مواد جي جدول[لڪ][ڏسو]
- 1. پٿون اسڪرپٽنگ ڇا آهي، ۽ اهو پٿون پروگرامنگ کان ڪيئن مختلف آهي؟
- 2. پٿون جو ڪچرو گڏ ڪرڻ جو ڪم ڪيئن ٿيندو آهي؟
- 3. لسٽ ۽ ٽوپل جي وچ ۾ فرق بيان ڪريو
- 4. فهرست سمجھڻ وارا ڇا آھن ۽ انھن جي استعمال جو ھڪڙو مثال ڏيو؟
- 5. ڊيپ ڪاپي ۽ ڪاپي جي وچ ۾ فرق بيان ڪريو؟
- 6. Python ۾ ملٽي ٿريڊنگ ڪيئن حاصل ٿئي ٿي ۽ اهو ملٽي پروسيسنگ کان ڪيئن مختلف آهي؟
- 7. سينگار وارا ڇا آهن ۽ پٿون ۾ ڪيئن استعمال ٿين ٿا؟
- 8. *args ۽ **kwargs جي وچ ۾ فرق بيان ڪريو؟
- 9. توهان ڪيئن يقيني بڻائيندا ته هڪ فنڪشن صرف هڪ ڀيرو سڏجي سگهي ٿو سينگار استعمال ڪندي؟
- 10. Python ۾ وراثت ڪيئن ڪم ڪري ٿي؟
- 11. اوور لوڊ ڪرڻ ۽ اوور رائڊنگ جو طريقو ڇا آهي؟
- 12. پوليمورفيزم جي تصور کي مثال سان بيان ڪريو.
- 13. مثال، ڪلاس، ۽ جامد طريقن جي وچ ۾ فرق بيان ڪريو.
- 14. بيان ڪريو ته ڪيئن پيٿون سيٽ اندروني طور ڪم ڪري ٿو.
- 15. Python ۾ ڊڪشنري ڪيئن لاڳو ٿئي ٿي؟
- 16. نالي ٽوپل استعمال ڪرڻ جا فائدا بيان ڪريو.
- 17. ڪوشش کان سواءِ بلاڪ ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
- 18. اٿڻ ۽ زور ڏيڻ واري بيانن ۾ ڇا فرق آهي؟
- 19. توهان Python ۾ بائنري فائل مان ڊيٽا ڪيئن پڙهي ۽ لکندا آهيو؟
- 20. بيان سان بيان ڪريو ۽ ان جي فائدن کي بيان ڪريو جڏهن فائل I/O سان ڪم ڪندي.
- 21. توهان Python ۾ سنگلٽن ماڊل ڪيئن ٺاهيندؤ؟
- 22. Python اسڪرپٽ ۾ ميموري جي استعمال کي بهتر ڪرڻ لاءِ ڪجھ طريقن جو نالو ڏيو.
- 23. توهان ريجڪس استعمال ڪندي ڏنل اسٽرنگ مان سڀ اي ميل ايڊريس ڪيئن ڪڍندا؟
- 24. فئڪٽري ڊيزائن جي نموني ۽ پٿون ۾ ان جي ايپليڪيشن جي وضاحت ڪريو
- 25. هڪ آئٽرٽر ۽ جنريٽر جي وچ ۾ ڇا فرق آهي؟
- 26. @property decorator ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
- 27. توهان Python ۾ بنيادي REST API ڪيئن ٺاهيندؤ؟
- 28. وضاحت ڪريو ته ڪيئن استعمال ڪجي درخواستن جي لائبريري کي HTTP پوسٽ جي درخواست ڪرڻ لاءِ.
- 29. توهان Python استعمال ڪندي PostgreSQL ڊيٽابيس سان ڪيئن ڳنڍيندا؟
- 30. Python ۾ ORMs جو ڪردار ڇا آهي ۽ هڪ مشهور نالو ٻڌايو؟
- 31. توهان پٿون اسڪرپٽ ڪيئن ٺاهيندا؟
- 32. CPython ۾ GIL (Global Interpreter Lock) جي وضاحت ڪريو
- 33. وضاحت ڪريو Python جي async/await. اهو ڪيئن روايتي موضوع کان مختلف آهي؟
- 34. بيان ڪريو ته توهان Python جي concurrent.futures کي ڪيئن استعمال ڪندا.
- 35. جيانگو ۽ فلاسڪ جي ڀيٽ ڪريو استعمال جي صورت ۽ اسپيبلبل جي لحاظ کان.
- ٿڪل
هڪ وقت ۾ جڏهن ٽيڪنالاجي اسان جي زندگي جي هر پاسو ۾ موجود آهي، Python اسڪرپٽنگ وڏي ۽ پيچيده IT بنيادي ڍانچي جي هڪ اهم جزو جي طور تي اڀري ٿي، استعمال جي آسانيءَ ۽ افاديت جي هڪ مثال ۾ داخل ٿي.
پٿون جي طاقت نه رڳو ان جي نحوي سادگي ۽ پڙهڻ جي قابليت ۾ رهي ٿي پر ان جي موافقت ۾ پڻ، جيڪا ان کي اجازت ڏئي ٿي ته گهٽ خطري، شروعاتي سطح جي اسڪرپٽنگ ۽ اعلي اسٽيڪنگ، انٽرنيشنل سطح جي سافٽ ويئر ڊولپمينٽ جي وچ ۾ فرق آسانيء سان.
پٿون جون وسيع لائبريريون ۽ فريم ورڪ هڪ فلو، تخيلاتي ٽيڪنيڪل ايڊونچر لاءِ رستو هموار ڪن ٿا، چاهي اهو ڊيٽا جي تجزيي، ويب ڊولپمينٽ، مصنوعي ذهانت، يا نيٽ ورڪ سرورز جي علائقن ۾ هجي.
مسئلو حل ڪرڻ لاءِ هڪ اوزار هجڻ سان گڏ، پٿون هڪ اهڙي ماحول کي پڻ فروغ ڏئي ٿو جتي جدت نه صرف قبول ڪئي وئي آهي پر ان جي وڏي لائبريرين ۽ فريم ورڪ جي مهرباني سان قدرتي طور تي شامل ڪيو ويو آهي، جهڙوڪ ويب ڊولپمينٽ لاءِ جيانگو يا ڊيٽا جي تجزيو لاءِ پانڊاس.
هڪ دنيا ۾ جتي ڊيٽا بادشاهه آهي، پٿون هٿرادو ڪرڻ، تجزيو ڪرڻ ۽ استعمال ڪرڻ لاءِ طاقتور اوزار مهيا ڪري ٿو. ڊيٽا کي ڏسڻ، نتيجي ۾ قابل عمل بصيرت ۽ رهنمائي واري اسٽريٽجڪ چونڊون.
پٿون صرف هڪ پروگرامنگ ٻولي ناهي؛ اهو پڻ هڪ ترقي پذير ڪميونٽي آهي، هڪ مرڪز جتي ڊولپر، ڊيٽا سائنسدان، ۽ ٽيڪ حوصلا رکندڙ گڏ ٿين ٿا ايجاد ڪرڻ، ٺاهي، ۽ آئي ٽي صنعت کي ايندڙ سطح تي وٺي.
پٿون ڊولپرز جي ڳولا ڪئي ويندي آهي سڀني سائزن جي ڪاروبارن، نئين سر شروع ٿيندڙن کان وٺي چڱي طرح قائم ڪيل تنظيمن تائين، جيئن جدت، عمل جي بهتري، ۽ بهتر ڪسٽمر سروس لاءِ ڪيٽالسٽس.
اضافي طور تي، اهو کليل ذريعو فطرت آهي گڏيل سکيا ۽ گڏيل ترقي جي ثقافت کي فروغ ڏئي ٿو، انهي جي ضمانت ڏئي ٿي ته اها تيزيء سان تبديل ٿيندڙ ٽيڪنالاجي دنيا سان اڳتي وڌندي.
2023 ۾ پيٿون سکيا هڪ ٻولي ۾ سيڙپڪاري آهي جيڪا موجوده، لچڪدار، ۽ ٽيڪنالاجي جي وهڪري کي منظم ڪرڻ لاءِ ضروري رهڻ جو واعدو ڪري ٿي.
جي شعبن تائين رسائي ڏئي ٿو مشين جي سکيا، ڊيٽا اينالائيٽڪس، سائبر سيڪيورٽي، ۽ وڌيڪ، اهي سڀ ڊجيٽل دور کي شڪل ڏيڻ لاءِ اهم آهن.
تنهن ڪري، اسان توهان جي لاءِ بهترين پٿون اسڪرپٽنگ انٽرويو سوالن جي هڪ فهرست مرتب ڪئي آهي، جيڪا توهان کي هڪ ڊولپر جي حيثيت سان چمڪائڻ ۽ انٽرويو کي تيز ڪرڻ جي قابل بڻائيندي.
