ಡೈನಾಮಿಕ್ ವಿಧಾನ ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಮಾಸ್ಟರಿಂಗ್ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ವಿಧಾನ ಓವರ್‌ಲೋಡ್

ಪೈಥಾನ್ ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಭಾಷೆಯಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಕೋಡ್ ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಲು ನಮಗೆ ಕಠಿಣ ಪ್ರಕಾರದ ಅನುಮಾನದ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಒಂದು ವಿಧಾನದ ರಿಟರ್ನ್ ಪ್ರಕಾರವು `ವುಡ್‌ಡೇಟಾ` ಮತ್ತು` ಕಾಂಕ್ರೆಟಾಟಾ` ನಡುವೆ ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವಂತಹ ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದಾಗ ಸಾಮಾನ್ಯ ಸನ್ನಿವೇಶವಾಗಿದೆ.

ವಿಭಿನ್ನ ವಸ್ತು ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ನಿರ್ಮಾಣ ಕಂಪನಿಯು ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್ ಬಳಸುವ ಸನ್ನಿವೇಶವನ್ನು g ಹಿಸಿ. ವಸ್ತುವು "ಮರ" ಆಗಿದ್ದರೆ, ವ್ಯವಸ್ಥೆಯು `ವುಡ್‌ಡೇಟಾ` ಅನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸಬೇಕು; ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದು `ಕಾಂಕ್ರೆಟೆಟಾಟಾ` ಅನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬೇಕು. ಆದಾಗ್ಯೂ, ಯೂನಿಯನ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಬಳಸದೆ ರಿಟರ್ನ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ er ಹಿಸುವ ಒಂದೇ ವಿಧಾನವನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವುದು ಟ್ರಿಕಿ ಆಗಿರಬಹುದು. 🏗

ಜೆನೆರಿಕ್ ಪ್ರಕಾರಗಳು ಪರಿಹಾರವೆಂದು ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಅನೇಕ ವಿಧಾನಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ದತ್ತಾಂಶ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಬೇಕಾದಾಗ ಅವು ತೊಡಕಾಗಬಹುದು. ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಉಪವರ್ಗಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಮತ್ತೊಂದು ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಒಂದೇ ವರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಹೆಚ್ಚು ಸೊಗಸಾದ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿದೆ.

ಪ್ರಕಾರದ ಅನುಮಾನವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಇಟ್ಟುಕೊಂಡು ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ವಿಧಾನಗಳನ್ನು ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಈ ಲೇಖನವು ಪರಿಶೋಧಿಸುತ್ತದೆ. ನಾವು ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಪರಿಹಾರಗಳಿಗೆ ಧುಮುಕುವುದಿಲ್ಲ, ಸ್ವಚ್ and ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಿಸಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಪ್ರಾರಂಭಿಸೋಣ! 🚀

ಟೈಪ್ ಅನುಮಾನದೊಂದಿಗೆ ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

ಪೈಥಾನ್, ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಟೈಪ್ ಮಾಡಿದ ಭಾಷೆಯಾಗಿರುವುದರಿಂದ, ಜಾವಾ ಅಥವಾ ಸಿ ++ ನಂತಹ ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುವ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸ್ಥಳೀಯವಾಗಿ ಬೆಂಬಲಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಆದಾಗ್ಯೂ, ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಸುಳಿವುಗಳನ್ನು ಟೈಪ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಓವರ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ನಿಂದ ಅಲಂಕಾರಿಕ ದಾಟುವುದು ಮಾಡ್ಯೂಲ್, ನಾವು ಇದೇ ರೀತಿಯ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು. ನಾವು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಿದ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳು ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಒಂದು ವಿಧಾನದಿಂದ ವಿವಿಧ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಷರತ್ತುಬದ್ಧವಾಗಿ ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವ ಸಮಸ್ಯೆಯನ್ನು ನಿಭಾಯಿಸುತ್ತವೆ. ಅನಗತ್ಯ ಪ್ರಕಾರದ ಒಕ್ಕೂಟಗಳಿಲ್ಲದೆ ವಸ್ತುವು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದತ್ತಾಂಶ ರಚನೆಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ.

