પ્રારંભિક ચલોના આધારે પાયથોનમાં ગતિશીલ પદ્ધતિ ઓવરલોડિંગ

પાયથોનમાં શરતી પદ્ધતિ ઓવરલોડિંગ

પાયથોન ગતિશીલ રીતે ટાઇપ કરેલી ભાષા છે, પરંતુ કેટલીકવાર કોડની વિશ્વસનીયતા સુનિશ્ચિત કરવા માટે અમને કડક પ્રકાર અનુમાનની જરૂર હોય છે. એક સામાન્ય દૃશ્ય એ છે કે જ્યારે કોઈ પદ્ધતિનો વળતરનો પ્રકાર પ્રારંભિક ચલ પર આધારિત છે, જેમ કે `વુડડેટા અને` કોંક્રેટેડેટા ’વચ્ચે પસંદગી.

કોઈ દૃશ્યની કલ્પના કરો જ્યાં કોઈ બાંધકામ કંપની વિવિધ મટિરિયલ ડેટાને હેન્ડલ કરવા માટે સ software ફ્ટવેરનો ઉપયોગ કરે છે. જો સામગ્રી "લાકડું" હોય, તો સિસ્ટમ `વુડડેટા પર પાછા ફરવા જોઈએ; નહિંતર, તે `concreatedata` પરત ફરવું જોઈએ. જો કે, યુનિયન પ્રકારનો ઉપયોગ કર્યા વિના રીટર્ન પ્રકારને યોગ્ય રીતે અનુરૂપ એક પદ્ધતિની વ્યાખ્યા કરવી મુશ્કેલ હોઈ શકે છે. 🏗

જ્યારે સામાન્ય પ્રકારો કોઈ સોલ્યુશન જેવા લાગે છે, જ્યારે બહુવિધ પદ્ધતિઓ વિવિધ શરતી ડેટા પ્રકારો પરત કરવાની જરૂર હોય ત્યારે તે બોજારૂપ બની શકે છે. અલગ પેટા વર્ગનો ઉપયોગ કરવો એ બીજો અભિગમ છે, પરંતુ એક વર્ગ જાળવવો વધુ ભવ્ય અને કાર્યક્ષમ હશે.

આ લેખ પ્રકારના અનુમાનને સચોટ રાખતી વખતે પ્રારંભિક ચલના આધારે પદ્ધતિઓને કેવી રીતે ઓવરલોડ કરવી તે શોધે છે. અમે સ્વચ્છ અને જાળવણી કરવા યોગ્ય કોડને સુનિશ્ચિત કરીને, વ્યવહારિક ઉકેલોમાં ડાઇવ કરીશું. ચાલો પ્રારંભ કરીએ! .

પ્રકારની અનુમાન સાથે અજગરમાં પદ્ધતિને ઓવરલોડિંગ સમજવું

પાયથોન, ગતિશીલ રીતે ટાઇપ કરેલી ભાષા હોવાને કારણે, જાવા અથવા સી ++ જેવા ઓવરલોડિંગ પદ્ધતિને મૂળ રીતે ટેકો આપતો નથી. જો કે, લાભ દ્વારા પ્રકારનાં સંકેતો અને @ઓવરલોડ માંથી સુશોભનકર્તા ટાઇપિંગ મોડ્યુલ, આપણે સમાન કાર્યક્ષમતા પ્રાપ્ત કરી શકીએ છીએ. અમે વિકસિત કરેલી સ્ક્રિપ્ટો પ્રારંભિકકરણ ચલના આધારે, પદ્ધતિથી વિવિધ પ્રકારનાં વિવિધ પ્રકારો પરત કરવાની સમસ્યાનો સામનો કરે છે. આ ખાસ કરીને દૃશ્યોમાં ઉપયોગી છે જ્યાં object બ્જેક્ટને બિનજરૂરી પ્રકારનાં યુનિયન વિના ચોક્કસ ડેટા સ્ટ્રક્ચર્સ પરત કરવાની જરૂર છે.