1. پٿون اسڪرپٽنگ ڇا آهي، ۽ اهو پٿون پروگرامنگ کان ڪيئن مختلف آهي؟
پٿون ان جي موافقت لاءِ سڃاتي وڃي ٿي ۽ ٻنهي اسڪرپٽنگ ۽ پروگرامنگ جي صلاحيتن کي مهيا ڪري ٿي، هر هڪ خاص نوڪرين ۽ مقصدن لاءِ موزون آهي.
پائٿون اسڪرپٽنگ بنيادي طور تي مختصر، وڌيڪ ڪارائتو اسڪرپٽ لکڻ جو عمل آهي، جنهن جو مقصد فائلن کي منظم ڪرڻ، بار بار ٿيندڙ عمل کي خودڪار ڪرڻ، يا جلدي پروٽوٽائپ خيالن کي ترتيب ڏيڻ آهي.
اهي اسڪرپٽ، جيڪي اڪثر اڪيلا هوندا آهن، ڪارائتي طريقي سان عملن جي هڪ فهرست ترتيب ۾ آڻيندا آهن.
پٿون پروگرامنگ، ٻئي طرف، اڳتي وڌندي، لائبريري، فريم ورڪ، ۽ بهترين طريقا استعمال ڪندي منظم ڪوڊ سان گڏ وڏن، وڌيڪ پيچيده پروگرامن جي تخليق تي زور ڏيندي.
جڏهن ته اهي ٻئي هڪ ئي ٻولي مان ايندا آهن، اسڪرپٽنگ آسان بڻائي ٿي ۽ خودڪار ڪري ٿي جڏهن ته پروگرامنگ ٺاهي ۽ ايجاد ڪري ٿي. اهو فرق هر نظم جي دائري ۽ مقصدن ۾ ڏسي سگهجي ٿو.
2. پٿون جو ڪچرو گڏ ڪرڻ جو ڪم ڪيئن ٿيندو آهي؟
موثر ميموري مئنيجمينٽ کي يقيني بڻائڻ ۾ هڪ اهم عنصر پائٿون جو ڪچرو گڏ ڪرڻ وارو نظام آهي.
اهو پس منظر ۾ بيشمار ڪم ڪري ٿو سسٽم جي وسيلن کي ميموري لڪ ذريعي ختم ٿيڻ کان بچائڻ لاءِ. هي خودڪار طريقو گهڻو ڪري حوالن جي ڳڻپ جي طريقي تي مبني آهي، جتي هر شئي کي ٽريڪ رکي ٿو ته ڪيتريون ٻيون شيون ان حوالي ڪري رهيا آهن.
هي اعتراض ميموري جي بحالي لاءِ اميدوار بڻجي ويندو آهي جڏهن هي ڳڻپ 0 تي اچي ٿو، جنهن مان ظاهر ٿئي ٿو ته شيون هاڻي گهربل ناهي.
اضافي طور تي، پٿون هڪ سائيڪل ڪچرو ڪليڪٽر استعمال ڪري ٿو، جنهن کي سادو ريفرنس ڳڻپ جو طريقو ياد اچي سگهي ٿو، ريفرنس چڪر کي ڳولڻ ۽ صاف ڪرڻ لاءِ.
اهڙيءَ طرح، حوالن جي ڳڻپ ۽ چڪر واري ڪچري کي گڏ ڪرڻ واري ٻٽي-پرت واري حڪمت عملي ميموري جو محتاط ۽ موثر استعمال مهيا ڪري ٿي، پٿون جي ڪارڪردگي کي مضبوط ڪرڻ، خاص طور تي ميموري-گھڻي ايپليڪيشنن ۾.
هڪ سادي ڪوڊ جو نمونو ڏيکاري ٿو ته پٿون جي ڪچري کي گڏ ڪرڻ واري نظام سان ڪيئن انٽرفيس ڪجي هيٺ ڏنل آهي:
هن اقتباس ۾ ٻه شيون ٺاهيا ويا آهن ۽ هڪ چڪر قائم ڪرڻ لاءِ پار حوالو ڏنو ويو آهي. گاربيج ڪليڪٽر کي پوءِ دستي طور تي استعمال ڪيو ويندو آهي gc.collect() استعمال ڪندي، ڏيکاريو ته ڪيئن پروگرامر Python جي ميموري مئنيجمينٽ ميڪانيزم سان ضروري طور تي مشغول ٿي سگهن ٿا.
3. لسٽ ۽ ٽوپل جي وچ ۾ فرق بيان ڪريو
Python دنيا ۾ ڊيٽا لاءِ لسٽون ۽ ٽوپلز اثرائتي ڪنٽينر آھن، پر انھن وٽ مختلف خاصيتون آھن جيڪي مختلف پروگرامنگ مقصدن کي پورا ڪن ٿيون.
هڪ فهرست، چورس بریکٹس طرفان ظاهر ڪيل، ان جي اجزاء کي تبديل ڪرڻ ۽ متحرڪ ريزائزنگ جي اجازت ڏيڻ سان لچڪدار کي قابل بنائي ٿو.
ٻئي طرف قوس ۾ بند ٿيل ٽوپل، غير بدليل آهي ۽ ان جي شروعاتي حالت کي برقرار رکي ٿو جڏهن فنڪشن تي عمل ڪيو پيو وڃي.
Tuples هڪ مضبوط، ناقابل عمل ترتيب ڏيو جڏهن ته لسٽون لچڪدار پيش ڪن ٿيون، ڊيٽا پروسيسنگ ۽ ترميم ۾ مختلف قسم جي استعمال جي اجازت ڏين ٿيون.
هتي ٿورڙو آهي پئٿون ڪوڊ نموني ڏيکاريو ته ڪيئن استعمال ڪجي ٻنهي لسٽن ۽ ٽولن کي:
4. فهرست سمجھڻ وارا ڇا آھن ۽ انھن جي استعمال جو ھڪڙو مثال ڏيو؟
لسٽ سمجھڻ هڪ موثر ۽ اظهار ڪندڙ طريقو آهي پٿون ۾ لسٽون ٺاهڻ لاءِ جيڪي مشروط منطق جي طاقت کي گڏ ڪن ٿيون ۽ ڪوڊ جي هڪ واحد، سمجھڻ واري لائن ۾ لوپ ڪن ٿيون.
اهي اسان جي ارادن کي هڪ فهرست ۾ تبديل ڪرڻ لاءِ هڪ آسان نحو مهيا ڪن ٿا، هڪ واحد، سڌريل ڍانچي ۾ تکرار ۽ شرطن کي گڏ ڪري.
فهرست سمجھڻ لازمي طور تي پروگرامرز کي هر ميمبر تي عملن کي انجام ڏيڻ سان لسٽون ٺاهڻ جي صلاحيت ڏين ٿا ۽ شايد انھن کي فلٽر ڪرڻ جي لحاظ کان خاص معيار جي بنياد تي، سڀ ڪجھ صاف ڪوڊ بيس رکڻ دوران.
هي ظاهري خصوصيت پٿون پروگرامنگ ۾ وضاحت سان ڪارڪردگي کي گڏ ڪري ٿي پڙهڻ جي صلاحيت کي بهتر ڪندي جڏهن ته ممڪن طور تي ڪجهه حالتن ۾ ڪمپيوٽيشنل حاصلات پڻ مهيا ڪري ٿي.
پٿون لسٽ سمجھڻ جو ھڪڙو مثال ھيٺ ڏيکاريل آھي:
5. ڊيپ ڪاپي ۽ ڪاپي جي وچ ۾ فرق بيان ڪريو؟
نقل ڪيل شين جي کوٽائي ۽ سالميت وچ ۾ فرق جو تعين ڪري ٿو deepcopy
۽ copy
Python ۾.
هڪ نئين شئي ٺاهڻ سان جڏهن ته اصل nested شين جي حوالي سان رکڻ لاء، a copy
هڪ ٿلهي نقل ٺاهي ٿو جيڪا انهن جي قسمت کي هڪ ٻئي تي ڀاڙيندڙ ويب ۾ گڏ ڪري ٿي.
Deepcopy
هڪ مڪمل طور تي خودمختيار ڪلون ٺاهي ٿو ٻيهر نقل ڪندي اصل شئي ۽ ان جي سڀني ورهاڱي واري حصن کي، سڀني ڪنيڪشن کي ڪٽڻ ۽ تبديلين ۾ خودمختياري برقرار رکڻ سان.
تنهن ڪري، اعتراض جي آزادي جي گهربل سطح تي منحصر آهي، deepcopy
هڪ جامع ورهاڱي کي يقيني بڻائي ٿو جڏهن ته ڪاپي صرف هڪ سطحي سطح جي نقل ڏئي ٿي.
هتي ڪجهه ڪوڊ آهي ڏيکاريو ته ڪيئن copy
۽ deepcopy
هڪ ٻئي کان مختلف:
6. Python ۾ ملٽي ٿريڊنگ ڪيئن حاصل ٿئي ٿي ۽ اهو ملٽي پروسيسنگ کان ڪيئن مختلف آهي؟
پٿون جي ملٽي پروسيسنگ ۽ ملٽي ٿريڊنگ ٻئي ايڊريس ڪنورنٽ ايگزيڪيوشن، پر مختلف پيراڊمز استعمال ڪندي.
