਦਰਵਾਜ਼ਾ ਖੋਲ੍ਹਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਸੀਰੀਅਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ, ਚਿੱਤਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ, ਅਤੇ ਬਾਈਨਰੀ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਕੁਝ ਦਾ ਜ਼ਿਕਰ ਕਰਨ ਲਈ।
ਇੱਕ ਬਾਈਨਰੀ ਫਾਈਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਕੋਡ ਦੀ ਇਹ ਉਦਾਹਰਣ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪੜ੍ਹਨਾ ਅਤੇ ਲਿਖਣਾ ਹੈ:
20. ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ with
ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਅਤੇ ਫਾਈਲ I/O ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਸਦੇ ਫਾਇਦੇ।
Python's with Statement, ਜੋ ਅਕਸਰ I/O ਫਾਈਲ ਨਾਲ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸੰਦਰਭ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੇ ਵਿਚਾਰ ਲਈ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
ਫਾਈਲਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵੇਲੇ, with
ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਤੁਰੰਤ ਵਰਤੋਂ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਫਾਈਲ ਨੂੰ ਬੰਦ ਕਰ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਕਿ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਕੋਈ ਅਪਵਾਦ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਸਰੋਤ ਲੀਕ ਤੋਂ ਬਚਾਉਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਾਫ਼ ਸਮਾਪਤੀ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਬਾਇਲਰਪਲੇਟ ਕੋਡ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਸਿੰਟੈਕਟਿਕ ਸ਼ੂਗਰ ਕੋਡ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਅਪਵਾਦ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਸਰਲਤਾ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀ ਫਾਈਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਅਤੇ ਸਾਫ਼-ਸੁਥਰੇ ਹਨ, ਅਣਕਿਆਸੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਾਅ ਕਰਨ ਅਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਸਪਸ਼ਟਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਟੇਟਮੈਂਟ ਦੇ ਨਾਲ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਕੋਡ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਦਾ ਹੈ with
ਫਾਈਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਬਿਆਨ:
21. ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਿੰਗਲਟਨ ਮੋਡੀਊਲ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਉਗੇ?
ਕਲਾਸ ਵਿਧੀਆਂ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਾਂਚਾਂ ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਸਿੰਗਲਟਨ ਮੋਡੀਊਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਇੱਕ ਡਿਜ਼ਾਇਨ ਪੈਟਰਨ ਜੋ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਆਪਣੀ ਖੁਦ ਦੀ ਉਦਾਹਰਨ ਦਾ ਟ੍ਰੈਕ ਬਣਾ ਕੇ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਵਾਪਸ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਢੰਗ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਕੇ, ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇਸ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਗਲੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਪਹਿਲੀ ਉਦਾਹਰਣ ਦੀ ਨਕਲ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਇੱਕ ਬਿੰਦੂ ਦੇ ਨਾਲ, ਸਰੋਤਾਂ ਤੱਕ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਪਹੁੰਚ, ਅਤੇ ਪ੍ਰਤੀਯੋਗੀ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਤੋਂ ਸੁਰੱਖਿਆ, ਸਿੰਗਲਟਨ ਨਿਯੰਤਰਣ ਦੇ ਇੱਕ ਪੁਆਇੰਟ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਦਿਵਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇਹ ਸਾਂਝੇ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਪਹੁੰਚ ਅਤੇ ਸੋਧ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦੇਣ ਲਈ ਇੱਕ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਵਿਕਸਤ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਨਮੂਨਾ ਹੈ ਜੋ ਸਿੰਗਲਟਨ ਕਲਾਸ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ:
22. ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ ਮੈਮੋਰੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਕੁਝ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦਾ ਨਾਮ ਦਿਓ।
ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਮੈਮੋਰੀ ਖਪਤ ਓਪਟੀਮਾਈਜੇਸ਼ਨ ਅਕਸਰ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਚੋਣ, ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਸੁਧਾਰ, ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਸਾਵਧਾਨ ਸੰਤੁਲਨ ਕਾਰਜ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ, ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਜਨਰੇਟਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮੈਮੋਰੀ ਵਿੱਚ ਰੱਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਫਲਾਈ 'ਤੇ ਆਈਟਮਾਂ ਦਾ ਆਲਸੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਕੇ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ 'ਤੇ ਘੱਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਹੋਰ ਘਟਾਉਣਾ ਸੂਚੀਆਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਐਰੇ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਦੇ ਨਾਲ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲ ਕੇ ਅਤੇ ਥੋੜ੍ਹੇ ਸਮੇਂ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਭਵ ਹੈ __slots__
ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਗੁਣਾਂ ਦੇ ਗਠਨ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਇਨ-ਕਲਾਸ ਘੋਸ਼ਣਾਵਾਂ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹਨ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਵੀ ਸੋਚਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਕਿੰਨੀ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਕੋਡ ਦੀ ਇੱਕ ਛੋਟੀ ਜਿਹੀ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤੀ ਗਈ ਮੈਮੋਰੀ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ:
23. ਤੁਸੀਂ regex ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਦਿੱਤੇ ਗਏ ਸਤਰ ਤੋਂ ਸਾਰੇ ਈਮੇਲ ਪਤਿਆਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰੋਗੇ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਨਿਯਮਤ ਸਮੀਕਰਨ (ਰੇਜੈਕਸ) ਇੱਕ ਸਤਰ ਤੋਂ ਈਮੇਲ ਪਤਿਆਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਬਹੁਪੱਖਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸਕਾਰ ਨੂੰ ਟੈਕਸਟ ਸਮੱਗਰੀ ਦੁਆਰਾ ਸਮਝਦਾਰੀ ਨਾਲ ਫਿਲਟਰ ਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋੜੀਂਦੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਇੱਕ ਈਮੇਲ ਪਤੇ ਦੀ ਬਣਤਰ ਨੂੰ ਸਥਾਪਿਤ ਕਰਨ ਲਈ, ਕੋਈ ਰੀ-ਮੋਡਿਊਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ ਰੀਜੈਕਸ ਪੈਟਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਫਿਰ, ਤੁਸੀਂ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹੋ findall
ਟਾਰਗਿਟ ਸਤਰ ਤੋਂ ਸਾਰੀਆਂ ਘਟਨਾਵਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ।
ਇਹ ਵਿਧੀ ਸਾਰੇ ਲੁਕੇ ਹੋਏ ਈਮੇਲ ਪਤੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲਿਖਤੀ ਭੁਲੇਖੇ 'ਤੇ ਮਾਹਰਤਾ ਨਾਲ ਨੈਵੀਗੇਟ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕੱਢਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ ਕਰਦੀ ਹੈ ਬਲਕਿ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਭਰੋਸਾ ਵੀ ਦਿੰਦੀ ਹੈ।
ਪਾਇਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੀ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ, ਸਟ੍ਰਿੰਗਾਂ ਤੋਂ ਕੁਝ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੱਢਣ ਲਈ Regex ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਕੋਡ ਦਾ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਹੈ ਜੋ ਈਮੇਲਾਂ ਨੂੰ ਐਕਸਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ regex ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ:
24. ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਫੈਕਟਰੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੈਟਰਨ ਅਤੇ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਬਾਰੇ ਦੱਸੋ
ਆਬਜੈਕਟ-ਓਰੀਐਂਟਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦਾ ਬੁਨਿਆਦੀ ਸਿਧਾਂਤ, ਫੈਕਟਰੀ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਪੈਟਰਨ, ਉਤਪੰਨ ਕੀਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ ਆਬਜੈਕਟਾਂ ਦੀ ਸਟੀਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਦੀ ਸਿਰਜਣਾ ਹੈ।
ਫੈਕਟਰੀ ਪੈਟਰਨ ਨੂੰ ਇੱਕ ਢੰਗ ਬਣਾ ਕੇ ਪਾਇਥਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਧੀ ਇਨਪੁਟਸ ਜਾਂ ਸੰਰਚਨਾਵਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ਤੇ ਕਈ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ, ਜਿਸ ਨੂੰ ਕਈ ਵਾਰ "ਫੈਕਟਰੀ" ਵਜੋਂ ਜਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਕਲਾਸ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਨੂੰ ਬੁਣਨ ਲਈ ਇੱਕ ਹੱਬ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਾਲਰ ਦੁਆਰਾ ਹੱਥੀਂ ਕਲਾਸਾਂ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵਸਤੂਆਂ ਬਣਾਈਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਫੈਕਟਰੀ ਪੈਟਰਨ ਕੋਡ ਮਾਡਯੂਲਰਿਟੀ ਅਤੇ ਇਕਸੁਰਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਇੱਕ ਡੀਕਪਲਡ, ਸਕੇਲੇਬਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਵਸਤੂਆਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਸਰਲ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਵੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