ಮೊದಲ ಪರಿಹಾರದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಬಳಸುತ್ತೇವೆ ಓವರ್ಲೋಡ್ ಮಾಡಿ ಬಹು ಸಹಿಗಳನ್ನು ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲು ಅಲಂಕಾರಿಕ get_data () ವಿಧಾನ. ಇದು ಟೈಪ್ ಚೆಕರ್‌ಗಳಂತೆ ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮೈದಾನದ ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಆಧರಿಸಿ ಸರಿಯಾದ ರಿಟರ್ನ್ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು er ಹಿಸಬಹುದು. ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆ ಅ ೦ ಗಡಿ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವಾಗಿ "ಮರ" ದೊಂದಿಗೆ ರಚಿಸಲಾಗಿದೆ, get_data () ನ ಒಂದು ಉದಾಹರಣೆಯನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ ಒಂದು ಮರ, ಮತ್ತು ಅದೇ ರೀತಿ, ಅದು ಮರಳುತ್ತದೆ ಸ ೦ ಗಂಗಲ "ಕಾಂಕ್ರೀಟ್" ನೊಂದಿಗೆ ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದಾಗ. ಈ ವಿಧಾನವು ಸುಧಾರಿಸುತ್ತದೆ ಕೋಡ್ ಓದಬಲ್ಲಿಕೆ ಮತ್ತು ಆರಂಭಿಕ ಹಂತದಲ್ಲಿ ಸಂಭಾವ್ಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ಹಿಡಿಯಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.

ಎರಡನೇ ವಿಧಾನದಲ್ಲಿ, ನಾವು ಪರಿಚಯಿಸಿದ್ದೇವೆ ಸಾಮಾನ್ಯತೆ ವರ್ಗವನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಸುಲಭವಾಗಿ ಮಾಡಲು. ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಬೆರಳುಗ ಮತ್ತು ಸಾಮಾನ್ಯ [ಟಿ], ನಮ್ಮ ವರ್ಗವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರದೊಂದಿಗೆ ನಿಯತಾಂಕಗೊಳಿಸಲು ನಾವು ಅನುಮತಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕೋಡ್‌ನೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಇದು ಪ್ರಬಲ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ, ಏಕೆಂದರೆ ಇದು ನಮ್ಯತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಬಲವಾದ ಟೈಪಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಶಕ್ತಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ, ವಾಸ್ತುಶಿಲ್ಪಿ ಸಾಫ್ಟ್‌ವೇರ್‌ಗೆ ಆಯ್ದ ನಿರ್ಮಾಣ ಸಾಮಗ್ರಿಗಳನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿ ವಿಭಿನ್ನ ವಸ್ತು ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಈ ವಿಧಾನವು ತಪ್ಪಾದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ಬಳಸದಂತೆ ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ನಾವು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ್ದೇವೆ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ನಮ್ಮ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸಲು. ಬಳಸುವುದು ಏಕಮಾತ್ರ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್, ನಮ್ಮ ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡಿದ ವಿಧಾನಗಳು ನಿರೀಕ್ಷಿತ ನಿದರ್ಶನಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವುದನ್ನು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಉತ್ಪಾದನಾ-ಮಟ್ಟದ ಕೋಡ್‌ನಲ್ಲಿ ಈ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅವಶ್ಯಕವಾಗಿದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ರಿಟರ್ನ್ ಪ್ರಕಾರಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ. ನೈಜ-ಪ್ರಪಂಚದ ಸಾದೃಶ್ಯವು ದಾಸ್ತಾನು ವ್ಯವಸ್ಥೆಯಾಗಿದ್ದು, ಮರದ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಕಾಂಕ್ರೀಟ್ ವಸ್ತುಗಳ ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ತಪ್ಪಾಗಿ ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ವಿಧಾನ ಓವರ್‌ಲೋಡ್, ಜೆನೆರಿಕ್ಸ್ ಮತ್ತು ಯುನಿಟ್ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳನ್ನು ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ, ನಾವು ದೃ salution ವಾದ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ರಚಿಸಿದ್ದೇವೆ ಅದು ಪ್ರಕಾರದ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮತ್ತು ನಿರ್ವಹಣೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿಸುತ್ತದೆ. 🚀