ھڪڙي پروسيس اندر گھڻن موضوعن کي استعمال ڪندي، ملٽي ٿريڊنگ ھڪڙي گڏيل ميموري اسپيس اندر سمورو ڪم جي عمل کي قابل بڻائي ٿو.
بهرحال، پٿون جي گلوبل انٽرپريٽر لاڪ (GIL) جي ڪري حقيقي متوازي ٿريڊ تي عمل ڪرڻ مشڪل ٿي سگھي ٿو.
ٻئي طرف، ملٽي پروسيسنگ ڪيترن ئي عملن جو استعمال ڪري ٿي، هر هڪ الڳ پٿون مترجم ۽ ميموري اسپيس سان، حقيقي متوازي کي يقيني بڻائي ٿي.
I/O- پابند سرگرمين لاءِ، ملٽي ٿريڊنگ وڌيڪ ھلڪو وزن ۽ عملي آھي، پر CPU- پابند حالتن ۾ ملٽي پروسيسنگ بھترين آھي جتي حقيقي متوازي عمل انتهائي ضروري آھي.
هتي هڪ مختصر ڪوڊ جو نمونو آهي جيڪو ملٽي پروسيسنگ بمقابله ملٽي ٿريڊنگ جي مقابلي ۾ آهي:
7. سينگار وارا ڇا آهن ۽ پٿون ۾ ڪيئن استعمال ٿين ٿا؟
پٿون ۾، سجاڳيءَ وارا خوبصورتيءَ سان افاديت ۽ سادگيءَ کي گڏ ڪن ٿا، جڏهن ته ذيلي طور تي ڪم کي وڌائڻ يا تبديل ڪرڻ.
سجاڳيءَ کي ھڪ پردو سمجھو جيڪو خوبصورتيءَ سان ھڪڙي فنڪشن کي ڍڪيندو آھي، ان جي صلاحيتن ۾ اضافو ڪندو آھي ان جي ضروري فطرت کي تبديل ڪرڻ کانسواءِ.
اهي ادارا، علامت طرفان ظاهر ڪيل @
، هڪ فنڪشن کي ان پٽ جي طور تي قبول ڪريو ۽ هڪ مڪمل نئين فنڪشن کي آئوٽ ڪريو، فنڪشن جي رويي کي تبديل ڪرڻ جو بيحد ذريعو پيش ڪري ٿو.
سجاڳيءَ جا ڪيترائي خاصيتون مهيا ڪن ٿا، لاگنگ کان وٺي رسائي ڪنٽرول تائين، ڪوڊ کي نئين پرتن سان وڌائڻ دوران، واضح، سمجھڻ لائق نحو کي برقرار رکندي.
هتي هڪ سادي پٿون ڪوڊ مثال آهي ڏيکاريو ته ڪيئن سجاڳيءَ کي استعمال ڪيو وڃي ٿو:
8. *args ۽ **kwargs جي وچ ۾ فرق بيان ڪريو؟
پٿون جي لچڪدار پيٽرولر *args
۽ **kwargs
فنڪشن کي صحيح طور تي دليلن جي حد تائين آڻڻ جي اجازت ڏيو.
هڪ فنڪشن استعمال ڪندي ڪنهن به پوزيشن واري دليلن کي قبول ڪري سگهي ٿو *args
پيٽرولر، جيڪو انهن کي ٽوپل ۾ گروپ ڪري ٿو.
ان جي ابتڙ، هڪ فنڪشن استعمال ڪندي ڪي لفظي دليلن جو تعداد قبول ڪري سگھي ٿو **kwargs
parameter، جيڪو انهن کي ڊڪشنري ۾ گروپ ڪري ٿو.
ٻئي ڪم ڪار جي تعمير ۽ ڪالنگ ۾ متحرڪ ۽ لچڪ لاءِ چينل طور ڪم ڪن ٿا، **kwargs
ڪي ورڊ انپٽس جي صوابديدي مقدار کي سنڀالڻ لاءِ هڪ منظم طريقو پيش ڪري رهيو آهي جڏهن ته *args
غير معياري پوزيشنل انپٽس کي شاندار طور تي سنڀاليندو آهي.
گڏو گڏ، اهي پائيٿون افعال جي لچڪ ۽ استحڪام کي بهتر بڻائيندا آهن مهارت سان ۽ واضح طور تي ايپليڪيشن منظرنامي جي وسيع رينج کي سنڀالڻ سان.
Python ڪوڊ جو هڪ مثال جيڪو استعمال ڪري ٿو *args
۽ **kwargs
هي provided ڏنل آهي:
9. توهان ڪيئن يقيني بڻائيندا ته هڪ فنڪشن صرف هڪ ڀيرو سڏجي سگهي ٿو سينگار استعمال ڪندي؟
پٿون سينگار ڪندڙ ڪارائتي کي خوبصورتي سان گڏ ڪرڻ ۾ ماهر هوندا آهن، جنهن جي عمل ۾ هڪ فنڪشن جي انفراديت کي يقيني بڻائڻ جي ضرورت هوندي آهي.
اهو ممڪن آهي ته هڪ سينگار کي ڊزائين ڪرڻ لاء هڪ فنڪشن کي بند ڪرڻ ۽ ان معلومات کي باخبر رکڻ جي اندر اندر اندر رکڻ جي ذريعي.
encapsulated فنڪشن کي هڪ ڀيرو سڏيو ويندو آهي، ۽ عمل ڪيو ويندو آهي، ۽ سينگار ڪندڙ ڪال کي رڪارڊ ڪري ٿو. ايندڙ ڪالز کي بلاڪ ڪيو ويو آهي، فنڪشن کي بار بار انجام ڏيڻ کان بچائيندو آهي انهي کي يقيني بڻائي ته اهو پريشان ناهي.
سجاڳيءَ جي هن ايپليڪيشن جي مدد سان، فنڪشن ڪالز کي ڪنٽرول ڪري سگهجي ٿو هڪ ذيلي پر اثرائتو انداز ۾، انفراديت جي ضمانت ڏئي ٿي ان طريقي سان جيڪا خوبصورت ۽ ناقابل برداشت آهي.
هتي هڪ ڪوڊ جو نمونو آهي اهو ڏيکارڻ لاءِ ته ڪيئن سجاڳيءَ کي استعمال ڪري سگهجي ٿو محدود ڪرڻ جي تعداد کي محدود ڪرڻ لاءِ هڪ فنڪشن سڏجي سگهي ٿو:
10. Python ۾ وراثت ڪيئن ڪم ڪري ٿي؟
پٿون جو وراثت وارو نظام طبقن جي وچ ۾ درجه بندي جي ڳنڍين جو هڪ ويب ٺاهي ٿو، جنهن کي والدين طبقي جي خاصيتن ۽ افعال کي ان جي اولاد سان حصيداري ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
اهو هڪ نسب جو انتظام ڪري ٿو جيڪو نڪتل (ٻار) طبقن کي انهن جي بنيادي (والدين) طبقن مان وراثت، تبديل ڪرڻ، يا ڪارڪردگي شامل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو، ڪوڊ ٻيهر استعمال ڪرڻ ۽ هڪ منطقي، ترتيب واري ڊيزائن کي فروغ ڏيڻ.
ٻار طبقو پنهنجي والدين جي صلاحيتن کي جذب ڪرڻ کان علاوه پنهنجي منفرد خصوصيتن ۽ رويي کي متعارف ڪرائي سگهي ٿو، هڪ مضبوط، گهڻ پرت وارو اعتراض ماڊل ٺاهي ٿو.
هن طريقي ۾، وراثت مهارت سان ڪارڪردگي کي تقسيم ڪري ٿو سڄي طبقي جي درجه بندي جي شريانن ۾، هڪ متحد، چڱي طرح منظم ڪيل اعتراض تي مبني فن تعمير ٺاهي ٿي.
هيٺ ڏنل آسان پٿون ڪوڊ وراثت ڏيکاري ٿو:
11. اوور لوڊ ڪرڻ ۽ اوور رائڊنگ جو طريقو ڇا آهي؟
جا ٻه ڪنڊا مقصد سان سلهاڙيل پروگرامنگ, طريقو اوورلوڊنگ ۽ طريقو اوور رائڊنگ، ڊولپرز کي ڪيترن ئي مقصدن لاء ساڳئي طريقي جو نالو استعمال ڪرڻ جي قابل بڻائي ٿو.
ھڪڙو طريقو ڊيٽا جي قسمن ۽ دليلن جي ڳڻپ کي ترتيب ڏئي سگھي ٿو ڪيترن ئي دستخطن جي مھرباني ڪري طريقي سان اوور لوڊ ڪرڻ.
