पायथन 3 सुविधाओं का उपयोग करने लायक है

कई प्रोग्रामर ने पायथन के दूसरे संस्करण से तीसरे तक स्विच करना शुरू कर दिया, इस तथ्य के कारण कि पायथन 2 के लिए बहुत जल्द समर्थन बंद कर दिया जाएगा। लेख का लेखक, जिसका अनुवाद हम प्रकाशित करते हैं, नोट करता है कि पाइथन 3-कोड का थोक जो उसने देखा, वह कोष्ठक के साथ एक कोड की तरह दिखता है, जिसे पायथन 2 में लिखा गया है। उसके अनुसार, वह खुद कुछ ऐसा ही पाप करता है । यहाँ वह केवल पायथन 3 का उपयोग करने वालों के लिए उपलब्ध कुछ महान विशेषताओं का उदाहरण देता है। उन्हें उम्मीद है कि इन सुविधाओं से उन लोगों के लिए जीवन आसान हो जाएगा जो उनके बारे में सीखते हैं।



इस लेख के सभी उदाहरण पायथन 3.7 का उपयोग करके लिखे गए हैं। प्रत्येक विशेषता के विवरण में इसके उपयोग के लिए आवश्यक पायथन के न्यूनतम संस्करण के बारे में जानकारी है।

प्रारूप स्ट्रिंग्स (3.6+)

तार के बिना, किसी भी प्रोग्रामिंग भाषा में उपयोगी कुछ लिखना मुश्किल है। लेकिन स्ट्रिंग्स के साथ प्रभावी काम के लिए, एक डेवलपर को सुविधाजनक उपकरण की आवश्यकता होती है। ऐसे उपकरण जो आपको अपनी मानसिक शांति खोए बिना जटिल संरचनाओं के साथ काम करने की अनुमति देते हैं। अधिकांश पायथन डेवलपर्स format विधि का उपयोग करते हैं:

 user = "Jane Doe" action = "buy" log_message = 'User {} has logged in and did an action {}.'.format( user, action ) print(log_message) # User Jane Doe has logged in and did an action buy. 

पायथन 3, format विधि के साथ, प्रारूप स्ट्रिंग्स ( f- स्ट्रिंग्स , f- स्ट्रिंग्स) का समर्थन करता है। वे विभिन्न स्ट्रिंग जोड़तोड़ करने के लिए एक लचीला उपकरण हैं। यहाँ पिछले उदाहरण जैसा दिखता है, स्वरूप स्ट्रिंग का उपयोग करके फिर से लिखा गया है:

 user = "Jane Doe" action = "buy" log_message = f'User {user} has logged in and did an action {action}.' print(log_message) # User Jane Doe has logged in and did an action buy. 

Pathlib मॉड्यूल (3.4+)

फ़ॉर्मेट स्ट्रिंग्स एक बेहतरीन तकनीक है, लेकिन कुछ लाइनों के साथ काम करने के लिए विशेष उपकरण बनाए गए हैं, जैसे कि फ़ाइल पथ, जो उनमें हेरफेर को बहुत सरल करते हैं। पायथन 3 में एक पैथलिब मॉड्यूल है, जो फ़ाइल पथों के साथ काम करने के लिए एक सुविधाजनक अमूर्त है। यदि आप अभी तक अपनी समस्याओं के समाधान के लिए इस मॉड्यूल की उपयोगिता के बारे में सुनिश्चित नहीं हैं, तो इस सामग्री पर एक नज़र डालें।

 from pathlib import Path root = Path('post_sub_folder') print(root) # post_sub_folder path = root / 'happy_user' #    print(path.resolve()) # /home/weenkus/Workspace/Projects/DataWhatNow-Codes/how_your_python3_should_look_like/post_sub_folder/happy_user 

टाइप एनोटेशन (3.5+)