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()

ಸುಧಾರಿತ ವಿಧಾನ ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಮತ್ತು ಟೈಪ್-ಸುರಕ್ಷಿತ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್

ಸಂಕೀರ್ಣ ಪೈಥಾನ್ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ, ವಿಧಾನಗಳು ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವುದು ನಿರ್ವಹಿಸಲು ಅವಶ್ಯಕ ಕೋಡ್ ಸ್ಪಷ್ಟತೆ ಮತ್ತು ಚಾಲನಾಸಮಯ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ. ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಎದುರಿಸುತ್ತಿರುವ ದೊಡ್ಡ ಸವಾಲುಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದು ಪ್ರಕಾರದ ಅನುಮಾನವನ್ನು ನಿಖರವಾಗಿ ಇಟ್ಟುಕೊಂಡು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ರಿಟರ್ನ್ ಪ್ರಕಾರಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು. ಪ್ರಾರಂಭಿಕ ವೇರಿಯೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಆಧರಿಸಿ ಒಂದು ವರ್ಗವು ವಿಭಿನ್ನ ವಸ್ತುಗಳನ್ನು ಹಿಂದಿರುಗಿಸುವ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಪ್ರಸ್ತುತವಾಗಿದೆ.

ಈ ಸಮಸ್ಯೆಗೆ ಕಡಿಮೆ-ಪರಿಶೋಧಿತ ವಿಧಾನವು ಪೈಥಾನ್‌ನನ್ನು ಬಳಸುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ ಡಾಟಾಕ್ಲಾಸ್‌ಗಳು ವಿಧಾನ ಓವರ್‌ಲೋಡ್ ಜೊತೆಗೆ. ಬಳಸುವುದು @dataclass ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ರಚನೆಯನ್ನು ಸರಳಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಬಾಯ್ಲರ್ಪ್ಲೇಟ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವಾಗ ಟೈಪ್ ಸುಳಿವುಗಳನ್ನು ಜಾರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ಬಹು ಕನ್‌ಸ್ಟ್ರಕ್ಟರ್‌ಗಳನ್ನು ಹಸ್ತಚಾಲಿತವಾಗಿ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸುವ ಬದಲು, ಸರಿಯಾದ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಕ್ರಿಯಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ನಾವು ಡೀಫಾಲ್ಟ್ ಫ್ಯಾಕ್ಟರಿ ವಿಧಾನಗಳೊಂದಿಗೆ ಒಂದೇ ಡಾಟಾಕ್ಲಾಸ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಬಹುದು.

ಮತ್ತೊಂದು ನಿರ್ಣಾಯಕ ಪರಿಗಣನೆಯಾಗಿದೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆ ಆಪ್ಟಿಮೈಸೇಶನ್. ದೊಡ್ಡ-ಪ್ರಮಾಣದ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳಲ್ಲಿ, ಅತಿಯಾದ ಪ್ರಕಾರ-ಪರಿಶೀಲನೆ ಮತ್ತು ಷರತ್ತುಬದ್ಧ ತರ್ಕವು ಮರಣದಂಡನೆಯನ್ನು ನಿಧಾನಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಪೈಥಾನ್ ಅನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸುವ ಮೂಲಕ @cached_property, ಸರಿಯಾದ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರವನ್ನು ಒಮ್ಮೆ ನಿರ್ಧರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಲಾಗಿದೆಯೆ ಎಂದು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು. ಇದು ಅನಗತ್ಯ ಗಣನೆಗಳನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ನಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಸ್ವಚ್ er ಮತ್ತು ವೇಗವಾಗಿ ಮಾಡುತ್ತದೆ. 🚀