25. ਇੱਕ ਇਟਰੇਟਰ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਰ ਵਿੱਚ ਕੀ ਅੰਤਰ ਹੈ?
ਪਾਇਥਨ ਦੇ ਦੁਹਰਾਓ ਅਤੇ ਜਨਰੇਟਰਾਂ ਤੋਂ ਇਹ ਸਪੱਸ਼ਟ ਹੈ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਨਿਰਮਾਣ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਲੂਪ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹਨਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਦੇ ਤਰੀਕੇ ਵਿੱਚ ਸੂਖਮ ਅੰਤਰ ਹਨ।
ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ, ਜੋ ਅਕਸਰ ਇਸਦੇ ਉਪਜ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਦੁਆਰਾ ਪਛਾਣਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਆਪਣੀ ਸਥਿਤੀ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਫਲਾਈ 'ਤੇ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਖੇਪ ਅਤੇ ਯਾਦਦਾਸ਼ਤ-ਕੁਸ਼ਲ ਤਰੀਕਾ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਇਟਰੇਟਰ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਕਲਾਸ ਦੇ ਤੌਰ ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ __iter__
ਅਤੇ __next__
ਇਸਦੀ ਦੁਹਰਾਓ ਸਥਿਤੀ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁੱਲ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਹਰੇਕ ਦੇ ਖਾਸ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਦੇ ਅਧਾਰ 'ਤੇ ਆਪਣੇ ਗੁਣ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਦੁਹਰਾਓ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ, ਆਬਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਤਰੀਕੇ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਕਿ ਜਨਰੇਟਰ ਇੱਕ ਹਲਕੇ, ਆਲਸੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤਕਨੀਕ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਦੋਵੇਂ ਤਕਨੀਕਾਂ ਡਿਵੈਲਪਰ ਦੇ ਸ਼ਸਤਰ ਨੂੰ ਜੋੜਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨਾ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਇਟਰੇਟਰ ਅਤੇ ਇੱਕ ਜਨਰੇਟਰ ਦੇ ਕੋਡ ਦਾ ਇੱਕ ਟੁਕੜਾ ਹੈ:
26. ਕਿਵੇਂ ਕਰਦਾ ਹੈ @property
ਸਜਾਵਟ ਦਾ ਕੰਮ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ '@ਪ੍ਰਾਪਰਟੀ' ਡੈਕੋਰੇਟਰ ਇੱਕ ਸੁੰਦਰ ਧੁਨ ਵਜਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਿਧੀ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਗੁਣ-ਵਰਗੀ ਪਹੁੰਚ ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ, ਵਸਤੂ ਦੀ ਵਰਤੋਂਯੋਗਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਗਟਾਵੇ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
@ਪ੍ਰੌਪਰਟੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਰੈਕਟਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਇੱਕ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਬੁਲਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕਰਨ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ। ਇਹ ਆਬਜੈਕਟ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆ ਲਈ ਇੱਕ ਸਪਸ਼ਟ ਅਤੇ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਇੰਟਰਫੇਸ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਇਨਕੈਪਸੂਲੇਸ਼ਨ ਦੇ ਇੱਕ ਨਿਪੁੰਨ ਸੰਤੁਲਨ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਅਨੁਭਵੀ ਇੰਟਰਫੇਸ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਆਬਜੈਕਟ ਰਾਜਾਂ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਗੈਟਰ ਅਤੇ ਸੇਟਰ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਗੁਣ ਪਹੁੰਚਯੋਗਤਾ ਦੇ ਨਾਲ ਵਿਧੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਜੋੜ ਕੇ, @property
ਸਜਾਵਟ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਸਾਧਨ ਵਜੋਂ ਉੱਭਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਸਿੱਧਾ ਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਵਸਤੂ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ @property
ਸਜਾਵਟ ਹੇਠਾਂ ਦਿਖਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ:
27. ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਬੁਨਿਆਦੀ REST API ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਓਗੇ?