ٻئي طرف، طريقي جي اوور رائڊنگ هڪ ذيلي ڪلاس کي اجازت ڏئي ٿي ته هو پنهنجي خاص عمل کي هڪ طريقي سان شامل ڪري، جيڪو اڳ ۾ ئي ان جي والدين طبقي ۾ بيان ڪيو ويو آهي، انهي جي ضمانت ڏئي ٿي ته ٻار جو نسخو سڏيو وڃي ٿو.
گڏو گڏ، اهي حڪمت عمليون طريقن جي رويي کي چالو ڪندي موافقت کي بهتر ڪن ٿيون جيڪي انحصار ۽ ايپليڪيشن جي خاص ضرورتن تي منحصر آهن.
هتي ڪوڊ جو هڪ نمونو آهي جيڪو ٻنهي تصورن کي مثال ڏئي ٿو:
12. پوليمورفيزم جي تصور کي مثال سان بيان ڪريو.
پوليمورفيزم مختلف ڊيٽا جي قسمن لاءِ هڪ واحد انٽرفيس استعمال ڪرڻ جو رواج آهي.
اهو خيال انهن جي اندروني قسم يا ڪلاس جي لحاظ کان ڪيترن ئي طريقن سان شين کي پروسيس ڪرڻ جي آزادي کي طريقن سان ترتيب ڏيڻ ۾ موافقت ۽ اسڪالائيبلٽي کي يقيني بڻائي ٿو.
جوهر ۾، پوليمورفيزم متحد رابطي کي قابل بنائي ٿو جڏهن ته مختلف رويي کي برقرار رکندي مختلف طبقن جي شين کي وراثت جي ذريعي هڪ ئي طبقي جي مثال طور سمجهيو وڃي.
هي متحرڪ خصوصيت ڪوڊ سادگي کي حوصلا افزائي ڪري ٿو هڪ واحد فنڪشن يا آپريٽر کي اجازت ڏئي ٿو مختلف قسم جي اعتراضن سان بغير ڪنهن پريشاني جي.
هتي هڪ واضح ڪوڊ نمونو آهي جيڪو ظاهر ڪري ٿو پوليمورفيزم:
13. مثال، ڪلاس، ۽ جامد طريقن جي وچ ۾ فرق بيان ڪريو.
مثال، ڪلاس، ۽ جامد طريقا سڀني کي پٿون ۾ اعتراض ۽ طبقي ڊيٽا سان لهه وچڙ ڪرڻ جا پنهنجا الڳ طريقا آهن.
سڀ کان وڌيڪ عام قسم، مثال جا طريقا، ڪلاس مثال جي ڊيٽا تي عمل ڪن ٿا ۽ ان پٽ جي طور تي ڪلاس جو هڪ مثال وٺو، عام طور تي خود سڏيو ويندو آهي.
ڪلاس پاڻ (اڪثر ڪري cls طور حوالو ڏنو ويو آهي) طبقاتي طريقن سان هڪ دليل طور قبول ڪيو ويو آهي، جنهن کي @classmethod سان ظاهر ڪيو ويو آهي، ۽ اهي طبقاتي سطح جي ڊيٽا کي هٿي وٺن ٿا.
جامد طريقا، هيش جي علامت @staticmethod پاران ظاهر ڪيل، ڪلاس يا مثال جي رياستن تي اثر انداز نه ڪندا آهن ڇو ته اهي ڪلاس ۾ موجود فري اسٽينڊنگ فنڪشن آهن ۽ پاڻ يا cls کي پهرين پيٽرولر طور نه وٺندا آهن.
ڇاڪاڻ ته هر طريقي جو قسم مختلف رسائي ۽ افاديت مهيا ڪري ٿو، اعتراض تي مبني فن تعمير لچڪدار ۽ درست آهن.
ڪوڊ ۾ انهن طريقن جي هڪ مثال جي طور تي:
14. بيان ڪريو ته ڪيئن پيٿون سيٽ اندروني طور ڪم ڪري ٿو.
هڪ اندروني ڊيٽا جو structureانچو هيش ٽيبل سڏيو ويندو آهي پٿون سيٽ پاران استعمال ڪيو ويندو آهي، جيڪو مختلف اجزاء جو هڪ غير ترتيب ڏنل مجموعو آهي، طاقتور ۽ موثر آپريشن ڪرڻ لاء.
Python ڊيٽا کي جلدي منظم ڪرڻ ۽ ٻيهر حاصل ڪرڻ لاءِ هيش فنڪشن استعمال ڪندو آهي جڏهن هڪ عنصر هڪ سيٽ ۾ شامل ڪيو ويندو آهي، عنصر کي هيش ويل ۾ تبديل ڪري ٿو جيڪو پوءِ ميموري ۾ ان جي مقام کي بيان ڪري ٿو.
تڪڙي رڪنيت جي چيڪن کي آسان ڪرڻ ۽ نقل ٿيل داخلائن کي هٽائڻ سان، هي ٽيڪنڪ يقيني بڻائي ٿي ته هڪ سيٽ ۾ هر عنصر منفرد ۽ آساني سان رسائي لائق آهي.
تنهن ڪري، سيٽن جو موروثي فن تعمير، اتحادين، ڪراسنگ، ۽ اختلافن وانگر آپريشن کي بهتر ڪرڻ جي ڪوشش ڪري ٿو، نتيجي ۾ هڪ ننڍڙو، مؤثر ڊيٽا جي جوڙجڪ.
هتي ڪوڊ جو هڪ ٽڪرو آهي جيڪو ڏيکاري ٿو ته پٿون سيٽ سان ڪيئن لهه وچڙ ۾ اچي ٿو:
15. Python ۾ ڊڪشنري ڪيئن لاڳو ٿئي ٿي؟
هيش ٽيبل پٿون ۾ ڊڪشنري جي بنياد جي طور تي ڪم ڪري ٿو ۽ جلدي ڊيٽا حاصل ڪرڻ ۽ هٿ ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو. ڊڪشنريون متحرڪ، غير ترتيب ڏنل مجموعا آهن اهم-قدر جوڙن جو.
Python هڪ هيش فنڪشن استعمال ڪري ٿو ته ڪي جي هيش کي ڳڻڻ لاءِ جڏهن هڪ ڪي-ويليو جوڙو جاري ڪيو وڃي ٿو، ميموري ۾ ويل جي اسٽوريج ايڊريس جي جڳھ کي ڳوليندي.
جيئن ته هيش فنڪشن فوري طور تي مترجم کي ميموري ايڊريس ڏانهن اشارو ڪري ٿو، هي ڊزائن چاٻي جي بنياد تي ڊيٽا تائين جلدي رسائي پيش ڪري ٿو ۽ حيرت انگيز طور تي ڪارائتو آهي ٻيهر حاصل ڪرڻ، داخل ڪرڻ، ۽ حذف ڪرڻ جي عملن ۾.
پيٿون ڊڪشنري پاران مهيا ڪيل رفتار ۽ لچڪ جي لچڪدار ميلاپ جي ڪري ڊيز آساني سان ۽ مؤثر طريقي سان ڊيٽا کي منظم ڪري سگهن ٿيون.
هيٺ ڏنل فهرست ڏنل ڪوڊ جو نمونو ڏيکاري ٿو ته ڪيئن استعمال ڪجي Python ڊڪشنري:
16. نالي ٽوپل استعمال ڪرڻ جا فائدا بيان ڪريو.
Python ۾ نالي واري ٽوپلس جو استعمال مهارت سان ڪلاس جي اظهار کي ٽوپل جي سادگي سان گڏ ڪري ٿو، نتيجي ۾ هڪ ننڍڙو، خود وضاحت ڪندڙ ڊيٽا جي جوڙجڪ.
روايتي ٽوپل کي وڌايو ويو آھي نالي ٿيل ٽوپلز، جيڪي ٽوپلز جي غير متحرڪ ۽ ميموري ڪارڪردگي کي برقرار رکندا آھن جڏھن ته ڪوڊ پڙهڻ جي قابليت ۽ خود بيان کي بھتر ڪرڻ لاءِ نالي وارا فيلڊ شامل ڪندا آھن.
نالي وارا ٽوپل واضح، سمجھڻ لائق، ۽ ڪارڪردگي ڪوڊ کي فروغ ڏين ٿا، سڌو سنئون، ھلڪو وزن واري شين کي بغير ڪنھن طريقن جي، ڊولپر جي تجربي ۽ ڪمپيوٽيشنل ڪارڪردگي کي بھتر ڪري.
نتيجي طور، نامزد ٿيل ٽوپل هڪ طاقتور اوزار ۾ ترقي ڪري ٿو جيڪو رفتار کي سمجھوتي ڪرڻ کان سواء ڊيٽا جي جوڙجڪ ۽ پڙهڻ جي صلاحيت کي بهتر بڻائي ٿو.
ھڪڙي ڪوڊ نموني جو نالو ڏنل ٽوپلس جي استعمال کي بيان ڪري ٿو:
17. ڪوشش کان سواءِ بلاڪ ڪيئن ڪم ڪندو آهي؟
ڪوشش کان سواءِ بلاڪ Python ايڪسپريسويو نحو ۾ هڪ موڪليل طور ڪم ڪري ٿو، محتاط طور تي رن ٽائم جي بي قاعدگين جي خلاف حفاظت ڪري ٿو ۽ امڪاني مسئلن جي باوجود عمل جي هموار وهڪري کي برقرار رکي ٿو.
