@Pythonetc संकलन, जुलाई 2018

यह मेरी @pythonetc फीड से पायथन टिप्स और प्रोग्रामिंग का दूसरा संग्रह है। पिछले चयन:

• जून 2018

नियमित भाषा

एक नियमित भाषा एक औपचारिक भाषा है जिसे एक परिमित राज्य मशीन के रूप में दर्शाया जा सकता है। दूसरे शब्दों में, चरित्र-दर-वर्ण पाठ प्रसंस्करण के लिए आपको केवल वर्तमान स्थिति को याद रखने की आवश्यकता है, और ऐसे राज्यों की संख्या परिमित है।

एक आदर्श उदाहरण: एक मशीन जो यह जांचती है कि इनपुट प्रमुख है जैसे –3, 2.2, या 001। लेख की शुरुआत में, एक परिमित राज्य मशीन दिखाई जाती है। डबल सर्कल अंतिम स्थिति को इंगित करते हैं, जिसमें मशीन बंद हो सकती है।

मशीन स्थिति से शुरू होती है। शायद यह एक शून्य, फिर एक अंक, और फिर स्थिति में Perhaps यह अंकों की आवश्यक संख्या को संसाधित करता है। उसके बाद, दशमलव विभाजक (③ → can) की जाँच की जा सकती है, उसके बाद एक अंक (⑤ → () या अधिक (more → ⑤)।

एक अनियमित भाषा का एक क्लासिक उदाहरण रूप की स्ट्रिंग अभिव्यक्तियों का एक परिवार है:

ab
aaa-bbb
aaaaa-bbbbb

औपचारिक रूप से, हमें एक स्ट्रिंग की आवश्यकता है जिसमें N के उदाहरण हैं, फिर – , तब - B के N उदाहरण, जहाँ N एक पूर्णांक 0 से अधिक है। आप इसे राज्य मशीन के साथ कार्यान्वित नहीं कर सकते हैं, क्योंकि आपको उन वर्णों की संख्या याद रखनी होगी, जिन्हें आपने सोचा था। केवल राज्यों की एक अनंत संख्या का उपयोग कर।

नियमित अभिव्यक्ति केवल नियमित भाषाओं को निर्दिष्ट कर सकती है। उनका उपयोग करने से पहले, सुनिश्चित करें कि आपके स्ट्रिंग को एक राज्य मशीन का उपयोग करके भी संसाधित किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, वे JSON, XML या कोष्ठक के साथ अंकगणितीय अभिव्यक्तियों के प्रसंस्करण के लिए भी उपयुक्त नहीं हैं।

यह मजेदार है कि कई आधुनिक रेगेक्स इंजन नियमित नहीं हैं। उदाहरण के लिए, पायथन के लिए रेगेक्स मॉड्यूल पुनरावृत्ति का समर्थन करता है (जो aaa-bbb साथ समस्या को हल करने में मदद करेगा )।

गतिशील शेड्यूलिंग

जब पायथन एक विधि कॉल करता है, तो af(b, c, d) , इसे पहले सही फ़ंक्शन का चयन करना होगा। बहुरूपता के आधार पर, a निर्धारित करता है कि अंततः क्या चुना जाएगा। एक विधि का चयन करने की प्रक्रिया को आमतौर पर गतिशील प्रेषण कहा जाता है।

पायथन केवल एकल-प्रेषण बहुरूपता का समर्थन करता है। इसका अर्थ यह है कि केवल वस्तु ही वस्तु के विकल्प को प्रभावित करती है (हमारे उदाहरण में, a )। अन्य भाषाओं में, b , c और d को ध्यान में रखा जा सकता है - इस तरह के तंत्र को कई प्रेषण कहा जाता है। एक हड़ताली उदाहरण C # भाषा है।

हालाँकि, एकल का उपयोग करके कई शेड्यूलिंग का अनुकरण किया जा सकता है। यही कारण है कि विज़िटर डिज़ाइन टेम्प्लेट बनाया गया था: यह एक दोहरे का अनुकरण करने के लिए दो बार एक प्रेषण का उपयोग करता है।

याद रखें कि ओवरलोडिंग के तरीके (जैसा कि जावा और सी ++ में है) मल्टीपल डिस्पैचिंग का एनालॉग नहीं है। गतिशील प्रेषण रनटाइम में काम करता है, और ओवरलोडिंग केवल संकलन के दौरान किया जाता है।

ये उदाहरण आपको विषय को बेहतर ढंग से समझने में मदद करेंगे:

• पायथन विज़िटर टेम्पलेट
• जावा में ओवरराइड करना कई प्रेषण की तरह काम नहीं करता है
• C # में एकाधिक प्रेषण

इनलाइन नाम

पायथन में, आप आसानी से वैश्विक मानक में उपलब्ध सभी मानक चर को संशोधित कर सकते हैं:

 >>> print = 42 >>> print(42) Traceback (most recent call last): File "<stdin>", line 1, in <module> TypeError: 'int' object is not callable 

यह उपयोगी है यदि आपका मॉड्यूल उन कार्यों को परिभाषित करता है जिनके नाम अंतर्निहित कार्यों के नामों से मेल खाते हैं। यह उन स्थितियों में भी होता है जहां आप मेटाप्रोग्रामिंग का अभ्यास करते हैं और पहचानकर्ता के रूप में एक मनमाना स्ट्रिंग मान लेते हैं।

लेकिन यहां तक ​​कि अगर आप कुछ अंतर्निहित कार्यों के नामों की नकल करते हैं, तो आपको उन चीज़ों तक पहुंच की आवश्यकता हो सकती है जिन्हें उन्होंने मूल रूप से संदर्भित किया था। यही कारण है कि निर्मित मॉड्यूल मौजूद है:

 >>> import builtins >>> print = 42 >>> builtins.print(1) 1 

इसके अलावा अधिकांश मॉड्यूल में __builtins__ चर उपलब्ध है। लेकिन एक तरकीब है। सबसे पहले, यह कफ़न कार्यान्वयन की एक विशेषता है, और आमतौर पर इसका उपयोग बिल्कुल नहीं किया जाना चाहिए। दूसरे, __builtins__ दोनों में builtins.__dict__ मॉड्यूल और builtins.__dict__ ।

strace

कभी-कभी आवेदन लड़ाई में अजीब व्यवहार करना शुरू कर देता है। इसे पुनरारंभ करने के बजाय, आप समस्याओं के कारण को समझना चाह सकते हैं जबकि यह संभव है।

स्पष्ट समाधान कार्यक्रम की क्रियाओं का विश्लेषण करना और यह समझने की कोशिश करना है कि कोड के किस भाग को निष्पादित किया जा रहा है। उचित लॉगिंग इस कार्य को आसान बनाती है, लेकिन आर्किटेक्चर या सेटिंग्स में चयनित लॉगिंग स्तर के कारण आपके लॉग पर्याप्त विस्तृत नहीं हो सकते हैं।

ऐसे मामलों में, स्ट्रेस उपयोगी हो सकता है। यह एक यूनिक्स उपयोगिता है जो सिस्टम कॉल को ट्रैक करता है। आप इसे पहले चला सकते हैं - strace python script.py - लेकिन यह आमतौर पर पहले से चल रहे एप्लिकेशन से कनेक्ट करने के लिए अधिक सुविधाजनक है: strace -p PID ।

 $ cat test.py with open('/tmp/test', 'w') as f: f.write('test') $ strace python test.py 2>&1 | grep open | tail -n 1 open("/tmp/test", O_WRONLY|O_CREAT|O_TRUNC|O_CLOEXEC, 0666) = 3 

ट्रेस की प्रत्येक पंक्ति में सिस्टम कॉल का नाम, कोष्ठक में तर्क और वापसी मूल्य शामिल हैं। चूंकि सिस्टम कॉल के परिणाम को वापस करने के लिए कुछ तर्कों का उपयोग किया जाता है, और इसके लिए डेटा पास नहीं करने के लिए, लाइन आउटपुट को सिस्टम कॉल समाप्त होने तक रोका जा सकता है।

इस उदाहरण में, STDIN के पूरा होने तक आउटपुट को रोक दिया जाता है:

 $ strace python -c 'input()' read(0, 

टपल शाब्दिक

पायथन सिंटैक्स के सबसे असंगत भागों में से एक ट्यूपल शाब्दिक है।

टपल बनाने के लिए, कॉमा द्वारा अलग किए गए मूल्यों को सूचीबद्ध करना पर्याप्त है: 1, 2, 3 । एक एकल तत्व टपल के बारे में क्या? बस एक फांसी अल्पविराम जोड़ें: 1, ,। यह बदसूरत दिखता है और अक्सर त्रुटियों की ओर जाता है, लेकिन यह काफी तार्किक है।

एक खाली टपल के बारे में कैसे? यह एक अल्पविराम है -? नहीं, यह () । और क्या, कोष्ठक एक अल्पविराम की तरह बनाते हैं? नहीं, (4) कोई तुक नहीं है, यह सिर्फ 4 ।

 In : a = [ ...: (1, 2, 3), ...: (1, 2), ...: (1), ...: (), ...: ] In : [type(x) for x in a] Out: [tuple, tuple, int, tuple] 

चीजों को और अधिक कठिन बनाने के लिए, टुपल शाब्दिक रूप से अक्सर अतिरिक्त कोष्ठक की आवश्यकता होती है। यदि आपको फ़ंक्शन के एकमात्र तर्क होने के लिए टपल की आवश्यकता है, तो जाहिर है f(1, 2, 3) काम नहीं करेगा - आपको f((1, 2, 3)) लिखना होगा।