HTTP ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਵਾਲੀਆਂ ਵੈਬ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨੂੰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਕਸਰ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਬਣਾਉਂਦੇ ਸਮੇਂ ਫਲਾਸਕ ਵਰਗੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੀ ਭਾਵਪੂਰਤ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ REST API ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ.
ਇਸਦੇ ਸਰਲ ਅਤੇ ਸਮਝਣ ਯੋਗ ਸੰਟੈਕਸ ਦੇ ਨਾਲ, ਫਲਾਸਕ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਰੂਟ ਬਣਾਉਣ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ GET ਅਤੇ POST ਸਮੇਤ, ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ ਕਈ HTTP ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੁਆਰਾ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਫਲਾਸਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਇੱਕ REST API ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ HTTP ਬੇਨਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮੌਜੂਦ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜੇ ਵਿਲੱਖਣ ਅੰਤ ਬਿੰਦੂਆਂ ਨੂੰ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਕੇ ਜਵਾਬ ਵਿੱਚ ਸੰਬੰਧਿਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ ਨੈੱਟਵਰਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸੌਫਟਵੇਅਰ ਭਾਗਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਸਹਿਜ ਸੰਚਾਰ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਡਿਵੈਲਪਰ Python ਅਤੇ Flask ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ REST API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਕੋਡ ਦਾ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਟੁਕੜਾ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ REST API ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਫਲਾਸਕ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ:
28. ਵਰਣਨ ਕਰੋ ਕਿ HTTP POST ਬੇਨਤੀ ਕਰਨ ਲਈ ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨੀ ਹੈ।
ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਬੇਨਤੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਟੂਲ ਹੈ ਜੋ HTTP ਸੰਚਾਰ ਦੀਆਂ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਸੁਆਗਤ API ਵਿੱਚ ਬਦਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ HTTP POST ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਔਨਲਾਈਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਕਰਨਾ ਸਰਲ ਅਤੇ ਕੁਦਰਤੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇੱਕ POST ਬੇਨਤੀ ਪੋਸਟ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ, ਮੰਜ਼ਿਲ URL ਦੇ ਕੇ, ਅਤੇ ਭੇਜੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਸਮੱਗਰੀ ਨੂੰ ਨੱਥੀ ਕਰਕੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਫਾਰਮ ਡੇਟਾ, JSON, ਫਾਈਲਾਂ ਅਤੇ ਹੋਰ ਬਹੁਤ ਕੁਝ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਫਿਰ ਅੰਡਰਲਾਈੰਗ HTTP ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਡੈਟਾ ਨੂੰ ਮਨੋਨੀਤ URL ਨੂੰ ਭੇਜਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਤਰਲ ਵੈਬ ਇੰਟਰੈਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਕਰਨ ਲਈ ਸਰਵਰ ਦੇ ਜਵਾਬ ਨੂੰ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੀ ਹੈ।
ਡਿਵੈਲਪਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਔਨਲਾਈਨ ਸੇਵਾਵਾਂ ਨਾਲ ਜੁੜ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਫਾਰਮ ਡੇਟਾ ਸਪੁਰਦ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਬੇਨਤੀਆਂ ਰਾਹੀਂ ਵੈਬ API ਦੇ ਨਾਲ ਇੰਟਰਫੇਸ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਥਾਨਕ ਐਪਸ ਅਤੇ ਗਲੋਬਲ ਵੈੱਬ ਵਿਚਕਾਰ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਬੇਨਤੀਆਂ ਦੀ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੋਡ ਦਾ ਨਮੂਨਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ HTTP POST ਬੇਨਤੀ ਕਿਵੇਂ ਭੇਜਣੀ ਹੈ:
29. ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਇੱਕ PostgreSQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਜੁੜੋਗੇ?
Python ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ PostgreSQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਜੁੜਣਾ psycopg2 ਪੈਕੇਜ ਦੁਆਰਾ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਹੈਂਡਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਪੁਲ ਜੋ ਸਹਿਜ ਡਾਟਾਬੇਸ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਵਰਤ ਕੇ psycopg2
, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, SQL ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਨਤੀਜੇ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਸਿੱਧੇ ਹੀ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਵਿੱਚ PostgreSQL ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਨੂੰ ਜੋੜ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਕੋਡ ਦੀਆਂ ਕੁਝ ਲਾਈਨਾਂ ਨਾਲ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਟਾਬੇਸ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਅਨਲੌਕ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਇਹ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਕਸੈਸ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਸੋਧਿਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਅਤੇ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ।
ਇਹ ਮੋਡੀਊਲ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਅਤੇ PostgreSQL ਵਿਚਕਾਰ ਤਾਲਮੇਲ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰਕੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਨਮੂਨਾ ਕੋਡ ਹੈ ਜੋ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ psycopg2
ਇੱਕ PostgreSQL ਡਾਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਕੁਨੈਕਸ਼ਨ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀ:
30. ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ORMs ਦੀ ਕੀ ਭੂਮਿਕਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਨੂੰ ਨਾਮ ਦਿਓ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਆਬਜੈਕਟ-ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਮੈਪਿੰਗ (ORM) ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਕਲਾਸਾਂ ਅਤੇ ਆਬਜੈਕਟ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਜੁੜਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਆਬਜੈਕਟ-ਓਰੀਐਂਟਡ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ ਰਿਲੇਸ਼ਨਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਪ੍ਰਸ਼ਾਸਨ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਹਾਰਮੋਨਿਕ ਵਿਚੋਲੇ ਵਜੋਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।
SQLAlchemy, ਪਾਈਥਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸਭ ਤੋਂ ਮਸ਼ਹੂਰ ORMs ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ, ਉੱਚ-ਪੱਧਰੀ, ਆਬਜੈਕਟ-ਅਧਾਰਿਤ ਸੰਟੈਕਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮਲਟੀਪਲ SQL ਡੇਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਇੰਟਰੈਕਟ ਕਰਨ ਲਈ ਟੂਲਸ ਦਾ ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਸੈੱਟ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ।
SQLAlchemy ਦੀ ਮਦਦ ਨਾਲ, ਡੇਟਾਬੇਸ ਇਕਾਈਆਂ ਨੂੰ ਪਾਈਥਨ ਕਲਾਸਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਸਤੁਤ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਕਲਾਸਾਂ ਦੀਆਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਡਾਟਾਬੇਸ ਟੇਬਲ ਵਿੱਚ ਕਤਾਰਾਂ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਨੂੰ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕੱਚੇ SQL ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਲਿਖੇ ਬਿਨਾਂ ਡਾਟਾਬੇਸ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
SQL ਅਤੇ ਡਾਟਾਬੇਸ ਕਨੈਕਟੀਵਿਟੀ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, SQLAlchemy ਵਰਗੇ ORM ਇਸ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਯੋਗ ਡਾਟਾਬੇਸ ਪਰਸਪਰ ਕ੍ਰਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਵ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਜੋ ਦਿਖਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ SQLAlchemy ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ:
31. ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਕਰੋਗੇ?