جڏهن هڪ ڪوشش بلاڪ هڪ غلطي کي منهن ڏئي ٿو، ڪنٽرول خودڪار طريقي سان منتقل ڪيو ويندو آهي مناسب بلاڪ کان سواء، جتي مسئلو رپورٽنگ، درست ڪرڻ، يا شايد استثنا کي ٻيهر ڏيڻ سان طئي ڪيو ويندو آهي.
استثناءَ کي بامقصد، ڪنٽرول ٿيل طريقي سان سنڀالڻ سان، هي سسٽم نه رڳو خراب ٿيندڙ حادثن کان بچائيندو آهي پر بهتر پڻ. استعمال ڪندڙ جو تجربو ۽ ڊيٽا جي سالميت.
نتيجي طور، ڪوشش-سواءِ بلاڪ مهارت سان غلطي جي انتظام کي پروگرام جي عمل سان گڏ ڪري ٿو، ايپليڪيشن جي مضبوطي ۽ استحڪام جي ضمانت.
هتي ڪوڊ جو ٿورڙو نمونو آهي جيڪو استعمال ڪري ٿو ڪوشش کان سواءِ بلاڪ:
18. اٿڻ ۽ زور ڏيڻ واري بيانن ۾ ڇا فرق آهي؟
پٿون جي غلطي سنڀالڻ ۾ اٿڻ ۽ زور ڏيڻ وارا بيان استثنا مينيجمينٽ جا ٻه الڳ پر لاڳاپيل اظهار پيش ڪن ٿا.
هن raise
بيان پروگرامر کي غلطي پيغامن تي واضح ڪنٽرول ڏئي ٿو ۽ وهڪري کي اجازت ڏئي ٿو ته انهن کي واضح طور تي مخصوص استثنا جو سبب بڻائين.
Assert
ٻئي طرف، پاڻمرادو پيدا ڪندي ڊيبگنگ ٽول طور ڪم ڪري ٿو AssertionError
جيڪڏهن ان جي لاڳاپيل حالت مطمئن نه آهي، انهي جي ضمانت ڏئي ٿي ته پروگرام ترقي جي دوران ارادو ڪيو آهي.
Assert
صرف حالتون چيڪ ڪري ٿو، ڊيبگنگ ۽ تصديق کي بهتر بڻائي ٿو، جڏهن ته raise وسيع، وڌيڪ واضح ڪنٽرول کي قابل بڻائي ٿو. ٻئي بلند ۽ زور پرمٽ ڪنٽرول استثنا پيداوار.
هتي ڪجهه نموني ڪوڊ ڏيکاريل آهي ته ڪيئن استعمال ڪجي raise
۽ assert
:
19. توهان Python ۾ بائنري فائل مان ڊيٽا ڪيئن پڙهي ۽ لکندا آهيو؟
بائنري موڊ جي وضاحت ڪندڙ سان بلٽ ان اوپن فنڪشن کي استعمال ڪندي، پٿون ۾ بائنري فائلن سان انٽرفيس ڪرڻ ۾ درستگي ۽ سادگي جو توازن شامل آهي.
جي استعمال rb
or wb
موڊس جڏهن بائنري فائل کولڻ کي يقيني بڻائيندو ته ڊيٽا کي ان انڪوڊ ٿيل، خام فارم ۾ علاج ڪيو ويندو جڏهن بائنري ڊيٽا پڙهڻ يا لکڻ.
انهن طريقن کي استعمال ڪندي، پٿون غير متن واري ڊيٽا جي انتظام کي آسان بڻائي ٿو، جهڙوڪ تصويرون يا قابل عمل فائلون، پروگرامرز کي بائنري ڊيٽا کي صحيح ۽ آساني سان سنڀالڻ ۽ تجزيو ڪرڻ جي قابل بڻائي ٿو.
تنهن ڪري، پٿون ۾ بائنري فائل آپريشنز ايپليڪيشنن جي وسيع رينج لاءِ دروازا کوليندا آهن، جن ۾ ڊيٽا سيريلائيزيشن، تصويري پروسيسنگ، ۽ بائنري تجزيا شامل آهن، ڪجھ ذڪر ڪرڻ لاءِ.
بائنري فائل استعمال ڪندي، ڪوڊ جو هي مثال ڏيکاري ٿو ته ڊيٽا ڪيئن پڙهڻ ۽ لکڻ لاءِ:
20. وضاحت ڪريو with
بيان ۽ ان جا فائدا جڏهن فائل I/O سان ڪم ڪري رهيا آهن.
پٿون جي بيان سان، جيڪو اڪثر استعمال ڪيو ويندو آهي فائل I/O سان، خوبصورت طور تي يقيني بڻائي ٿو ته وسيلن کي مؤثر طريقي سان سنڀاليو وڃي ٿو، حوالن جي انتظام جي خيال جي مهرباني.
جڏهن فائلن سان ڊيل، with
بيان فوري طور تي استعمال ٿيڻ کان پوءِ فائل کي بند ڪري ٿو، جيتوڻيڪ جيڪڏهن هڪ استثنا ٿئي ٿي جڏهن عمل ڪيو پيو وڃي، وسيلن جي ليڪ جي خلاف حفاظت ۽ صاف ختم ٿيڻ جي ضمانت.
بوائلر پليٽ ڪوڊ کي ختم ڪرڻ سان، هي نحوي کنڊ ڪوڊ پڙهڻ جي صلاحيت کي بهتر بڻائي ٿو. اهو وسيلن جي انتظام ۽ استثنا جي انتظام کي ضم ڪندي انحصار ۽ سادگي کي پڻ وڌائي ٿو.
نتيجي طور، بيان سان گڏ ضروري ٿي وڃي ٿو انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ته توهان جي فائل جا عمل قابل اعتماد ۽ صاف طور تي شامل آهن، غير متوقع مسئلن کان بچاءُ ۽ ڪوڊ جي وضاحت کي بهتر ڪرڻ.
هتي ڪوڊ جو هڪ مثال آهي جيڪو استعمال ڪري ٿو with
فائل آپريشن ۾ بيان:
21. توهان Python ۾ سنگلٽن ماڊل ڪيئن ٺاهيندؤ؟
طبقن جي طريقن ۽ اندروني چيڪن جو هڪ ميلاپ پائٿون ۾ سنگلٽن ماڊل ٺاهڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي، هڪ ڊزائن جو نمونو جيڪو صرف ڪلاس جي هڪ واحد مثال ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
ان جي پنهنجي مثال جي ٽريڪ کي برقرار رکڻ ۽ ان کي پيدا ڪرڻ يا واپس ڪرڻ جو طريقو مهيا ڪرڻ سان، هڪ طبقو هن نموني جي پيروي ڪري ٿو انهي کي يقيني بڻائڻ لاءِ ته ايندڙ تڪڙا پهرين مثال کي نقل ڪن.
ڪنٽرول جي هڪ نقطي سان، وسيلن تائين متحد رسائي، ۽ مقابلي واري ڌانڌلي جي خلاف تحفظ، سنگلٽن ڪنٽرول جي هڪ واحد نقطي کي يقيني بڻائي ٿو.
نتيجي طور، اهو گڏيل وسيلن کي گڏ ڪرڻ، پروگرام ۾ مسلسل رسائي ۽ ترميم جي ضمانت ڏيڻ لاء هڪ مؤثر اوزار ۾ ترقي ڪري ٿو.
هتي ھڪڙو ننڍڙو پيٿون ڪوڊ نمونو آھي جيڪو ھڪڙي ھڪڙي ڪلاس جو مظاهرو ڪري ٿو:
22. Python اسڪرپٽ ۾ ميموري جي استعمال کي بهتر ڪرڻ لاءِ ڪجھ طريقن جو نالو ڏيو.
پٿون اسڪرپٽ ميموري واپرائڻ جي اصلاح اڪثر ڪري ڊيٽا جي جوڙجڪ جي چونڊ، الگورٿم جي بهتري، ۽ وسيلن جي انتظام جي وچ ۾ محتاط توازن وارو عمل داخل ڪري ٿي.
جڏهن وڏي ڊيٽا سيٽن سان ڪم ڪري رهيا آهن، مثال طور، جنريٽر استعمال ڪرڻ بجاءِ فهرستن جي استعمال سان ميموري جي استعمال کي گھٽ ڪري سگهجي ٿو سستي اندازي سان اڏامندڙ شيون انهن کي ياداشت ۾ رکڻ بجاءِ.
ميموري جي استعمال کي وڌيڪ گھٽائڻ ممڪن آهي انگن اکرن کي ترتيب ڏيڻ سان لسٽن جي بجاءِ صفن جي ڊيٽا جي جوڙجڪ سان ۽ ٿورو استعمال ڪندي. __slots__
متحرڪ خاصيتن جي ٺهڻ کي ڪنٽرول ڪرڻ لاءِ درجي ۾ بيان.
