فهرست[پټ][ښکاره]
- 1. د Python سکریپټینګ څه شی دی، او دا څنګه د Python پروګرام کولو څخه توپیر لري؟
- 2. د Python د کثافاتو راټولول څنګه کار کوي؟
- 3. د لیست او ټپل ترمنځ توپیر تشریح کړئ
- 4. د لست درک څه شی دی او د دوی د کارونې مثال ورکړئ؟
- 5. د ژور کاپی او کاپي ترمنځ توپیر تشریح کړئ؟
- 6. په Python کې ملټي تریډینګ څنګه ترلاسه کیږي او دا څنګه له ملټي پروسس کولو سره توپیر لري؟
- 7. سینګارونکي څه دي او په Python کې څنګه کارول کیږي؟
- 8. د *args او **kwargs ترمنځ توپیرونه تشریح کړئ؟
- 9. تاسو به څنګه ډاډ ترلاسه کړئ چې یو فنکشن یوازې یو ځل د سینګار کونکو په کارولو سره غږیدلی شي؟
- 10. میراث څنګه په Python کې کار کوي؟
- 11. د اوورلوډنګ او اوور رایډنګ طریقه څه ده؟
- 12. د پولیمورفیزم مفهوم په مثال سره تشریح کړئ.
- 13. د مثال، ټولګي او جامد میتودونو ترمنځ توپیر تشریح کړئ.
- 14. تشریح کړئ چې څنګه د Python سیټ په داخلي توګه کار کوي.
- 15. په Python کې قاموس څنګه پلي کیږي؟
- 16. د نومول شویو ټوپونو کارولو ګټې تشریح کړئ.
- 17. د بلاک پرته هڅه څنګه کار کوي؟
- 18. د پورته کولو او ادعا کولو بیانونو ترمنځ توپیر څه دی؟
- 19. تاسو څنګه په Python کې د بائنری فایل څخه ډاټا لوستل او لیکئ؟
- 20. د بیان سره او د هغې ګټې تشریح کړئ کله چې د I/O فایل سره کار کوئ.
- 21. تاسو به څنګه په Python کې یو واحد ټون ماډل جوړ کړئ؟
- 22. په Python سکریپټ کې د حافظې کارولو غوره کولو لپاره څو لارې نوم کړئ.
- 23. تاسو به څنګه د ریجیکس په کارولو سره د ورکړل شوي تار څخه ټول بریښنالیکونه راوباسئ؟
- 24. د فابریکې ډیزاین نمونه او په Python کې د هغې غوښتنلیک تشریح کړئ
- 25. د تکرارونکي او جنراتور ترمنځ توپیر څه دی؟
- 26. د @property decorator څنګه کار کوي؟
- 27. تاسو به څنګه په Python کې یو بنسټیز REST API جوړ کړئ؟
- 28. تشریح کړئ چې څنګه د HTTP POST غوښتنه کولو لپاره د غوښتنې کتابتون وکاروئ.
- 29. تاسو به څنګه د Python په کارولو سره د PostgreSQL ډیټابیس سره وصل شئ؟
- 30. په Python کې د ORMs رول څه دی او یو مشهور نوم ورکړئ؟
- 31. تاسو به څنګه د Python سکریپټ پروفایل کړئ؟
- 32. په CPython کې GIL (Global Interpreter Lock) تشریح کړئ
- 33. د Python async/await تشریح کړئ. دا څنګه د دودیز تارینګ څخه توپیر لري؟
- 34. تشریح کړئ چې تاسو به د Python concurrent.futures څنګه کاروئ.
- 35. د جینګو او فلاسک د کارولو قضیې او توزیع کولو شرایطو کې پرتله کړئ.
- پایله
په داسې وخت کې چې زموږ د ژوند په هر اړخ کې ټیکنالوژي شتون لري، Python سکریپټینګ د خورا لوی او پیچلي IT زیربنا د کلیدي برخې په توګه راڅرګندیږي، د کارونې اسانتیا او ګټورتیا بیلګه وړاندې کوي.
د Python ځواک نه یوازې د هغې په ترکیبي سادګۍ او لوستلو کې پاتې کیږي بلکه د هغې په تطبیق کې هم شتون لري ، کوم چې دې ته اجازه ورکوي چې د ټیټ خطر ، ابتدایی کچې سکریپټینګ او لوړې کچې ، د سوداګرۍ کچې سافټویر پراختیا په اسانۍ سره تشه ډکه کړي.
د Python پراخ کتابتونونه او چوکاټونه د مایع، تخیلاتي تخنیکي جرات لپاره لاره هواروي، که دا د معلوماتو تحلیل، ویب پراختیا، مصنوعي استخباراتو، یا د شبکې سرورونو کې وي.
د ستونزې حل کولو لپاره د یوې وسیلې په توګه سربیره، پیتون یو داسې فضا هم رامینځته کوي چیرې چې نوښت نه یوازې منل شوی بلکه په طبیعي توګه د دې لوی کتابتونونو او چوکاټونو څخه مننه هم شامله ده، لکه د ویب پراختیا لپاره جینګو یا د معلوماتو تحلیل لپاره پانډاس.
په داسې نړۍ کې چیرې چې ډیټا پاچا دی ، پیتون د مینځلو ، تحلیل او تحلیل لپاره قوي وسیلې چمتو کوي د معلوماتو لیدد عمل وړ بصیرت او لارښود ستراتیژیک انتخابونو پایله.
Python په ساده ډول د پروګرام کولو ژبه نه ده؛ دا یوه پرمختللې ټولنه هم ده، یو مرکز چیرې چې پراختیا کونکي، د معلوماتو ساینس پوهان، او د ټیکنالوژۍ مینه وال یوځای کیږي ترڅو اختراع، رامینځته کړي، او د معلوماتي ټکنالوجۍ صنعت بلې کچې ته ورسوي.
د Python پراختیا کونکي د هر ډول سوداګرۍ لخوا په لټه کې دي ، له نوي پیل څخه تر ښه تاسیس شوي سازمانونو پورې ، د نوښت ، پروسې پرمختګ ، او د پیرودونکو خدماتو ښه کولو لپاره کتلست په توګه.
سربیره پردې ، دا د خلاصې سرچینې طبیعت د ګډ زده کړې او ګډې ودې کلتور ته وده ورکوي ، تضمین کوي چې دا به د ګړندۍ بدلیدونکي ټیکنالوژیک نړۍ سره پرمختګ ته دوام ورکړي.
په 2023 کې د Python زده کړه په یوه ژبه کې پانګه اچونه ده چې ژمنه کوي چې اوسني، انعطاف منونکي او د ټیکنالوژۍ د جریان او جریان اداره کولو لپاره اړین پاتې شي.
دا ساحو ته لاسرسی ورکوي ماشین زده کړه، د معلوماتو تحلیلونه، سایبر امنیت، او نور، دا ټول د ډیجیټل دور د جوړولو لپاره خورا مهم دي.
له همدې امله ، موږ ستاسو لپاره د غوره پایتون سکریپټینګ مرکې پوښتنو لیست ترتیب کړی دی ، کوم چې تاسو ته به د دې وړتیا درکړي چې د پراختیا کونکي په توګه روښانه کړئ او مرکه وکړئ.