ਇੱਕ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਇਸਦੀ ਗਣਨਾਤਮਕ ਬਣਤਰ ਅਤੇ ਇਸਦੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਅਤੇ ਸਪੇਸ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਕੇ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਸੰਭਾਵਿਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨੂੰ ਲੱਭਿਆ ਜਾ ਸਕੇ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕੇ।
ਡਿਵੈਲਪਰ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਰਨਟਾਈਮ ਦੌਰਾਨ ਆਪਣੇ ਕੋਡ ਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦਾ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ cProfile
ਮੋਡੀਊਲ
ਅਜਿਹਾ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਉਹ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਾਂ, ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਟਾਈਮਜ਼, ਅਤੇ ਕਾਲ ਰਿਸ਼ਤਿਆਂ 'ਤੇ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਤੁਸੀਂ ਗਾਰੰਟੀ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ ਕੋਡ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਵੀ, ਕੰਪਿਊਟਿੰਗ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਸੰਤੁਲਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੇ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ, ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਲਈ ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਾਵਧਾਨੀਪੂਰਵਕ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਾਂ ਨੂੰ ਅਕੁਸ਼ਲਤਾਵਾਂ ਦੇ ਵਿਰੁੱਧ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਉਹ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਤੌਰ 'ਤੇ ਟਿਊਨਡ ਹਨ ਅਤੇ ਕੰਪਿਊਟੇਸ਼ਨਲ ਮੰਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸੀਮਾ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਕਾਰੀ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਪ੍ਰੋਫਾਈਲਿੰਗ ਦੀ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਉਦਾਹਰਣ ਹੈ cProfile
ਮੋਡੀਊਲ:
32. CPython ਵਿੱਚ GIL (ਗਲੋਬਲ ਇੰਟਰਪ੍ਰੇਟਰ ਲਾਕ) ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ
CPython ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ ਇੰਟਰਪ੍ਰੇਟਰ ਲੌਕ (GIL) ਇੱਕ ਸੈਂਟੀਨੇਲ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਗਾਰੰਟੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇੱਕ ਵਾਰ ਇੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਥ੍ਰੈੱਡ ਪਾਈਥਨ ਬਾਈਟਕੋਡ ਨੂੰ ਚਲਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਮਲਟੀ-ਥ੍ਰੈਡਡ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਵੀ।
ਭਾਵੇਂ ਇਹ ਇੱਕ ਰੁਕਾਵਟ ਜਾਪਦੀ ਹੈ, GIL CPython ਦੇ ਮੈਮੋਰੀ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡਾਟਾ ਢਾਂਚੇ ਨੂੰ ਸਮਕਾਲੀ ਪਹੁੰਚ ਤੋਂ ਬਚਾਉਣ ਅਤੇ ਸਿਸਟਮ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
I/O-ਬਾਉਂਡ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਮਲਟੀਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ, ਜਿੱਥੇ ਥਰਿੱਡਾਂ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਡਿਲੀਵਰ ਜਾਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਦੀ ਉਡੀਕ ਕਰਨੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ, ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਿਆ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ, ਹਾਲਾਂਕਿ, GIL ਇਸ ਲੋੜ ਨੂੰ ਖਤਮ ਨਹੀਂ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਭਾਵੇਂ GIL CPU-ਬੱਧ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਖੜ੍ਹੀਆਂ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸਦੇ ਵਿਵਹਾਰ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲਨ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਜਾਂ ਸਮਕਾਲੀ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਨੂੰ ਨਿਯੁਕਤ ਕਰਨਾ, ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ, ਸਮਕਾਲੀ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਬਣਾਉਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਹੈ ਜੋ ਥਰਿੱਡਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ GIL CPU-ਬੱਧ ਕਾਰਜਾਂ 'ਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦਾ ਹੈ:
33. ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਅਸਿੰਕ/ਵੇਟ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰੋ। ਇਹ ਰਵਾਇਤੀ ਥਰਿੱਡਿੰਗ ਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਵੱਖਰਾ ਹੈ?
ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ async/await ਸੰਟੈਕਸ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਦੀ ਦੁਨੀਆ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਇੱਕ ਪੈਰਾਡਾਈਮ ਜੋ ਕੁਝ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਰਨਟਾਈਮ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਣ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਸ ਦੌਰਾਨ, ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਦੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਦਿਆਂ ਹੋਰ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਣ।
Async/await ਇੱਕ ਸਿੰਗਲ ਥ੍ਰੈੱਡ ਵਿੱਚ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਪਰ ਥ੍ਰੈਡ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਗੈਰ-ਬਲਾਕਿੰਗ ਵਿਵਹਾਰ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਕਾਰਜਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਛਾਲ ਮਾਰਨ ਲਈ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਇਹ ਕਲਾਸੀਕਲ ਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਦੇ ਉਲਟ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਥ੍ਰੈੱਡ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਚੱਲਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਕਸਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਅਤੇ ਸਮਕਾਲੀਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਸਮਕਾਲੀ I/O-ਬਾਉਂਡ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਸਿੱਧੀ ਪਹੁੰਚ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਇੱਕ ਸਹਿਕਾਰੀ ਮਲਟੀਟਾਸਕਿੰਗ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਆਪਣੀ ਇੱਛਾ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਣ ਪੈਦਾ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, async/await ਸਮਕਾਲੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ, ਸਰਲ ਤਰੀਕਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਿੱਥੇ I/O ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਆਮ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਅਤੇ ਜਟਿਲਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਤੁਲਨ ਲੱਭਦੇ ਹਨ।
ਪਾਈਥਨ ਕੋਡ ਦੀ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਨ ਜੋ async/await ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ:
34. ਵਰਣਨ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਿਵੇਂ ਕਰੋਗੇ concurrent.futures
.
ਥਰਿੱਡਾਂ ਜਾਂ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਰਾਹੀਂ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕਾਲਬਲਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਇੰਟਰਫੇਸ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਅਸਿੰਕ੍ਰੋਨਸ ਅਤੇ ਸਮਾਨਾਂਤਰ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਬੰਧਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਮੋਡੀਊਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰਾਂ (ਥ੍ਰੈਡਪੂਲਐਕਸੀਕਿਊਟਰ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸਪੂਲਐਕਸੀਕਿਊਟਰ) ਦੁਆਰਾ ਥ੍ਰੈਡਿੰਗ ਅਤੇ ਮਲਟੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੇ ਨਾਜ਼ੁਕ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਾਲਬਲਾਂ ਦੇ ਸਰੋਤ ਵੰਡ ਅਤੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਡਿਵੈਲਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਢੰਗ ਨਾਲ CPU-ਬੱਧ ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਲਈ ਮਲਟੀ-ਕੋਰ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਟਰ ਨੂੰ ਕੰਮ ਭੇਜ ਕੇ ਗੈਰ-ਬਲਾਕਿੰਗ I/O ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਨਾਲੋ-ਨਾਲ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੂੰ ਵੀ ਇਕੱਠਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਜਵਾਬਦੇਹ ਅਤੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਕਾਰੀ ਹਨ, concurrent.futures
ਇੱਕ ਸਪੇਸ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਗਣਨਾਵਾਂ ਅਤੇ I/O ਗਤੀਵਿਧੀਆਂ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਮਿਲ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਇੱਥੇ ਕੋਡ ਦਾ ਇੱਕ ਨਮੂਨਾ ਹੈ ਜੋ ਵਰਤਦਾ ਹੈ concurrent.futures
:
35. ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਕੇਸ ਅਤੇ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ Django ਅਤੇ Flask ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰੋ।
ਪਾਇਥਨ ਦੇ ਵੈੱਬ ਫ੍ਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਤਾਰਾਮੰਡਲ ਵਿੱਚ ਦੋ ਤਾਰੇ, Django ਅਤੇ Flask, ਹਰ ਇੱਕ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵੈਲਪਰ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਚਮਕਦਾ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ਾਲ, ਡਾਟਾਬੇਸ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਣਾਉਣ ਵਾਲੇ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਰਾਂ ਲਈ, Django ਚੋਣ ਦਾ ਸਾਧਨ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਇੱਕ ORM ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਐਡਮਿਨ ਇੰਟਰਫੇਸ ਦੇ ਨਾਲ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਫਲਾਸਕ ਦਾ ਸਰਲ ਅਤੇ ਮਾਡਯੂਲਰ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਡਿਵੈਲਪਰਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਆਪਣੇ ਹਿੱਸੇ ਚੁਣਨ ਦੀ ਆਜ਼ਾਦੀ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਛੋਟੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਜਾਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਵਿਕਲਪ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਹਲਕਾ, ਅਨੁਕੂਲ ਹੱਲ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।
ਜਦੋਂ ਸਕੇਲੇਬਿਲਟੀ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਦੋਵੇਂ ਫਰੇਮਵਰਕ ਨੂੰ ਵੱਡੀਆਂ ਮੰਗਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਕੇਲ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਹਾਲਾਂਕਿ, ਫਲਾਸਕ ਦਾ ਪਤਲਾ ਸੁਭਾਅ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਸਕੇਲਿੰਗ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਤਿਆਰ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਜੰਜੋ ਦੀਆਂ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਇਸਨੂੰ ਵੱਡੇ, ਵਧੇਰੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ ਵਿਕਾਸ ਲਈ ਇੱਕ ਛੋਟਾ ਜਿਹਾ ਫਾਇਦਾ ਦੇ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਸਿੱਟਾ
ਪਾਈਥਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਿੰਗ ਇੰਟਰਵਿਊਜ਼ ਲਈ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ, ਗੁੰਝਲਾਂ ਅਤੇ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਬਾਰੇ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਗਿਆਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਪੂਰੀ ਤਿਆਰੀ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਕਿਸੇ ਦੀ ਤਕਨੀਕੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਸਗੋਂ ਆਤਮ-ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਵੀ ਪ੍ਰੇਰਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਬਿਨੈਕਾਰਾਂ ਨੂੰ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਔਖੇ ਭੁਲੇਖੇ ਵਿੱਚੋਂ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਅੱਗੇ ਵਧਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।
ਚਾਹਵਾਨ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਉਹ ਮੁੱਖ ਵਿਚਾਰਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਰੂਪਤਾ, OOP ਸਿਧਾਂਤਾਂ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਢਾਂਚੇ ਦੀ ਸਮੀਖਿਆ ਕਰਕੇ, ਨਾਲ ਹੀ ਵੈੱਬ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਵਰਗੀਆਂ ਵਿਹਾਰਕ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਗੋਤਾਖੋਰੀ ਕਰਕੇ ਬੁਨਿਆਦੀ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਪਾਈਥਨ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ।
ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਇੱਕ ਚੰਗੀ-ਗੋਲ ਸਿੱਖਿਆ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵੱਲ ਅਗਵਾਈ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਕਿਸੇ ਦੀ ਪਾਈਥਨ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮਿੰਗ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ਉੱਤਮ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਰਚਨਾਤਮਕ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਦੇਖੋ ਹੈਸ਼ਡੋਰਕ ਦੀ ਇੰਟਰਵਿਊ ਸੀਰੀਜ਼ ਇੰਟਰਵਿਊ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਲਈ।
ਕੋਈ ਜਵਾਬ ਛੱਡਣਾ