اهڙيء طرح، ڪارڪردگي ۽ وسيلن جي استعمال کي توازن ڪندي، توهان پڪ ڪري سگهو ٿا ته پٿون پروگرام نه رڳو اثرائتو آهن پر اهو پڻ سوچيندڙ آهي ته اهي ڪيتري ميموري استعمال ڪندا آهن.
هتي ڪوڊ جو هڪ مختصر مثال آهي جيڪو استعمال ٿيل ميموري جي مقدار کي گهٽائڻ لاءِ جنريٽر استعمال ڪري ٿو:
23. توهان ريجڪس استعمال ڪندي ڏنل اسٽرنگ مان سڀ اي ميل ايڊريس ڪيئن ڪڍندا؟
پٿون ۾ ريگيولر ايڪسپريسشن (ريجڪس) هڪ اسٽرنگ مان اي ميل ايڊريس ڪڍڻ لاءِ درستگي ۽ ورهاڱي کي گڏ ڪن ٿا، ڊولپر کي اجازت ڏئي ٿو ته فصاحت سان ٽيڪسٽيڪل مواد ذريعي فلٽر ڪري ۽ گهربل نمونن جي سڃاڻپ ڪري.
ھڪڙي اي ميل پتي جي جوڙجڪ کي قائم ڪرڻ لاء، ھڪڙو ٺاھيندو آھي ريجڪس نموني استعمال ڪندي ري-ماڊل. پوء، توهان استعمال ڪري سگهو ٿا findall
ھدف واري تار مان سڀ واقعا حاصل ڪرڻ لاء.
اهو طريقو ماهر طور تي سڀني پوشيده اي ميل پتي حاصل ڪرڻ لاءِ متن جي بھولبلييا کي نيويگيٽ ڪري ٿو، جيڪو نه صرف ڪڍڻ واري عمل کي تيز ڪري ٿو پر صحيحيت کي يقيني بڻائي ٿو.
ريجڪس کي مهارت سان استعمال ڪري سگھجي ٿو خاص ڊيٽا کي اسٽرنگ مان ڪڍڻ لاءِ، پٿون اسڪرپٽس جي ڊيٽا پروسيسنگ ۽ تجزيو وڌائڻ لاءِ.
هتي ڪوڊ جو هڪ ٽڪرو آهي جيڪو استعمال ڪري ٿو regex اي ميلون ڪڍڻ لاءِ:
24. فئڪٽري ڊيزائن جي نموني ۽ پٿون ۾ ان جي ايپليڪيشن جي وضاحت ڪريو
اعتراض تي مبني پروگرامنگ جو بنيادي اصول، ڪارخاني جي ڊيزائن جو نمونو، شين جي ٺهڻ کان سواءِ شين جي صحيح طبقي جي سڃاڻپ ڪرڻ آهي جيڪا پيدا ڪئي ويندي.
فئڪٽري جو نمونو Python ۾ هڪ طريقي سان لاڳو ڪري سگهجي ٿو جيڪو طريقن جي انپٽس يا ترتيبن جي بنياد تي ڪيترن ئي طبقن جا مثال واپس ڪري ٿو.
اهو طريقو، جنهن کي ڪڏهن ڪڏهن "فئڪٽري" جي طور تي حوالو ڏنو ويندو آهي، ڪيترن ئي طبقن جي مثالن کي ڳنڍڻ لاء هڪ مرڪز طور ڪم ڪري ٿو، انهي ڳالهه جي ضمانت ڏئي ٿي ته شيون ٺاهي رهيا آهن بغير ڪالر کي دستي طور تي ڪلاس شروع ڪرڻ جي.
اهڙيء طرح، فيڪٽري جو نمونو برقرار رکي ٿو هڪ ٺهڪندڙ، اسپيبلبل آرڪيٽيڪچر جڏهن ته ڪوڊ ماڊليت ۽ هڪجهڙائي کي بهتر بڻائي ٿو. اهو شيون ٺاهڻ لاء هڪ آسان ٽيڪنڪ پڻ پيش ڪري ٿو.
25. هڪ آئٽرٽر ۽ جنريٽر جي وچ ۾ ڇا فرق آهي؟
اهو پٿون جي آئٽرٽرز ۽ جنريٽرن مان واضح آهي ته ٻئي اڏاوت ان کي ممڪن بڻائي ٿي ته قدرن جي ذريعي لوپ ڪرڻ، جڏهن ته، انهن کي ڪيئن لاڳو ڪيو وڃي ٿو ۽ استعمال ڪيو وڃي ٿو ان ۾ معمولي فرق آهن.
هڪ جنريٽر، جيڪو اڪثر ڪري ان جي پيداوار جي استعمال سان سڃاتو وڃي ٿو، خودڪار طريقي سان ان جي حالت کي برقرار رکي ٿو ۽ هڪ فنڪشن سان لاڳو ٿئي ٿو، پرواز تي قدر پيدا ڪرڻ لاء هڪ مختصر ۽ ياداشت-موثر طريقو مهيا ڪري ٿو.
هڪ آئٽرٽر، جيڪو عام طور تي هڪ طبقي جي طور تي لاڳو ڪيو ويندو آهي، طريقا استعمال ڪندو آهي جهڙوڪ __iter__
۽ __next__
ان جي ورهاڱي واري حالت کي منظم ڪرڻ ۽ قدر پيدا ڪرڻ.
نتيجي طور، هر هڪ کي خاص استعمال جي صورت جي بنياد تي پنهنجون خوبيون هونديون آهن، انٽرايٽرز سان گڏ ڊيٽا کي پار ڪرڻ لاءِ هڪ مڪمل، اعتراض تي مبني طريقو پيش ڪن ٿا جڏهن ته جنريٽر پيش ڪن ٿا هلڪو وزن، سست تشخيصي ٽيڪنڪ.
ٻئي ٽيڪنالاجيون ڊولپر جي هٿيارن ۾ شامل ڪن ٿيون ۽ مختلف حالتن ۾ جلدي ۽ مؤثر طريقي سان ڊيٽا کي ڳولڻ ممڪن بڻائين.
ھتي آھي ھڪڙو ڪوڊ جو ھڪڙو ٽڪرو ھڪڙو آئٽرٽر ۽ ھڪڙو جنريٽر پٿون ۾:
26. ڪئين @property
سينگار جو ڪم؟
پٿون ۾ ’@ پراپرٽي‘ ڊيڪرائيندڙ هڪ خوبصورت ميلوڊي ادا ڪري ٿو جيڪو ميٿڊ ڪالز کي وصف-جهڙي پهچ ۾ تبديل ڪري ٿو، شئي جي استعمال ۽ اظهار کي بهتر بڻائي ٿو.
هڪ طريقو استعمال ڪري قوس استعمال ڪرڻ کان سواء سڏي سگهجي ٿو @property، جيڪو هڪ خاصيت تائين رسائي ڪرڻ جي برابر آهي. هي اعتراض جي رابطي لاءِ هڪ صاف ۽ آسان استعمال ڪرڻ وارو انٽرفيس ٺاهي ٿو.
اضافي طور تي، اهو پيش ڪري ٿو ڪارڪردگي ۽ encapsulation جو هڪ شاندار توازن، اعتراض جي رياستن کي تحفظ ڏيڻ دوران هڪ وجداني انٽرفيس پهچائڻ، ڊولپرز کي قابل بڻائي ٿو خاصيتن جي وضاحت ڪرڻ لاء آسانيء سان گيٽر ۽ سيٽر طريقا استعمال ڪندي.
خاصيت جي رسائي سان طريقي جي ڪارڪردگي کي گڏ ڪندي، @property
سينگار هڪ اهم اوزار جي طور تي اڀري ٿو ۽ پيش ڪري ٿو هڪ سڌي پر موثر اعتراض واري رابطي جو نمونو.
Python جو هڪ مثال @property
سينگار هيٺ ڏيکاريل آهي:
27. توهان Python ۾ بنيادي REST API ڪيئن ٺاهيندؤ؟
ويب سروسز ٺاهڻ لاءِ جيڪي HTTP درخواستن ذريعي لهه وچڙ ۾ اچن ٿيون، ڊولپر اڪثر ڪري فريم ورڪ جي اظهاري صلاحيت جو استعمال ڪن ٿا جهڙوڪ Flask REST API Python ۾.
ان جي سادي ۽ سمجھڻ واري نحو سان، فلاسڪ ڊولپرز کي رستا ٺاھڻ جي قابل بنائي ٿو جيڪي ڪيترن ئي HTTP طريقن سان رسائي سگھجن ٿيون، جن ۾ GET ۽ POST شامل آھن، ھيٺين ايپليڪيشن سان ڳالھ ٻولھ ڪرڻ لاءِ.