1. د Python سکریپټینګ څه شی دی، او دا څنګه د Python پروګرام کولو څخه توپیر لري؟
Python د خپل تطابق لپاره پیژندل کیږي او دواړه د سکریپټینګ او برنامه کولو مهارتونه چمتو کوي ، هر یو د ځانګړي دندې او اهدافو لپاره مناسب دی.
د Python سکریپټینګ اساسا د لنډو لیکلو پروسه ده، ډیر اغیزمن سکریپټونه چې موخه یې د فایلونو اداره کول، د تکرار پروسې اتومات کول، یا په چټکۍ سره پروټوټایپ نظریات دي.
دا سکریپټونه، چې په مکرر ډول ولاړ وي، په اغیزمنه توګه د عملونو لیست په ترتیب سره ترسره کوي.
د پایتون پروګرامونه، له بلې خوا، د کتابتونونو، چوکاټونو، او غوره کړنو په کارولو سره د جوړښت شوي کوډ سره د لوی، ډیر پیچلي پروګرامونو په جوړولو ټینګار کوي.
پداسې حال کې چې دوی دواړه د ورته ژبې څخه راځي ، سکریپټینګ ساده کوي او اتومات کوي پداسې حال کې چې برنامه رامینځته کوي او اختراع کوي. دا توپیر د هر ډسپلین په ساحه او اهدافو کې لیدل کیدی شي.
2. د Python د کثافاتو راټولول څنګه کار کوي؟
د اغیزمن حافظې مدیریت ډاډمن کولو کې کلیدي عنصر د Python د کثافاتو راټولولو سیسټم دی.
دا په نه ستړي کیدونکي ډول په شالید کې کار کوي ترڅو د سیسټم سرچینې د حافظې لیک لخوا له تیریدو څخه خوندي کړي. دا اتوماتیک چلند اکثرا د حوالې شمیرنې میتود پراساس دی ، چیرې چې هر څیز تعقیبوي چې څومره نور توکي ورته راجع کوي.
دا اعتراض د حافظې د بیرته راګرځولو لپاره نوماند کیږي کله چې دا شمیره 0 ته راښکته شي، کوم چې دا په ګوته کوي چې توکي نور اړتیا نلري.
برسېره پردې، پایتون د سایکلیک کثافاتو راټولونکی کاروي، کوم چې د حوالې دورې موندلو او پاکولو لپاره د ساده حوالې شمیرنې طریقه له لاسه ورکولی شي.
پدې توګه ، د حوالې شمیرنه او د سایکلیک کثافاتو راټولول دوه اړخیزه ستراتیژي د حافظې محتاط او مؤثره کارونې چمتو کوي ، د Python فعالیت پیاوړی کوي ، په ځانګړي توګه د حافظې قوي غوښتنلیکونو کې.
د ساده کوډ نمونه ښیې چې څنګه د Python د کثافاتو راټولولو سیسټم سره انٹرفیس کول لاندې چمتو شوي:
په دې اقتباس کې دوه شیان تولید شوي او د دورې رامینځته کولو لپاره کراس حواله شوي. د کثافاتو راټولونکی بیا په لاسي ډول د gc.collect( په کارولو سره رامینځته کیږي ، دا ښیې چې څنګه پروګرام کونکي کولی شي د Python د حافظې مدیریت میکانیزم سره د اړتیا په صورت کې ښکیل شي.
3. د لیست او ټپل ترمنځ توپیر تشریح کړئ
لیستونه او ټیپلونه د Python نړۍ کې د ډیټا لپاره مؤثره کانتینرونه دي ، مګر دوی مختلف ملکیتونه لري چې د مختلف برنامې اهداف پوره کوي.
یو لیست چې د مربع بریکٹ لخوا ښودل شوی، د دې اجزاو بدلولو او متحرک اندازې کولو ته اجازه ورکولو سره انعطاف وړ کوي.
له بلې خوا په قوس کې تړل شوی ټیپل بدلیدونکی دی او خپل لومړني حالت ساتي پداسې حال کې چې فعالیت اجرا کیږي.
ټیپلونه یو قوي، بدلیدونکی ترتیب ورکوي پداسې حال کې چې لیستونه انعطاف وړاندې کوي، د ډیټا پروسس کولو او ترمیم کې مختلف کارونې ته اجازه ورکوي.
دلته یو کوچنی دی د پیتون کوډ نمونه ښیې چې څنګه دواړه لیستونه او ټپلونه وکاروئ:
4. د لست درک څه شی دی او د دوی د کارونې مثال ورکړئ؟
د لیست پوهاوی په Python کې د لیستونو رامینځته کولو لپاره یوه مؤثره او څرګند لاره ده چې د مشروط منطق ځواک سره یوځای کوي او د کوډ واحد ، د پوهیدو وړ کرښې ته لوپ کوي.
دوی یو ساده ترکیب چمتو کوي ترڅو زموږ ارادې په لیست کې بدل کړي ، تکرار او شرایط په یو واحد ، اصلاح شوي جوړښت کې ترکیب کوي.
د لیست پوهه په لازمي ډول پروګرام کونکو ته وړتیا ورکوي چې په هر غړي باندې د عملیاتو په ترسره کولو سره لیستونه رامینځته کړي او ممکن د ځانګړو معیارونو پراساس یې فلټر کړي ، پداسې حال کې چې یو پاک کوډبیس ساتل کیږي.
دا څرګند ځانګړتیا د لوستلو وړتیا ښه کولو سره د Python برنامې کې د وضاحت سره موثریت ترکیب کوي پداسې حال کې چې ممکن په ځینو شرایطو کې کمپیوټري لاسته راوړنې هم چمتو کړي.
د Python لیست د پوهیدو یوه بیلګه لاندې ښودل شوې:
5. د ژور کاپی او کاپي ترمنځ توپیر تشریح کړئ؟
د نقل شوي شیانو ژوروالی او بشپړتیا تر منځ توپیر ټاکي deepcopy
او copy
په Python کې.
د نوي توکي رامینځته کولو سره پداسې حال کې چې اصلي ځړول شوي شیانو ته حوالې ساتل ، a copy
یو ټیټ عکس رامینځته کوي چې د دوی برخلیک د یو بل د انحصار په جال کې یوځای کوي.
Deepcopy
د اصلي څیز او د هغې د ټولو درجه بندي اجزاو په تکراري ډول کاپي کولو سره په بشپړ ډول خپلواکه کلون رامینځته کوي ، ټولې اړیکې پرې کوي او په بدلونونو کې خپلواکي ساتي.
له همدې امله، د اعتراض د خپلواکۍ د اړتیا کچې پورې اړه لري، deepcopy
د هراړخیز تکثیر تضمین کوي پداسې حال کې چې کاپي یوازې د سطحې کچې نقل ورکوي.