कौन सा बेहतर है - स्थिर या गतिशील टाइपिंग? शायद लगभग हर प्रोग्रामर के पास इस कठिन सवाल का अपना जवाब है। मैं इसे पाठक तक छोड़ता हूं कि वे अपने कार्यक्रमों को कैसे टाइप करते हैं। लेकिन मुझे लगता है कि यह कम से कम सभी को पता है कि पायथन 3 टाइप एनोटेशन का समर्थन करता है।

 def sentence_has_animal(sentence: str) -> bool: return "animal" in sentence sentence_has_animal("Donald had a farm without animals") # True 

स्थानान्तरण (3.4+)

पायथन 3 का समर्थन करता है, Enum वर्ग के लिए धन्यवाद, गणना के साथ काम करने के लिए एक सरल तंत्र। गणना सूची स्थिरांक के लिए सुविधाजनक है। लगातार, अन्यथा, कोड में बेतरतीब ढंग से बिखरे हुए हैं।

 from enum import Enum, auto class Monster(Enum):   ZOMBIE = auto()   WARRIOR = auto()   BEAR = auto()  print(Monster.ZOMBIE) # Monster.ZOMBIE 

पायथन 3 प्रलेखन से , आप यह पता लगा सकते हैं कि एक गणना अद्वितीय, अपरिवर्तनीय मूल्यों से जुड़े प्रतीकात्मक नामों (सदस्यों) का एक संग्रह है। पहचान के लिए एकल सूची के सदस्यों की तुलना की जा सकती है। गणना को दरकिनार किया जा सकता है।

 for monster in Monster:   print(monster) # Monster.ZOMBIE # Monster.WARRIOR # Monster.BEAR 

निर्मित LRU कैश (3.2+)

आजकल, लगभग सभी सॉफ्टवेयर और हार्डवेयर सिस्टम में कैशिंग तंत्र का उपयोग किया जाता है। पायथन 3 बहुत ही ल्रू_कैश डेकोरेटर के साथ कैशिंग को सरल करता है, जो LRU कैशिंग एल्गोरिथ्म ( कम से कम हाल ही में प्रयुक्त ) को लागू करता है।

नीचे एक फ़ंक्शन है जो फाइबोनैचि संख्याओं की गणना करता है। इस फ़ंक्शन को कई बार पुनरावर्ती कॉल के दौरान समान संचालन करने के लिए मजबूर किया जाता है। परिणामस्वरूप, यह पता चलता है कि कैशिंग के माध्यम से इसके प्रदर्शन में सुधार किया जा सकता है।

 import time def fib(number: int) -> int:   if number == 0: return 0   if number == 1: return 1     return fib(number-1) + fib(number-2) start = time.time() fib(40) print(f'Duration: {time.time() - start}s') # Duration: 30.684099674224854s 

अब हम इस फंक्शन को ऑप्टिमाइज़ करने के लिए lru_cache का उपयोग करते हैं (इस ऑप्टिमाइज़ेशन तकनीक को lru_cache कहा जाता है)। नतीजतन, एक फ़ंक्शन का निष्पादन समय जो पहले सेकंड में मापा गया था, अब नैनोसेकंड में मापा जाता है।

 from functools import lru_cache @lru_cache(maxsize=512) def fib_memoization(number: int) -> int:   if number == 0: return 0   if number == 1: return 1     return fib_memoization(number-1) + fib_memoization(number-2) start = time.time() fib_memoization(40) print(f'Duration: {time.time() - start}s') # Duration: 6.866455078125e-05s 

अनुपयोगी वस्तुओं को पैक करना (3.0+)

पुनरावृत्त वस्तुओं को अनपैक करते समय, आप उन चर का उपयोग कर सकते हैं जिनके नाम तारांकन से पहले हैं। सब कुछ जो अन्य चर में फिट नहीं होता है, ऐसे चर में हो जाता है। तो, निम्नलिखित उदाहरण में, range(5) कमांड द्वारा गठित सूची से पहला और अंतिम मान चर head और tail । पहली और आखिरी वैल्यू के बीच जो कुछ भी है वह body वैरिएबल में मिलता है।

 head, *body, tail = range(5) print(head, body, tail) # 0 [1, 2, 3] 4 py, filename, *cmds = "python3.7 script.py -n 5 -l 15".split() print(py) print(filename) print(cmds) # python3.7 # script.py # ['-n', '5', '-l', '15'] first, _, third, *_ = range(10) print(first, third) # 0 2 