فلاسڪ استعمال ڪندي ٺهيل هڪ REST API آساني سان HTTP درخواستن کي قبول ڪري سگهي ٿي، موجود ڊيٽا کي پروسيس ڪري سگهي ٿي، ۽ جواب ۾ لاڳاپيل معلومات مهيا ڪري ٿي مختلف ڪارڪردگيءَ سان جڙيل منفرد آخري پوائنٽن جي وضاحت ڪندي.
نيٽ ورڪ ماحول ۾ مختلف سافٽ ويئر حصن جي وچ ۾ بي ترتيب رابطي کي يقيني بڻائڻ لاء، ڊولپرز پائٿون ۽ فلاسڪ جي ميلاپ کي استعمال ڪندي طاقتور REST APIs استعمال ڪري سگھن ٿا.
هتي ڪوڊ جو هڪ ننڍڙو ٽڪرو آهي جيڪو فلاسڪ استعمال ڪري ٿو هڪ REST API ٺاهڻ لاءِ:
28. وضاحت ڪريو ته ڪيئن استعمال ڪجي درخواستن جي لائبريري کي HTTP پوسٽ جي درخواست ڪرڻ لاءِ.
Python جي درخواستن جي لائبريري هڪ طاقتور اوزار آهي جيڪو HTTP ڪميونيڪيشن جي مشڪلاتن کي خوش آمديد API ۾ تبديل ڪري ٿو ۽ HTTP پوسٽ درخواستن کي استعمال ڪندي آن لائن خدمتن سان رابطو ڪرڻ کي آسان ۽ قدرتي بڻائي ٿو.
پوسٽ جي درخواست پوسٽ جي طريقي کي استعمال ڪندي، منزل جو URL ڏيو، ۽ موڪليل مواد کي ڳنڍيندي، جنهن ۾ فارم ڊيٽا، JSON، فائلون، ۽ وڌيڪ شامل ٿي سگھي ٿو.
درخواستن جي لائبريري پوءِ ھيٺين HTTP ڪنيڪشن کي منظم ڪري ٿي، ڊيٽا کي نامزد URL ڏانھن موڪلڻ ۽ سرور جي جواب کي گڏ ڪرڻ لاءِ فلائيڊ ويب رابطي کي فعال ڪرڻ لاءِ.
ڊولپرز آساني سان آن لائن خدمتن سان مشغول ٿي سگھن ٿا، فارم ڊيٽا جمع ڪري سگھن ٿا، ۽ درخواستن ذريعي ويب APIs سان انٽرفيس ڪري سگھن ٿا، مقامي ايپس ۽ گلوبل ويب جي وچ ۾ فرق کي ختم ڪندي.
درخواستن جي لائبريري کي استعمال ڪندي، هيٺ ڏنل ڪوڊ جو نمونو ڏيکاري ٿو ته ڪيئن موڪلجي HTTP پوسٽ درخواست:
29. توهان Python استعمال ڪندي PostgreSQL ڊيٽابيس سان ڪيئن ڳنڍيندا؟
Python ماحول مان PostgreSQL ڊيٽابيس سان مشغول ڪرڻ psycopg2 پيڪيج پاران خوبصورت طور تي سنڀاليو ويو آهي، هڪ طاقتور پل جيڪو بيحد ڊيٽابيس جي رابطي جي اجازت ڏئي ٿو.
استعمال ڪندي psycopg2
، پروگرامر آساني سان ڪنيڪشن ٺاهي سگھن ٿا، SQL سوالن کي هلائي سگھن ٿا، ۽ نتيجا حاصل ڪري سگھن ٿا، سڌو سنئون پوسٽ گري ايس ايس ايل جي صلاحيت کي Python پروگرامن ۾ ضم ڪري.
توھان ان لاڪ ڪري سگھوٿا پيچيده ڊيٽابيس جي ڪمن کي ڪوڊ جي صرف چند لائينن سان، ضمانت ڏئي ٿي ته ڊيٽا پھچائي، تبديل ٿيل، ۽ صحيحيت ۽ ڪارڪردگيءَ سان محفوظ ڪئي وئي آھي.
هي ماڊل ڊولپرز کي اجازت ڏئي ٿو ته مڪمل طور تي انهن جي ايپليڪيشنن ۾ لاڳاپي واري ڊيٽابيس کي استعمال ڪرڻ جي ذريعي خوبصورتي سان Python ۽ PostgreSQL جي وچ ۾ هم آهنگي کي.
هتي نمونو ڪوڊ آهي جيڪو ڏيکاري ٿو ته ڪيئن استعمال ڪجي psycopg2
PostgreSQL ڊيٽابيس سان ڪنيڪشن قائم ڪرڻ لاءِ لائبريري:
30. Python ۾ ORMs جو ڪردار ڇا آهي ۽ هڪ مشهور نالو ٻڌايو؟
Python ۾ Object-rellational mapping (ORM) ڊولپرز کي Python ڪلاسز ۽ آبجیکٹ پيراڊمز استعمال ڪندي ڊيٽابيس سان ڳنڍڻ جي قابل بنائي ٿو.
اهو اعتراض تي مبني پروگرامنگ ۽ لاڳاپيل ڊيٽابيس انتظاميه جي وچ ۾ هڪ هارمونڪ ثالث طور ڪم ڪري ٿو.
SQLAlchemy، Python ماحول ۾ سڀ کان وڌيڪ سڃاتل ORMs مان هڪ، پيش ڪري ٿو اوزارن جو هڪ مڪمل سيٽ ڪيترن ئي SQL ڊيٽابيس سان رابطو ڪرڻ لاءِ اعليٰ سطحي، اعتراض تي مبني نحو استعمال ڪندي.
SQLAlchemy جي مدد سان، ڊيٽابيس جي ادارن کي پٿون ڪلاس جي طور تي پيش ڪري سگھجي ٿو، مثالن سان انھن طبقن کي ڊيٽابيس جي جدولن ۾ قطار جي طور تي خدمت ڪري ٿو.
هي پروگرامرز کي ڊيٽابيس سان هلائڻ جي اجازت ڏئي ٿو بغير ڪنهن خام SQL سوالن کي لکڻ جي.
SQL ۽ ڊيٽابيس ڪنيڪشن جي پيچيدگي جي ڪري، ORMs جهڙوڪ SQLAlchemy ان کي وڌيڪ صارف دوست، محفوظ، ۽ برقرار رکڻ لائق ڊيٽابيس رابطي لاءِ ممڪن بڻائي ٿو.
ھتي ھڪڙو سادو مثال آھي ڏيکاريو ته ڪيئن SQLAlchemy ڪم ڪري ٿو.
31. توهان پٿون اسڪرپٽ ڪيئن ٺاهيندا؟
Python اسڪرپٽ ان جي ڪمپيوٽيشنل ڍانچي ۽ ان جي عمل جي وقت ۽ اسپيس جي تفصيلن جو تجزيو ڪندي پروفائل ڪئي وئي آهي ته جيئن ڪارڪردگي جي ڪنهن به ممڪن رڪاوٽ کي ڳولڻ ۽ ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي سگهجي.
ڊولپرز رن ٽائيم دوران پنھنجي ڪوڊ جي رويي کي احتياط سان تجزيو ڪري سگھن ٿا بلٽ ان استعمال ڪندي cProfile
ماڊل.
ائين ڪرڻ سان، اهي مڪمل ڊيٽا حاصل ڪري سگھن ٿا فنڪشن ڪالز، عمل جي وقت، ۽ ڪال رشتي تي، انهن کي ڪارڪردگي جي رڪاوٽ جي سڃاڻپ ۽ پتو ڏيڻ جي اجازت ڏئي ٿي.
توھان ضمانت ڏئي سگھو ٿا ته ڪوڊ نه رڳو صحيح ڪم ڪري ٿو پر موثر طريقي سان، ڪمپيوٽنگ وسيلن کي متوازن ڪرڻ، ۽ مجموعي ايپليڪيشن ڪارڪردگي کي بھتر ڪرڻ، بشمول ڊولپمينٽ لائف سائيڪل ۾ پروفائلنگ شامل ڪندي.
تنهن ڪري ڊولپرز پروگرامن کي غير موثريت جي خلاف حفاظت ڪري سگھن ٿا محتاط پروفائلنگ ذريعي، انهي کي يقيني بڻائڻ ته اهي معتبر طور تي ترتيب ڏنل آهن ۽ ڪمپيوٽيشنل مطالبن جي هڪ حد ۾ ڪارڪردگي آهن.
هتي هڪ سادي مثال آهي پٿون اسڪرپٽ پروفائلنگ استعمال ڪندي cProfile
ماڊل:
32. CPython ۾ GIL (Global Interpreter Lock) جي وضاحت ڪريو
گلوبل انٽرپريٽر لاڪ (GIL) CPython ۾ هڪ موڪليل طور ڪم ڪري ٿو، ان ڳالهه جي ضمانت ڏئي ٿو ته صرف هڪ ٿريڊ Python bytecode هڪ وقت ۾ هڪ عمل ۾ هلندو آهي، جيتوڻيڪ گھڻن موضوعن واري ايپليڪيشنن ۾.