دلته یو څه کوډ دی چې وښیې څنګه copy
او deepcopy
له یو بل څخه توپیر لري:
6. په Python کې ملټي تریډینګ څنګه ترلاسه کیږي او دا څنګه له ملټي پروسس کولو سره توپیر لري؟
د پایتون ملټي پروسس کول او ملټي ریډینګ دواړه په ورته وخت کې اجرا کول په ګوته کوي ، مګر مختلف تمثیلونه کاروي.
په یوه پروسه کې د ډیری تارونو په کارولو سره، ملټي تریډینګ د ګډې حافظې ځای کې د همغږي دندې اجرا کولو وړ کوي.
په هرصورت، د ریښتیني موازي تار اجرا کول ممکن د Python's Global Interpreter Lock (GIL) له امله ترلاسه کول ستونزمن وي.
له بلې خوا، ملټي پروسس کول د څو پروسو څخه کار اخلي، هر یو د جلا Python ژباړونکي او د حافظې ځای سره، ریښتیني موازيتوب یقیني کوي.
د I/O- پابند فعالیتونو لپاره، ملټي ټریډینګ ډیر لږ وزن لري او عملي دي، مګر د CPU پورې تړلي حالتونو کې ملټي پروسس کول ښه دي چیرې چې ریښتیني موازي اجرا کول خورا مهم دي.
دلته د لنډ کوډ نمونه ده چې د ملټي پروسس کولو او ملټي ریډینګ سره توپیر لري:
7. سینګارونکي څه دي او په Python کې څنګه کارول کیږي؟
په Python کې، سینګار کونکي په زړه پورې توګه ګټورتوب او سادگي سره یوځای کوي پداسې حال کې چې په لنډ ډول د کارونو زیاتوالی یا بدلوي.
د سینګار کونکو په اړه د پردې په توګه فکر وکړئ چې په ښکلي ډول یو فعالیت پوښي ، پرته له دې چې د دې لازمي طبیعت بدل کړي د هغې وړتیاوې اضافه کوي.
دا ادارې، د سمبول په واسطه ښودل شوي @
، یو فنکشن د ننوتلو په توګه ومنئ او یو بشپړ نوی فنکشن تولید کړئ ، د فعالیت چلند بدلولو لپاره بې سیمه وسیله وړاندې کوي.
سینګار کونکي د ننوتلو څخه نیولې د لاسرسي کنټرول پورې پراخه ځانګړتیاوې وړاندې کوي ، د نوي پرتونو سره کوډ ته وده ورکوي پداسې حال کې چې روښانه ، د پوهیدو وړ ترکیب ساتي.
دلته د پایتون کوډ ساده مثال دی چې ښیې چې څنګه سینګار کونکي کارول کیږي:
8. د *args او **kwargs ترمنځ توپیرونه تشریح کړئ؟
د Python انعطاف وړ پیرامیټونه *args
او **kwargs
افعالو ته اجازه ورکوي چې په سمه توګه یو لړ دلیلونه واخلي.
یو فنکشن کولی شي په کارولو سره هر ډول موقعیتي دلیلونه ومني *args
پیرامیټر، کوم چې دوی په ټوپل کې ګروپ کوي.
په مقابل کې، یو فنکشن کولی شي د کارولو هر ډول کلیدي دلیلونه ومني **kwargs
پیرامیټر، کوم چې دوی په لغت کې ګروپ کوي.
دواړه د فعالیت په جوړولو او زنګ وهلو کې د متحرک او انعطاف لپاره د چینلونو په توګه عمل کوي ، **kwargs
په داسې حال کې چې د کلیدي ټکي آخذونو په خپل سري اندازې اداره کولو لپاره یو منظم میتود وړاندې کوي *args
په زړه پورې توګه نه ټاکل شوي موقعیتي آخذې اداره کوي.
په ګډه ، دوی د غوښتنلیک سناریو پراخه لړۍ په مهارت او روښانه ډول اداره کولو سره د Python دندو انعطاف او دوام ته وده ورکوي.
د Python کوډ یوه بیلګه چې کاروي *args
او **kwargs
لاندې ورکړل شوی:
9. تاسو به څنګه ډاډ ترلاسه کړئ چې یو فنکشن یوازې یو ځل د سینګار کونکو په کارولو سره غږیدلی شي؟
د Python سینګار کونکي د ښکلا سره د ګټورتیا ترکیب کولو کې ماهر دي ، کوم چې په اجرا کې د فعالیت واحدوالي ډاډ ترلاسه کولو لپاره اړین دی.
دا ممکنه ده چې یو ډیکورټر ډیزاین کړئ ترڅو یو فنکشن تړل شي او د داخلي حالت په ساتلو سره دا معلومات دننه وساتئ.
تړل شوی فنکشن یو ځل ویل کیږي، او اجرا کیږي، او ډیکورټر تلیفون ثبتوي. ورپسې زنګونه بند شوي دي، فعالیت د تکراري اعدامونو څخه ساتي ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې دا ګډوډ نه دی.
د سینګار کونکو د دې غوښتنلیک په مرسته ، فنکشن زنګونه په فرعي مګر مؤثره توګه کنټرول کیدی شي ، په داسې طریقه د انفرادیت تضمین کوي چې دواړه ښکلي او بې خنډه وي.
دلته د کوډ نمونه ده ترڅو وښیې چې څنګه سینګار کونکي کارول کیدی شي د هغه شمیر محدودولو لپاره چې یو فعالیت بلل کیدی شي:
10. میراث څنګه په Python کې کار کوي؟
د Python د میراث سیسټم د ټولګیو ترمنځ د درجه بندي اړیکو ویب پاڼه رامینځته کوي، چې د مور او پلار ټولګي ځانګړتیاوې او دندې د خپلو اولادونو سره شریکوي.
دا یو نسب اداره کوي چې ترلاسه شوي (ماشوم) ټولګیو ته اجازه ورکوي چې د دوی اساس (والدین) ټولګیو څخه میراث ، ځای په ځای کولو یا فعالیت اضافه کړي ، د کوډ بیا کارولو ته وده ورکوي او منطقي ، درجه بندي ډیزاین.
د ماشوم ټولګي کولی شي د خپل مور او پلار څخه د وړتیاوو جذبولو سربیره خپل ځانګړي ځانګړتیاوې او چلندونه معرفي کړي، یو پیاوړی، څو پرتیز اعتراض ماډل رامینځته کړي.
په دې طریقه کې، میراث په مهارت سره د ټولګي د رتبو د شریانونو په اوږدو کې فعالیت توزیع کوي، یو متحد، ښه تنظیم شوی د اعتراض پر بنسټ جوړښت رامینځته کوي.
لاندې ساده شوي Python کوډ میراث ښیې:
11. د اوورلوډنګ او اوور رایډنګ طریقه څه ده؟
د دوو بنسټونو ډبرې څیز پراساس پروګرامونه، د میتود اوورلوډینګ او میتود اووررایډنګ ، پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې د ورته میتود نوم د څو موخو لپاره وکاروي.
یو واحد میتود کولی شي د ډیری لاسلیکونو په درلودلو سره د ډیټا مختلف ډولونه او د دلیل شمیرې ځای په ځای کړي د میتود ډیر بار کولو څخه مننه.