डेटा कक्षाएं (3.7+)

पायथन 3 ने डेटा कक्षाएं शुरू कीं । वे प्रोग्रामर को कार्रवाई की बहुत सारी स्वतंत्रता देते हैं। उनका उपयोग बॉयलरप्लेट कोड की मात्रा को कम करने के लिए किया जा सकता है। तथ्य यह है कि dataclass डेकोरेटर स्वचालित रूप से विशेष विधियां उत्पन्न करता है, जैसे कि __init__() और __repr__() । संबंधित प्रस्ताव के आधिकारिक पाठ में , उन्हें "डिफ़ॉल्ट मानों के साथ टुपल्स नाम का उत्परिवर्तित" के रूप में वर्णित किया गया है। dataclass डेकोरेटर का उपयोग किए बिना एक वर्ग बनाने का एक उदाहरण यहां दिया गया है:

 class Armor:     def __init__(self, armor: float, description: str, level: int = 1):       self.armor = armor       self.level = level       self.description = description                  def power(self) -> float:       return self.armor * self.level  armor = Armor(5.2, "Common armor.", 2) armor.power() # 10.4 print(armor) # <__main__.Armor object at 0x7fc4800e2cf8> 

यहाँ एक ही है, लेकिन पहले से ही dataclass का उपयोग करके लिखा dataclass :

 from dataclasses import dataclass @dataclass class Armor:   armor: float   description: str   level: int = 1     def power(self) -> float:       return self.armor * self.level  armor = Armor(5.2, "Common armor.", 2) armor.power() # 10.4 print(armor) # Armor(armor=5.2, description='Common armor.', level=2) 

पैकेज फ़ोल्डर का समर्थन __init__.py फ़ाइल (3.3+) के बिना

पायथन कोड को संरचना करने का एक तरीका पैकेज का उपयोग करना है (पैकेज उन फ़ोल्डरों में रखे गए हैं जिनमें __init__.py फ़ाइल है)। यहाँ आधिकारिक प्रलेखन से एक उदाहरण है:

 sound/                                 __init__.py                 sound     formats/                                   __init__.py             wavread.py             wavwrite.py             aiffread.py             aiffwrite.py             auread.py             auwrite.py             ...     effects/                                  __init__.py             echo.py             surround.py             reverse.py             ...     filters/                                 __init__.py             equalizer.py             vocoder.py             karaoke.py             ... 

पायथन 2 का उपयोग करते समय, उदाहरण में वर्णित प्रत्येक फ़ोल्डर में एक __init__.py फ़ाइल होनी चाहिए। इस फ़ाइल के लिए धन्यवाद, फ़ोल्डर को पायथन पैकेज के रूप में माना जाता है। Python 3 में, Implicit Namespace Package फ़ीचर के आगमन के साथ, इन जैसे फ़ोल्डरों की अब आवश्यकता नहीं है।

 sound/                                 __init__.py                 sound     formats/                                   wavread.py             wavwrite.py             aiffread.py             aiffwrite.py             auread.py             auwrite.py             ...     effects/                                  echo.py             surround.py             reverse.py             ...     filters/                                 equalizer.py             vocoder.py             karaoke.py             ... 

यह ध्यान दिया जाना चाहिए कि वास्तव में, सब कुछ इतना सरल नहीं है। इस आधिकारिक विनिर्देश के अनुसार, नियमित रूप से पैकेज के लिए __init__.py फ़ाइल की आवश्यकता है। यदि आप इसे फ़ोल्डर से हटाते हैं, तो पैकेज एक तथाकथित नेमस्पेस पैकेज में बदल जाता है , जिस पर अतिरिक्त प्रतिबंध लागू होते हैं।

परिणाम

पायथन 3 की सभी दिलचस्प विशेषताएं इस लेख में शामिल नहीं हैं, लेकिन हमें उम्मीद है कि आपको यहाँ कुछ उपयोगी मिलेगा। इस रिपॉजिटरी में सैंपल कोड पाया जा सकता है।

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