جيتوڻيڪ اهو ظاهر ٿي سگھي ٿو هڪ رڪاوٽ، GIL CPython جي ميموري مئنيجمينٽ ۽ اندروني ڊيٽا جي جوڙجڪ کي سمورو رسائي کان بچائڻ ۽ سسٽم جي سالميت کي بچائڻ ۾ اهم آهي.
I/O- پابند سرگرمين ۾ ملٽي ٿريڊنگ جي ضرورت، جتي ٿريڊز کي ڊيٽا جي ترسيل يا وصول ٿيڻ جو انتظار ڪرڻو پوندو، ذهن ۾ رکڻ ضروري آهي، جيتوڻيڪ، GIL ان ضرورت کي ختم نٿو ڪري.
اهڙيء طرح، جيتوڻيڪ GIL CPU- پابند سرگرمين لاء مشڪلات پيدا ڪري ٿي، ان جي رويي جي سمجھڻ ۽ ٽيڪنالاجي جي موافقت، جهڙوڪ ملٽي پروسيسنگ يا سمورو پروگرامنگ کي ملازمت ڏيڻ، ڊولپرز کي موثر، سمورو پٿون پروگرام ٺاهڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
هتي پٿون ڪوڊ جو هڪ مثال آهي جيڪو موضوعن کي استعمال ڪري ٿو ۽ ڏيکاري ٿو ته ڪيئن GIL سي پي يو جي پابند ڪمن تي اثر انداز ٿي سگهي ٿو:
33. وضاحت ڪريو Python جي async/await. اهو ڪيئن روايتي موضوع کان مختلف آهي؟
Python ۾ async/await syntax asynchronous programming جي دنيا کي کولي ٿو، ھڪڙو نمونو جيڪو ڪجھ افعال کي رن ٽائم ماحول تي ڪنٽرول ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو ته جيئن ٻيون سرگرميون ان دوران انجام ڏئي سگھن، پروگرام جي ڪارڪردگي کي بهتر بڻائي.
Async/await ھڪڙي سلسلي ۾ سرگرمين کي برقرار رکي ٿو پر عمل کي ڪمن جي وچ ۾ جمپ ڪرڻ جي قابل بنائي ٿو، ٿريڊ مينيجمينٽ جي پيچيدگي کان سواء غير بلاڪ ڪرڻ واري رويي کي يقيني بڻائي.
هي ڪلاسيڪل ٿريڊنگ جي ابتڙ آهي، جتي ٿريڊس متوازي طور تي ڪم ڪن ٿا ۽ اڪثر ڪري پيچيده انتظام ۽ هم وقت سازي جي ضرورت آهي.
نتيجي طور، ڊولپرز هم وقتي I/O- پابند سرگرمين کي مؤثر طريقي سان سنڀالي سگھن ٿا ۽ هڪجهڙائي کي ڪنٽرول ڪرڻ لاءِ وڌيڪ سڌي طريقي سان.
هي هڪ ڪوآپريٽو ملٽي ٽاسڪنگ ماڊل کي فروغ ڏئي ٿو جنهن ۾ پروسيس رضامندي سان ڪنٽرول حاصل ڪري ٿو.
نتيجي طور، async/await پيش ڪري ٿو هڪ مخصوص، آسان طريقو سمورو ايپليڪيشنن کي ڊزائين ڪرڻ لاءِ، خاص طور تي جتي I/O آپريشن عام آهن، ڪارڪردگي ۽ پيچيدگي جي وچ ۾ توازن ڳولڻ.
Python ڪوڊ جو ھڪڙو مثال جيڪو استعمال ڪري ٿو async/await ھيٺ ڏنل آھي:
34. بيان ڪريو ته توهان Python کي ڪيئن استعمال ڪندا concurrent.futures
.
ٿريڊز يا عملن جي ذريعي ڪالبلز کي غير هم وقتي طور تي عمل ڪرڻ لاءِ انٽرفيس، ڊولپرز شاندار طور تي غير مطابقت ۽ متوازي عملن کي منظم ڪري سگھن ٿا.
هي ماڊل وسيلن جي تخصيص ۽ ڪالبلز جي عمل کي منظم ڪري ٿو جڏهن ته ٿريڊنگ ۽ ملٽي پروسيسنگ جي نازڪ پهلوئن کي ايگزيڪيوٽرز (ThreadPoolExecutor ۽ ProcessPoolExecutor) ذريعي شامل ڪري ٿو.
ڊولپرز مؤثر طريقي سان ملٽي-ڪور پروسيسرز استعمال ڪري سگھن ٿا سي پي يو جي پابند سرگرمين لاءِ ۽ مهيا ڪري سگھن ٿا نان بلاڪنگ I/O آپريشنز کي موڪلڻ سان، جيڪي پوءِ انھن کي گڏ ڪري سگھن ٿا ۽ انھن جي نتيجن کي به گڏ ڪري سگھن ٿا.
انهي کي يقيني بڻائڻ لاء ته ايپليڪيشنون جوابدار ۽ ڪارڪردگي آهن، concurrent.futures
ھڪڙو جڳھ ٺاھي ٿو جتي پيچيده حساب ۽ I/O سرگرميون آساني سان ضم ٿي سگھن ٿيون.
هتي ڪوڊ جو هڪ نمونو آهي جيڪو استعمال ڪري ٿو concurrent.futures
:
35. جيانگو ۽ فلاسڪ جي ڀيٽ ڪريو استعمال جي صورت ۽ اسپيبلبل جي لحاظ کان.
Python جي ويب فريم ورڪ جي نالن ۾ ٻه تارا، جيانگو ۽ فلاسڪ، ھر ھڪ روشنيءَ سان چمڪي ٿو ۽ مختلف ڊولپر جي ضرورتن کي پورو ڪندي.
پروگرامرز لاءِ وڏي پئماني تي، ڊيٽابيس تي هلندڙ ايپليڪيشنون ٺاهي رهيا آهن، جيانگو پسند جو اوزار آهي ڇاڪاڻ ته اهو هڪ ORM ۽ هڪ بلٽ ان ايڊمن انٽرفيس سان گڏ اچي ٿو.
بهرحال، فلاسڪ جو سادو ۽ ماڊلر ڊيزائن ڊولپرز کي آزادي ڏئي ٿو ته هو پنهنجا پرزا چونڊي سگهن، ان کي ننڍڙا پروجيڪٽ يا حالتن لاءِ بهترين انتخاب بڻائيندا آهن جتي ہلڪو وزن، موافقت وارو حل ضروري هوندو آهي.
ٻئي فريم ورڪ کي اسڪيل ڪري سگھجي ٿو وڏن مطالبن کي گڏ ڪرڻ لاءِ جڏهن اهو اسڪيلبلٽي جي اچي ٿي.
بهرحال، فلاسڪ جي ٿلهي طبيعت اجازت ڏئي ٿي ته ڪسٽمائيز اسڪيلنگ حڪمت عمليون جيڪي خاص ضرورتن مطابق تيار ڪيون ويون آهن، جڏهن ته Django جي ٺاهيل صلاحيتون ان کي وڏي، وڌيڪ پيچيده منصوبن ۾ تڪڙي ترقي لاءِ هڪ ننڍڙو فائدو ڏئي سگهن ٿيون.
ٿڪل
پٿون اسڪرپٽنگ انٽرويوز کي ٻوليءَ جي صلاحيتن، پيچيدگين، ۽ ايپليڪيشنن جي گهرائي ڄاڻ جي ضرورت آهي.
هڪ مڪمل تياري نه رڳو هڪ شخص جي ٽيڪنيڪل صلاحيت کي مضبوط ڪري ٿي پر اعتماد کي پڻ متاثر ڪري ٿي، درخواست ڏيندڙن کي سوالن جي مشڪل بھولبلييا ذريعي جلدي ۽ صحيح طريقي سان منتقل ڪرڻ ۾ مدد ڪري ٿي.
اميدوار پڪ ڪري سگھن ٿا ته اهي بنيادي ۽ لاڳو ٿيل Python مسئلن کي سنڀالڻ لاءِ تيار آهن اهم خيالن جو جائزو وٺڻ جهڙوڪ ڪنوڪريسي، OOP اصولن، ۽ ڊيٽا جي جوڙجڪ، انهي سان گڏ عملي ايپليڪيشنن جهڙوڪ ويب پروگرامنگ ۽ ڊيٽا جي ڦيرڦار ۾ ڊيوٽنگ ڪندي.
نتيجي طور، چڱيءَ ريت تعليم حاصل ڪرڻ ڪاميابيءَ لاءِ ضروري ٿي وڃي ٿو ۽ اهڙين حالتن کي جنم ڏئي سگھي ٿو جتي ڪنهن جي پٿون پروگرامنگ صلاحيتون شاندار ۽ تخليقي ٿي سگهن ٿيون. ڏسو Hashdork جي انٽرويو سيريز انٽرويو جي تياري ۾ مدد لاءِ.
جواب ڇڏي وڃو