له بلې خوا، د میتود اوورریډینګ فرعي ټولګي ته اجازه ورکوي چې خپل ځانګړي پلي کولو میتود ته اضافه کړي کوم چې دمخه په خپل والدین ټولګي کې تعریف شوی ، تضمین کوي چې د ماشوم نسخه ویل کیږي.
په ګډه، دا ستراتیژۍ د میتود چلندونو په فعالولو سره د تطبیق وړتیا ته وده ورکوي چې په شرایطو او د غوښتنلیک ځانګړي اړتیاو پورې اړه لري.
دلته د کوډ یوه نمونه ده چې دواړه مفکورې بیلګه کوي:
12. د پولیمورفیزم مفهوم په مثال سره تشریح کړئ.
پولیمورفیزم د مختلف ډیټا ډولونو لپاره د یو واحد انٹرفیس کارولو تمرین دی.
دا مفکوره په ډیزاین کې د تطابق او توزیع وړتیا تضمین کوي د میتودونو په ورکولو سره د دوی داخلي ډول یا ټولګي پورې اړه لري په څو لارو د شیانو پروسس کولو ازادي.
په اصل کې، پولیمورفیزم متحد تعاملات فعالوي پداسې حال کې چې د مختلف ټولګیو شیانو ته اجازه ورکوي چې د میراث له لارې د ورته ټولګي مثالونه په توګه وګڼل شي د جلا چلندونو ساتل.
دا متحرک خصوصیت د کوډ سادگي هڅوي چې یو واحد فنکشن یا آپریټر ته اجازه ورکوي چې پرته له کومې ستونزې د مختلف ډولونو سره تعامل وکړي.
دلته د روښانه کوډ نمونه ده چې پولیمورفیزم ښیي:
13. د مثال، ټولګي او جامد میتودونو ترمنځ توپیر تشریح کړئ.
مثال، ټولګي، او جامد میتودونه ټول په Python کې د اعتراض او ټولګي ډیټا سره د متقابل عمل خپل ځانګړي لارې لري.
ترټولو عام ډول، د مثال میتودونه، د ټولګي مثال ډاټا باندې عمل کوي او د ټولګي د مثال په توګه د ان پټ په توګه اخلي، په عموم ډول ځان ویل کیږي.
پخپله ټولګي (اکثرا د cls په نوم یادیږي) د ټولګي میتودونو لخوا د دلیل په توګه منل کیږي، کوم چې د @classmethod سره ښودل شوي، او دوی د ټولګي کچې ډاټا اداره کوي.
جامد میتودونه، چې د هش سمبول @staticmethod لخوا ښودل شوي، په ټولګي یا د مثال په حالتونو اغیزه نه کوي ځکه چې دا په ټولګي کې د آزادۍ دندې دي او ځان یا cls د لومړي پیرامیټر په توګه نه اخلي.
ځکه چې د هر میتود ډول مختلف لاسرسی او افادیت چمتو کوي، د اعتراض پر بنسټ جوړښتونه انعطاف وړ او دقیق دي.
په کوډ کې د دې میتود ډولونو څخه یو د مثال په توګه:
14. تشریح کړئ چې څنګه د Python سیټ په داخلي توګه کار کوي.
یو داخلي د معلوماتو جوړښت د هشټبل په نوم یادیږي د Python سیټ لخوا کارول کیږي ، کوم چې د ځواکمنو او مؤثرو عملیاتو ترسره کولو لپاره د جلا اجزاو غیر منظم ټولګه ده.
پایتون د هش فنکشن کاروي ترڅو ډیټا ګړندي تنظیم او ترلاسه کړي کله چې یو عنصر په سیټ کې اضافه شي ، عنصر د هش ارزښت ته واړوي چې بیا یې په حافظه کې موقعیت تعریفوي.
د ګړندي غړیتوب چیکونو اسانه کولو او د نقل ننوتلو لرې کولو سره ، دا تخنیک ډاډ ترلاسه کوي چې په سیټ کې هر عنصر ځانګړی او په اسانۍ سره د لاسرسي وړ دی.
له همدې امله، د سیټونو اصلي جوړښت د عملیاتو غوره کولو ته لیوالتیا لري لکه اتحادیې، کراسنګونه، او توپیرونه، په پایله کې د کوچني، اغیزمن ډیټا جوړښت پایله ده.
دلته د کوډ یوه برخه ده چې ښیې چې څنګه د Python سیټ سره په ساده ډول تعامل وکړئ:
15. په Python کې قاموس څنګه پلي کیږي؟
هشټبل په Python کې د قاموس د بنسټ په توګه کار کوي او د ګړندي معلوماتو ترلاسه کولو او مینځلو ته اجازه ورکوي. قاموسونه د کلیدي ارزښت لرونکو جوړه متحرک، بې ترتیبه ټولګه ده.
Python د کیلي هش محاسبه کولو لپاره د هش فنکشن کاروي کله چې د کیلي ارزښت جوړه خپره شي ، په حافظه کې د ارزښت ذخیره کولو پته ځای په ګوته کوي.
لکه څنګه چې د هش فنکشن سمدلاسه ژباړونکي ته د حافظې پته په ګوته کوي ، دا ډیزاین د کیلي پراساس ډیټا ته ګړندي لاسرسي وړاندیز کوي او د بیرته ترلاسه کولو ، داخلولو ، او حذف کولو عملیاتو کې په حیرانتیا سره موثر دی.
devs کولی شي ډاټا په اسانۍ او مؤثره توګه اداره کړي ځکه چې د Python لغتونو لخوا چمتو شوي سرعت او انعطاف منونکي ترکیب له امله.
لاندې لیست شوی د کوډ نمونه ده چې ښیې چې څنګه د Python قاموس وکاروئ:
16. د نومول شویو ټوپونو کارولو ګټې تشریح کړئ.
په Python کې د نومول شوي ټیپلونو کارول په مهارت سره د ټولګیو څرګندتیا د ټپلونو سادګۍ سره ترکیب کوي ، په پایله کې د کوچني ، ځان توضیحي ډیټا جوړښت رامینځته کیږي.
دودیز ټیپل د نوم شوي ټیپلونو لخوا غزول شوی ، کوم چې د ټوپلز بې ثباتي او حافظه موثریت ساتي پداسې حال کې چې د کوډ لوستلو وړتیا او ځان توضیحاتو ته وده ورکولو لپاره نوم شوي ساحې اضافه کوي.
نومول شوي ټیپلونه پرته له کوم میتود څخه د مستقیم ، سپک وزن لرونکي شیانو رامینځته کولو سره روښانه ، د پوهیدو وړ او د فعالیت کوډ ته وده ورکوي ، د پراختیا کونکي تجربه او کمپیوټري فعالیت دواړه ښه کوي.
د پایلې په توګه، نومول شوي ټپلونه په یوه پیاوړي وسیله کې وده کوي چې د سرعت سره موافقت پرته د معلوماتو جوړښت او لوستلو وړتیا ښه کوي.