પ્રથમ સોલ્યુશનમાં, અમે ઉપયોગ કરીએ છીએ @ઓવરલોડ સુશોભનકર્તા માટે બહુવિધ સહીઓ વ્યાખ્યાયિત કરવા માટે get_data () પદ્ધતિ. આ સુનિશ્ચિત કરે છે કે પ્રકારનાં ચેકર્સ ગમે છે મહેરબાની પ્રારંભિક ચલના આધારે યોગ્ય વળતર પ્રકારનો અંદાજ લગાવી શકે છે. જ્યારે એક દાખલો Fાંકી દેવી ડેટા પ્રકાર તરીકે "લાકડા" સાથે બનાવવામાં આવે છે, get_data () ના દાખલા પરત કરે છે લાકડાનો ઘાટો, અને તે જ રીતે, તે પાછો આવે છે એકાંશ જ્યારે "કોંક્રિટ" સાથે પ્રારંભ થાય છે. આ અભિગમ સુધરે છે સંહિતા અને પ્રારંભિક તબક્કે સંભવિત ભૂલો પકડવામાં મદદ કરે છે.

બીજા અભિગમમાં, અમે રજૂ કર્યું જેનરોગ વર્ગને વધુ લવચીક બનાવવા માટે. ઉપયોગ કરીને નાપાદા અને સામાન્ય [ટી], અમે અમારા વર્ગને ચોક્કસ ડેટા પ્રકાર સાથે પરિમાણિત કરવાની મંજૂરી આપી. ફરીથી વાપરી શકાય તેવા કોડ સાથે કામ કરતી વખતે આ એક શક્તિશાળી તકનીક છે, કારણ કે તે રાહત જાળવી રાખતી વખતે મજબૂત ટાઇપિંગને સક્ષમ કરે છે. દાખલા તરીકે, વાસ્તવિક-વિશ્વના દૃશ્યમાં, જો કોઈ આર્કિટેક્ટના સ software ફ્ટવેરને પસંદ કરેલી બાંધકામ સામગ્રીના આધારે વિવિધ સામગ્રી ગુણધર્મોની જરૂર હોય, તો આ અભિગમ ખોટા ડેટા પ્રકારોનો ઉપયોગ કરતા અટકાવશે.

અંતે, અમે અમલમાં મૂક્યું એકમ પરીક્ષણો અમારા ઉકેલોને માન્ય કરવા માટે. નો ઉપયોગ અનિયંત્રિત ફ્રેમવર્ક, અમે ખાતરી કરી કે અમારી ઓવરલોડ પદ્ધતિઓ અપેક્ષિત દાખલાઓને યોગ્ય રીતે પરત કરે છે. આ પરીક્ષણ પ્રક્રિયા ઉત્પાદન-સ્તરના કોડમાં આવશ્યક છે, ખાસ કરીને જ્યારે શરતી વળતરના પ્રકારો સાથે કામ કરે છે. વાસ્તવિક દુનિયાની સાદ્રશ્ય એ એક ઇન્વેન્ટરી સિસ્ટમ હશે તેની ખાતરી કરે છે કે લાકડાના ઉત્પાદનોને ક્યારેય કોંક્રિટ સામગ્રી હેઠળ ભૂલથી વર્ગીકૃત કરવામાં આવતી નથી. મેથડ ઓવરલોડિંગ, જેનરિક્સ અને યુનિટ પરીક્ષણોને જોડીને, અમે એક મજબૂત સોલ્યુશન બનાવ્યું જે પ્રકારની સલામતી અને જાળવણીને વધારે છે. .