د کوډ نمونه چې د نومول شوي ټپلونو کارول په ګوته کوي لاندې ښودل شوي:
17. د بلاک پرته هڅه څنګه کار کوي؟
هڅه - پرته بلاک د Python څرګند ترکیب کې د یو مرسل په توګه کار کوي ، په احتیاط سره د چلولو وخت بې نظمیو څخه ساتنه کوي او د احتمالي ستونزو سره سره د اجرا کولو اسانه جریان ساتي.
کله چې یو هڅه بلاک د یوې تېروتنې سره مخ شي، کنټرول په اتوماتيک ډول مناسب ته لیږدول کیږي پرته له بلاک څخه، چیرې چې ستونزه د راپور ورکولو، حل کولو، یا شاید د استثنا بیرته راګرځولو سره حل کیږي.
په هدفمند، کنټرول شوي طریقه کې د استثناء په اداره کولو سره، دا سیسټم نه یوازې د ګډوډۍ حادثو په وړاندې ساتنه کوي بلکې وده هم کوي د کاروونکي تجربه او د معلوماتو بشپړتیا.
د پایلې په توګه، د بلاک پرته هڅه په مهارت سره د برنامه اجرا کولو سره د خطا مدیریت ترکیب کوي، د غوښتنلیک پیاوړتیا او ثبات تضمینوي.
دلته د کوډ یوه کوچنۍ نمونه ده چې د بلاک پرته هڅه کوي:
18. د پورته کولو او ادعا کولو بیانونو ترمنځ توپیر څه دی؟
د Python د خطا اداره کولو کې د لوړولو او ادعا بیانونه د استثنایی مدیریت دوه جلا مګر اړوند څرګندونې څرګندوي.
د raise
بیان پروګرامر ته د خطا پیغامونو او جریان باندې واضح کنټرول ورکوي دوی ته اجازه ورکوي چې په واضح ډول د ځانګړي استثنا لامل شي.
Assert
له بلې خوا، په اتوماتيک ډول د پیدا کولو له لارې د ډیبګ کولو وسیلې په توګه کار کوي AssertionError
که د دې اړوند حالت مطمین نه وي، دا تضمین کوي چې برنامه د پراختیا په جریان کې د هدف په توګه ترسره کوي.
Assert
په ساده ډول شرایط چک کوي، د ډیبګ کولو او اعتبار ښه کول، پداسې حال کې چې پورته کول پراخ، ډیر واضح کنټرول وړوي. دواړه د اجازې کنټرول استثنا تولید لوړوي او ټینګار کوي.
دلته د نمونې کوډ دی چې د کارولو څرنګوالی ښیې raise
او assert
:
19. تاسو څنګه په Python کې د بائنری فایل څخه ډاټا لوستل او لیکئ؟
د بائنری حالت مشخص کونکي سره د جوړ شوي خلاص فعالیت کارول ، په Python کې د بائنری فایلونو سره مداخله د دقت او سادګۍ توازن ته اړتیا لري.
په کارولو سره د rb
or wb
موډونه کله چې د بائنری فایل خلاصول به ډاډ ترلاسه کړي چې ډاټا د بائنری ډیټا لوستلو یا لیکلو پرمهال په خپل غیر کوډ شوي ، خام شکل کې درملنه کیږي.
د دې طریقو په کارولو سره، Python د غیر متن ډیټا مدیریت ساده کوي، لکه انځورونه یا د اجرا وړ فایلونه، پروګرامرانو ته وړتیا ورکوي چې د بائنری ډیټا په سمه او اسانۍ سره اداره او تحلیل کړي.
له همدې امله، په پایتون کې د بائنری فایل عملیات د غوښتنلیکونو پراخه لړۍ ته دروازه پرانیزي، پشمول د ډیټا سیریل کولو، د عکس پروسس کولو، او بائنری تحلیل، د څو ذکر کولو لپاره.
د بائنری فایل په کارولو سره، د کوډ دا بیلګه ښیي چې څنګه ډاټا لوستل او لیکل کیږي:
20. تشریح کړئ with
بیان او د هغې ګټې کله چې د فایل I/O سره کار کوي.
Python د بیان سره، کوم چې په مکرر ډول د I/O فایل سره کارول کیږي، په ښه توګه ډاډ ترلاسه کوي چې سرچینې په مؤثره توګه اداره کیږي د شرایطو مدیریت مفکورې څخه مننه.
کله چې د فایلونو سره معامله کوئ، with
بیان سمدلاسه د کارونې وروسته فایل بندوي ، حتی که چیرې د عمل ترسره کولو پرمهال استثنا پیښ شي ، د سرچینو لیک څخه ساتنه او د پاک پای تضمین کول.
د بویلرپلیټ کوډ له مینځه وړلو سره ، دا ترکیبي شوګر د کوډ لوستلو وړتیا ښه کوي. دا د سرچینو مدیریت او استثنایی اداره کولو سره یوځای کولو سره انحصار او سادگي هم زیاتوي.
د پایلې په توګه، د بیان سره د دې ډاډ ترلاسه کولو لپاره اړین دی چې ستاسو د فایل عملیات د باور وړ او پاک دي، د غیر متوقع ستونزو په وړاندې ساتنه او د کوډ وضاحت ښه کول.
دلته د کوډ یوه بیلګه ده چې کاروي with
د فایل په عملیاتو کې بیان:
21. تاسو به څنګه په Python کې یو واحد ټون ماډل جوړ کړئ؟
د ټولګي میتودونو او داخلي چکونو ترکیب په Python کې د واحدټن ماډل رامینځته کولو لپاره کارول کیږي ، د ډیزاین نمونه چې یوازې د ټولګي یو واحد مثال رامینځته کولو ته اجازه ورکوي.
د خپل مثال تعقیب ساتلو او د تولید یا بیرته راستنیدو لپاره میتود چمتو کولو سره ، یوه ټولګي دا نمونه تعقیبوي ترڅو ډاډ ترلاسه کړي چې راتلونکي انسټاګرامونه لومړی مثال تکراروي.
د کنټرول د یوې نقطې سره، سرچینو ته متحد السرسی، او د سیالي کونکي لاسوهنو په وړاندې محافظت، سنگلټون د کنټرول یو واحد نقطه یقیني کوي.
د پایلې په توګه، دا د شریکو سرچینو د راټولولو لپاره په اغیزمنه وسیله کې وده کوي، په ټول پروګرام کې د دوامداره لاسرسي او تعدیل تضمین کوي.
دلته د پیتون کوډ یو کوچنی نمونه ده چې د یو واحد ټولګي ښودنه کوي:
22. په Python سکریپټ کې د حافظې کارولو غوره کولو لپاره څو لارې نوم کړئ.
د Python سکریپټ حافظې مصرف اصلاح په مکرر ډول د ډیټا جوړښت انتخاب ، د الګوریتم ښه کولو ، او د سرچینو مدیریت ترمینځ د محتاط توازن عمل ته اړتیا لري.
کله چې د لوی ډیټاسیټونو سره کار کول ، د مثال په توګه ، د لیستونو پرځای د جنراتورونو کارول کولی شي د حافظې کارول د پام وړ کم کړي په الوتنه کې د توکو په حافظه کې ساتلو پرځای د سست ارزونې له لارې.
د حافظې کارول نور کمول د لیستونو پرځای د شمیرو ډیټا جوړښتونو سره د شمیرې ډیټا اداره کولو او لږ کارولو سره امکان لري. __slots__
د متحرک صفاتو رامینځته کولو کنټرول لپاره په ټولګي کې اعلانونه.
په دې توګه، د فعالیت او سرچینو کارولو توازن کولو سره، تاسو کولی شئ ډاډ ترلاسه کړئ چې د Python پروګرامونه نه یوازې اغیزمن دي بلکې فکر کوي چې څومره حافظه کاروي.
دلته د کوډ لنډ مثال دی چې د کارول شوي حافظې مقدار کمولو لپاره جنریټر کاروي:
23. تاسو به څنګه د ریجیکس په کارولو سره د ورکړل شوي تار څخه ټول بریښنالیکونه راوباسئ؟
په Python کې منظم څرګندونې (regex) دقت او استقامت سره یوځای کوي ترڅو له تار څخه بریښنالیک پتې راوباسي، پراختیا کونکي ته اجازه ورکوي چې د متن موادو له لارې په کلکه فلټر کړي او مطلوب نمونې وپیژني.
د بریښنالیک پتې جوړښت رامینځته کولو لپاره ، یو څوک د بیا ماډل په کارولو سره د ریجیکس نمونه رامینځته کوي. بیا، تاسو کولی شئ وکاروئ findall
د هدف تار څخه ټول پیښې ترلاسه کولو لپاره.
دا طریقه په ماهرانه ډول د ټولو پټ بریښنالیک پتې ترلاسه کولو لپاره متنی ماز ته حرکت کوي، کوم چې نه یوازې د استخراج پروسه ګړندۍ کوي بلکې د سموالي ډاډ هم ورکوي.
ریجیکس په مهارت سره کارول کیدی شي په مؤثره توګه له تارونو څخه ځینې ډاټا استخراج کړي، د Python سکریپټونو ډیټا پروسس کولو او تحلیل زیات کړي.
دلته د کوډ یوه برخه ده چې د بریښنالیکونو استخراج لپاره regex کاروي:
24. د فابریکې ډیزاین نمونه او په Python کې د هغې غوښتنلیک تشریح کړئ
د اعتراض پر بنسټ پروګرام کولو بنسټیز اصول، د فابریکې ډیزاین بڼه، د شیانو جوړول دي پرته له دې چې د شیانو دقیق طبقه وپیژني چې تولید شي.
د فابریکې نمونه په پیتون کې د میتود په رامینځته کولو سره په ښکلي ډول پلي کیدی شي چې د میتود آخذونو یا تشکیلاتو پورې اړه لري د ډیری ټولګیو مثالونه بیرته راګرځوي.
دا کړنلاره، چې ځینې وختونه د "فابریکې" په نوم یادیږي، د څو ټولګیو مثالونو اوبدلو لپاره د مرکز په توګه کار کوي، دا تضمین کوي چې توکي پرته له دې چې زنګ وهونکي په لاسي ډول ټولګي پیل کړي.
په دې توګه، د فابریکې نمونه د کوډ ماډلریت او همغږي ښه کولو په وخت کې د توزیع وړ جوړښت ساتي. دا د شیانو جوړولو لپاره یو ساده تخنیک هم وړاندې کوي.
25. د تکرارونکي او جنراتور ترمنځ توپیر څه دی؟
دا د Python تکرار کونکو او جنراتورونو څخه روښانه ده چې دواړه ساختمانونه د ارزښتونو له لارې لوپ کول ممکن کوي ، په هرصورت ، د پلي کولو او کارولو څرنګوالي کې فرعي توپیرونه شتون لري.
یو جنریټر، چې په مکرر ډول د دې د حاصلاتو کارولو لخوا پیژندل کیږي ، په اوتومات ډول خپل حالت ساتي او د فعالیت سره پلي کیږي ، په الوتنه کې د ارزښتونو تولید لپاره لنډ او د حافظې مؤثره لاره چمتو کوي.
یو تکرارونکی، کوم چې عموما د ټولګي په توګه پلي کیږي، لکه میتودونه کاروي __iter__
او __next__
د خپل تکرار حالت اداره کول او ارزښتونه تولیدوي.
د پایلې په توګه، هر یو د ځانګړي کارونې قضیې پراساس خپلې وړتیاوې لري، تکرارونکي د ډیټا څخه د تیریدو لپاره یوه بشپړه، د اعتراض پر بنسټ لاره وړاندې کوي پداسې حال کې چې جنریټرونه د لږ وزن، سست ارزونې تخنیک وړاندې کوي.
دواړه تخنیکونه د پراختیا کونکي وسلې ته اضافه کوي او دا ممکنه کوي چې په مختلف حالتونو کې په چټکه او مؤثره توګه د معلوماتو سپړنه وکړي.
دلته په Python کې د تکرار کونکي او جنریټر کوډ یوه برخه ده:
.26 څنګه کوي @property
د سینګار کار؟
په Python کې د '@property' سینګار کونکی په زړه پورې سندره غږوي چې میتود غږونه د ځانګړتیا په څیر لاسرسي ته بدلوي ، د شیانو کارول او څرګندتیا ښه کوي.
یوه میتود د @property په کارولو سره د قوسونو کارولو پرته بلل کیدی شي، کوم چې د ځانګړتیاو ته د لاسرسي سره ورته دی. دا د اعتراض متقابل عمل لپاره روښانه او د کارولو اسانه انٹرفیس رامینځته کوي.
سربیره پردې ، دا د فعالیت او انکیپسولیشن دقیق توازن وړاندیز کوي ، د عقلي انٹرفیس وړاندې کولو پرمهال د اعتراض حالتونو ساتنه کوي ، پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې د ګیټر او سیټر میتودونو په کارولو سره په اسانۍ سره ځانګړتیاوې مشخص کړي.
د ځانګړتیاو لاسرسي سره د میتود فعالیت سره یوځای کولو سره ، د @property
ډیکوریټر د یوې مهمې وسیلې په توګه راپورته کیږي او د مستقیم مګر مؤثر اعتراض متقابل تمثیل وړاندیز کوي.
د Python یوه بیلګه @property
آرائشی لاندې ښودل شوی:
27. تاسو به څنګه په Python کې یو بنسټیز REST API جوړ کړئ؟
د ویب خدماتو رامینځته کولو لپاره چې د HTTP غوښتنو له لارې متقابل عمل کوي ، پراختیا کونکي په مکرر ډول د چوکاټونو څرګند وړتیا کاروي لکه فلاسک پداسې حال کې چې ساده رامینځته کوي REST API په Python کې.
د دې ساده او د پوهیدو وړ ترکیب سره ، فلاسک پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې لارې رامینځته کړي چې د یو شمیر HTTP میتودونو لخوا لاسرسی کیدی شي ، پشمول د GET او POST ، د اصلي غوښتنلیک سره اړیکه ونیسي.
د فلاسک په کارولو سره رامینځته شوی REST API کولی شي په اسانۍ سره د HTTP غوښتنې ومني ، موجود ډیټا پروسس کړي ، او د مختلف فعالیت سره تړلي ځانګړي پای ټکي مشخص کولو سره په ځواب کې اړوند معلومات چمتو کړي.