from typing import Literal, overload
DATA_TYPE = Literal["wood", "concrete"]
class WoodData:
    def __str__(self):
        return "Wood data object"
class ConcreteData:
    def __str__(self):
        return "Concrete data object"
class Foo:
    def __init__(self, data_type: DATA_TYPE) -> None:
        self.data_type = data_type
    @overload
    def get_data(self) -> WoodData: ...
    @overload
    def get_data(self) -> ConcreteData: ...
    def get_data(self):
        if self.data_type == "wood":
            return WoodData()
        return ConcreteData()
foo_wood = Foo("wood")
foo_concrete = Foo("concrete")
print(foo_wood.get_data())  # Outputs: Wood data object
print(foo_concrete.get_data())  # Outputs: Concrete data object

from typing import TypeVar, Generic, Literal
DATA_TYPE = Literal["wood", "concrete"]
T = TypeVar("T", bound="BaseData")
class BaseData:
    pass
class WoodData(BaseData):
    def __str__(self):
        return "Wood data object"
class ConcreteData(BaseData):
    def __str__(self):
        return "Concrete data object"
class Foo(Generic[T]):
    def __init__(self, data_type: DATA_TYPE) -> None:
        self.data_type = data_type
    def get_data(self) -> T:
        if self.data_type == "wood":
            return WoodData()  # type: ignore
        return ConcreteData()  # type: ignore
foo_wood = Foo[WoodData]("wood")
foo_concrete = Foo[ConcreteData]("concrete")
print(foo_wood.get_data())  # Outputs: Wood data object
print(foo_concrete.get_data())  # Outputs: Concrete data object

import unittest
class TestFoo(unittest.TestCase):
    def test_wood_data(self):
        foo = Foo("wood")
        self.assertIsInstance(foo.get_data(), WoodData)
    def test_concrete_data(self):
        foo = Foo("concrete")
        self.assertIsInstance(foo.get_data(), ConcreteData)
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

અદ્યતન પદ્ધતિ ઓવરલોડિંગ અને ટાઇપ-સેફ પાયથોન કોડ

જટિલ પાયથોન એપ્લિકેશનો પર કામ કરતી વખતે, ખાતરી કરો કે પદ્ધતિઓ યોગ્ય ડેટા પ્રકારને જાળવવા માટે જરૂરી છે સંકેત -સ્પષ્ટતા અને રનટાઇમ ભૂલો અટકાવવી. વિકાસકર્તાઓનો સૌથી મોટો પડકાર એ છે કે પ્રકારના અનુમાનને ચોક્કસ રાખતી વખતે શરતી વળતરના પ્રકારોનું સંચાલન કરવું. આ ખાસ કરીને પરિસ્થિતિઓમાં સંબંધિત છે જ્યાં વર્ગને પ્રારંભિક ચલના આધારે વિવિધ પદાર્થો પરત કરવાની જરૂર છે.

આ સમસ્યાનું ઓછું શોષણ અભિગમમાં પાયથોનનો ઉપયોગ શામેલ છે જાસૂસી મેથડ ઓવરલોડિંગ સાથે. કામચતું @dataclass Boil બ્જેક્ટ બનાવટને સરળ બનાવે છે અને બોઈલરપ્લેટ કોડને ઘટાડતી વખતે પ્રકારનાં સંકેતો લાગુ કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, મલ્ટીપલ કન્સ્ટ્રકટર્સને મેન્યુઅલી વ્યાખ્યાયિત કરવાને બદલે, અમે ગતિશીલ રીતે યોગ્ય પ્રકાર પેદા કરવા માટે ડિફ default લ્ટ ફેક્ટરી પદ્ધતિઓ સાથે એક જ ડેટાક્લાસનો ઉપયોગ કરી શકીએ છીએ.

બીજી નિર્ણાયક વિચારણા છે કામગીરી- operation પ્ટિમાઇઝેશન. મોટા પાયે એપ્લિકેશનોમાં, અતિશય ટાઇપ-ચેકિંગ અને શરતી તર્ક એક્ઝેક્યુશનને ધીમું કરી શકે છે. પાયથોનનો લાભ આપીને @cached_property, અમે સુનિશ્ચિત કરી શકીએ છીએ કે સાચો ડેટા પ્રકાર એકવાર નક્કી કરવામાં આવે છે અને અસરકારક રીતે ફરીથી ઉપયોગમાં લેવાય છે. આ રીડન્ડન્ટ ગણતરીઓને ઘટાડે છે, અમારા કોડને ક્લીનર અને ઝડપી બનાવે છે. .