د دې لپاره چې په شبکه شوي چاپیریال کې د مختلف سافټویر اجزاو ترمینځ بې سیمه اړیکه یقیني کړئ ، پراختیا کونکي کولی شي د Python او Flask ترکیب په کارولو سره قوي REST APIs وکاروي.
دلته د کوډ یوه کوچنۍ برخه ده چې د REST API رامینځته کولو لپاره فلاسک کاروي:
28. تشریح کړئ چې څنګه د HTTP POST غوښتنه کولو لپاره د غوښتنې کتابتون وکاروئ.
د Python د غوښتنو کتابتون یو پیاوړی وسیله ده چې د HTTP اړیکو ستونزې په ښه راغلاست API بدلوي او د HTTP POST غوښتنو په کارولو سره د آنلاین خدماتو سره اړیکه ساده او طبیعي کوي.
د POST غوښتنه د پوسټ میتود په کارولو سره رامینځته کیږي ، د منزل URL ورکول ، او لیږل شوي توکي ضمیمه کول ، کوم چې د فارم ډیټا ، JSON ، فایلونه او نور ډیر څه لري.
د غوښتنو کتابتون بیا د لاندې HTTP اتصال اداره کوي ، ټاکل شوي URL ته ډیټا لیږي او د سیال ویب تعاملاتو فعالولو لپاره د سرور ځواب راټولوي.
پرمخ وړونکي کولی شي په اسانۍ سره د آنلاین خدماتو سره ښکیل شي، د فورمې ډاټا وسپاري، او د غوښتنو له لارې د ویب APIs سره انٹرفیس وکړي، د محلي ایپسونو او نړیوال ویب تر مینځ واټن کم کړي.
د غوښتنو کتابتون په کارولو سره، لاندې کوډ نمونه ښیې چې څنګه د HTTP POST غوښتنه لیږل کیږي:
29. تاسو به څنګه د Python په کارولو سره د PostgreSQL ډیټابیس سره وصل شئ؟
د Python چاپیریال څخه د PostgreSQL ډیټابیس سره ښکیل کول د psycopg2 کڅوړې لخوا په ښه توګه اداره کیږي، یو پیاوړی پل چې د بې سیمه ډیټابیس تعاملاتو ته اجازه ورکوي.
په کارولو psycopg2
، پروګرام کونکي کولی شي په اسانۍ سره اړیکې رامینځته کړي ، د SQL پوښتنې پرمخ بوځي ، او پایلې ترلاسه کړي ، په مستقیم ډول د Python برنامو کې د PostgreSQL وړتیا مدغم کړي.
تاسو کولی شئ د ډیټابیس پیچلي فعالیتونه یوازې د څو لینونو کوډونو سره خلاص کړئ ، دا تضمین کوي چې ډیټا ته لاسرسی ، تعدیل شوی ، او د دقت او موثریت سره خوندي شوی.
دا ماډل پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې په بشپړ ډول د Python او PostgreSQL ترمنځ همغږي په ښه توګه درک کولو سره د دوی غوښتنلیکونو کې اړوند ډیټابیسونه وکاروي.
دلته د نمونې کوډ دی چې د کارولو څرنګوالی ښیې psycopg2
د PostgreSQL ډیټابیس سره د پیوستون رامینځته کولو لپاره کتابتون:
30. په Python کې د ORMs رول څه دی او یو مشهور نوم ورکړئ؟
په Python کې د آبجیکٹ-ریلیشنل نقشه کول (ORM) پراختیا کونکو ته دا وړتیا ورکوي چې د Python ټولګیو او اعتراض پاراډیګونو په کارولو سره ډیټابیسونو سره وصل شي.
دا د اعتراض پر بنسټ برنامه کولو او اړونده ډیټابیس ادارې ترمینځ د هارمونیک منځګړی په توګه کار کوي.
SQLAlchemy، د Python چاپیریال کې یو له خورا مشهور ORMs څخه، د ډیری SQL ډیټابیسونو سره د متقابل عمل لپاره د وسیلو بشپړ سیټ وړاندې کوي د لوړې کچې، اعتراض پر بنسټ ترکیب په کارولو سره.
د SQLAlchemy په مرسته، د ډیټابیس ادارې د Python ټولګیو په توګه ښودل کیدی شي، د دې ټولګیو مثالونه د ډیټابیس جدولونو کې د قطارونو په توګه کار کوي.
دا پروګرام کونکو ته اجازه ورکوي چې د ډیټابیسونو سره کار وکړي پرته لدې چې کوم خام SQL پوښتنې ولیکي.
د SQL او ډیټابیس ارتباط د پیچلتیا له امله، ORMs لکه SQLAlchemy دا د ډیرو کاروونکي دوستانه، خوندي، او ساتلو وړ ډیټابیس تعاملاتو لپاره ممکنه کوي.
دلته یو ساده مثال دی چې ښیې چې SQLAlchemy څنګه کار کوي:
31. تاسو به څنګه د Python سکریپټ پروفایل کړئ؟
د Python سکریپټ د دې کمپیوټري جوړښت او د هغې د اجرا کولو وخت او ځای توضیحاتو تحلیل کولو سره پروفایل شوی ترڅو د فعالیت احتمالي خنډونه ومومي او موثریت ښه کړي.
پراختیا کونکي کولی شي د جوړ شوي په کارولو سره د چلولو پرمهال د دوی کوډ چلند په دقت سره تحلیل کړي cProfile
ماډل.
د دې کولو په واسطه، دوی کولی شي د فعالیت کالونو، د اجرا کولو وختونو، او د اړیکو اړیکو په اړه بشپړ معلومات ترلاسه کړي، دوی ته اجازه ورکوي چې د فعالیت خنډونه وپیژني او حل کړي.
تاسو کولی شئ تضمین کړئ چې کوډ نه یوازې په سمه توګه کار کوي بلکه په مؤثره توګه هم د کمپیوټري سرچینو انډول کول ، او د غوښتنلیک ټول فعالیت ښه کول ، د پراختیا ژوند دورې کې د پروفایل کولو په شمول.
له همدې امله پراختیا کونکي کولی شي برنامې د بې کفایتۍ پروړاندې د محتاط پروفایل کولو له لارې خوندي کړي ، دا ډاډ ترلاسه کوي چې دوی د یو شمیر کمپیوټري غوښتنو په اوږدو کې د اعتبار سره تنظیم شوي او فعالیت کوي.
دلته د Python سکریپټ پروفایل کولو ساده مثال دی cProfile
ماډل:
32. په CPython کې GIL (Global Interpreter Lock) تشریح کړئ
په CPython کې د نړیوال ژباړونکي لاک (GIL) د سینټینیل په توګه کار کوي، دا تضمین کوي چې یوازې یو تار د Python بایټکوډ په یو وخت کې په یوه پروسه کې پرمخ وړي، حتی په څو تارونو غوښتنلیکونو کې.
که څه هم دا ممکن یو خنډ وي، GIL د CPython د حافظې مدیریت او د داخلي ډیټا جوړښتونو د همغږي لاسرسي او د سیسټم بشپړتیا ساتلو کې خورا مهم دی.
په I/O- پابند فعالیتونو کې د ملټي ریډینګ اړتیا، چیرې چې تارونه باید د معلوماتو تحویل یا ترلاسه کولو ته انتظار وباسي، که څه هم، ځکه چې GIL دا اړتیا له منځه نه وړي.
په دې توګه، حتی که GIL د CPU پورې تړلو فعالیتونو لپاره ستونزې رامینځته کړي، د هغې د چلند درک او د تخنیکونو تطبیق، لکه د څو پروسس کولو یا همغږي پروګرامونو ګمارل، پراختیا کونکو ته اجازه ورکوي چې اغیزمن، همغږي پایتون پروګرامونه رامینځته کړي.
دلته د Python کوډ یوه بیلګه ده چې تارونه کاروي او ښیې چې څنګه GIL کولی شي د CPU پورې تړلو کارونو باندې اغیزه ولري:
33. د Python async/await تشریح کړئ. دا څنګه د دودیز تارینګ څخه توپیر لري؟
په Python کې async/await syntax د اسینکرونس برنامه کولو نړۍ پرانیزي، یو تمثیل چې اجازه ورکوي ځینې فعالیتونه د وخت چاپیریال ته کنټرول کړي ترڅو نور فعالیتونه په ورته وخت کې ترسره کړي، د پروګرام موثریت ښه کړي.
Async/await په یوه تار کې فعالیتونه ساتي مګر اجرا کولو ته وړتیا ورکوي چې د دندو تر مینځ کود شي، پرته له دې چې د تار مدیریت پیچلتیا پرته د غیر بلاک کولو چلند تضمین کړي.
دا د کلاسیک تارینګ سره په تضاد کې دی ، چیرې چې تارونه په موازي ډول اجرا کیږي او ډیری وختونه پیچلي مدیریت او همغږي ته اړتیا لري.
د پایلې په توګه، پراختیا کونکي کولی شي د I/O- تړل شوي فعالیتونه په مؤثره توګه او د همغږۍ کنټرول لپاره خورا مستقیم چلند سره اداره کړي.
دا د کوپراتیف ملټي ټاسک کولو ماډل ته وده ورکوي په کوم کې چې پروسې په خپله خوښه کنټرول ترلاسه کوي.
د پایلې په توګه، async/await د ورته غوښتنلیکونو ډیزاین کولو لپاره یوه ځانګړې، ساده لار وړاندې کوي، په ځانګړې توګه چیرې چې د I/O عملیات عام دي، د فعالیت او پیچلتیا ترمنځ توازن پیدا کوي.
د Python کوډ یوه بیلګه چې د async/await کاروي لاندې چمتو شوي:
34. تشریح کړئ چې تاسو به د Pythons څنګه کاروئ concurrent.futures
.
د تارونو یا پروسو له لارې د غیر متناسب کال ایبلونو اجرا کولو لپاره انٹرفیس ، پراختیا کونکي کولی شي په زړه پوري او موازي عملیات اداره کړي.
دا ماډل د سرچینو تخصیص او د زنګ وهلو اجرا کول اداره کوي پداسې حال کې چې د اجرا کونکو (ThreadPoolExecutor او ProcessPoolExecutor) له لارې د تارینګ او ملټي پروسس کولو نازک اړخونه پوښي.
پراختیا کونکي کولی شي په مؤثره توګه د CPU پورې تړلي فعالیتونو لپاره ملټي کور پروسیسرونه وکاروي او اجرا کونکي ته د دندو په لیږلو سره غیر بلاکي I/O عملیات چمتو کړي ، کوم چې بیا کولی شي دوی په ورته وخت کې ترسره کړي او حتی د دوی پایلې راټول کړي.
د دې لپاره چې ډاډ ترلاسه شي چې غوښتنلیکونه ځواب ویونکي او فعالیت کوي، concurrent.futures
داسې ځای رامینځته کوي چیرې چې پیچلې محاسبې او I/O فعالیتونه په اسانۍ سره یوځای کیدی شي.
دلته د کوډ یوه نمونه ده چې کاروي concurrent.futures
:
35. د جینګو او فلاسک د کارولو قضیې او توزیع کولو شرایطو کې پرتله کړئ.
د Python د ویب چوکاټونو په برج کې دوه ستوري، جینګو او فلاسک، هر یو په روښانه توګه روښانه کوي پداسې حال کې چې د پراختیا کونکي مختلف اړتیاوې پوره کوي.
د پروګرام کونکو لپاره چې لوی، ډیټابیس پرمخ وړونکي غوښتنلیکونه رامینځته کوي، جینګو د انتخاب وسیله ده ځکه چې دا د ORM او یو جوړ شوي اډمین انٹرفیس سره راځي.
په هرصورت، د فلاسک ساده او ماډلر ډیزاین پراختیا کونکو ته دا آزادي ورکوي چې خپل برخې غوره کړي، دا د کوچنیو پروژو یا حالتونو لپاره مناسب انتخاب جوړوي چیرې چې لږ وزن، د تطبیق وړ حل اړین دی.
دواړه چوکاټونه د لویو غوښتنو د ځای په ځای کولو لپاره اندازه کیدی شي کله چې د توزیع کولو خبره راځي.
په هرصورت، د فلاسک لیون طبیعت د تخصیص شوي پیمانه کولو تاکتیکونو ته اجازه ورکوي چې د ځانګړو اړتیاو سره سم جوړ شوي، پداسې حال کې چې د جینګو جوړ شوي وړتیاوې کولی شي دا په لویو، ډیرو پیچلو پروژو کې د چټک پرمختګ لپاره لږه ګټه ورکړي.
پایله
د Python سکریپټینګ مرکې د ژبې د وړتیاوو، پیچلتیاو، او غوښتنلیکونو ژورې پوهې ته اړتیا لري.
بشپړ چمتووالی نه یوازې د یو چا تخنیکي وړتیا پیاوړې کوي بلکې باور هم هڅوي، له غوښتونکو سره مرسته کوي چې د پوښتنو له ستونزمنې لارې په چټکۍ او دقیق ډول حرکت وکړي.
غوښتونکي کولی شي ډاډ ترلاسه کړي چې دوی د کلیدي نظرونو لکه همغږي ، OOP اصولو ، او ډیټا جوړښتونو بیاکتنې او همدارنګه د ویب برنامه کولو او ډیټا مینځلو په څیر عملي غوښتنلیکونو کې ډوبولو سره د پایتون دواړه لومړني او پلي شوي ستونزې اداره کولو لپاره چمتو دي.
د پایلې په توګه، د ښه ګردي زده کړې درلودل د بریالیتوب لپاره اړین دي او کولی شي داسې شرایطو ته الر پیدا کړي چیرې چې د یو د Python پروګرام کولو وړتیاوې کولی شي غوره او تخلیقي وي. وګورئ د هاشډورک د مرکې لړۍ د مرکې چمتو کولو کې د مرستې لپاره.
یو ځواب ورکړئ ووځي