Google Colab ನಲ್ಲಿ 'ಪಟ್ಟಿ' ಆಬ್ಜೆಕ್ಟ್ ಅನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗದ ದೋಷವನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸುವುದು

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ 'ಪಟ್ಟಿ' ಕರೆಯಬಹುದಾದ ದೋಷವನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು

Google Colab, Replit, ಅಥವಾ ಸ್ಥಳೀಯ ಪರಿಸರಗಳಂತಹ ವಿವಿಧ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ಪೈಥಾನ್ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ರನ್ ಮಾಡುವುದು ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ದೋಷಗಳಿಗೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ನೀವು ಎದುರಿಸಿದಾಗ ಅಂತಹ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ಸಮಸ್ಯೆ ಉದ್ಭವಿಸುತ್ತದೆ 'ಪಟ್ಟಿ' ವಸ್ತುವನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ ದೋಷವು ಒಂದು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕೋಡ್ ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿದರೆ ಮತ್ತೊಂದು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಅಲ್ಲದಿದ್ದರೆ ಇದು ಗೊಂದಲಕ್ಕೊಳಗಾಗುತ್ತದೆ.

ಈ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ, ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಶ್ರೇಣಿಯನ್ನು ರಚಿಸಲು ಮತ್ತು ಮುದ್ರಿಸಲು ನೀವು ಸರಳವಾದ ಸಾಲನ್ನು ಬರೆದಿರಬಹುದು ಪಟ್ಟಿ (), ಮತ್ತು ಇದು ರಿಪ್ಲಿಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಉತ್ತಮವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿರುವಾಗ, ಅದು Google Colab ನಲ್ಲಿ ದೋಷವನ್ನು ಎಸೆಯುತ್ತದೆ. ವೇರಿಯಬಲ್ ಹೆಸರು ಅಥವಾ ಕಾರ್ಯವು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ತಿದ್ದಿ ಬರೆಯುವ ನೇಮ್‌ಸ್ಪೇಸ್ ಸಂಘರ್ಷಗಳಿಂದಾಗಿ ಈ ಪರಿಸ್ಥಿತಿಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ.

ವೇರಿಯೇಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಮರುಹೆಸರಿಸುವುದು ಪರಿಹಾರದಂತೆ ತೋರುತ್ತದೆಯಾದರೂ, ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ ದೋಷವು ಮುಂದುವರಿಯುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕೊಲಾಬ್‌ನಂತಹ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ. ಇದು ಏಕೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಅರ್ಥಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಭವಿಷ್ಯದಲ್ಲಿ ಇಂತಹ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ವಿವಿಧ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಥಿರವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಬಹುದು.

ಈ ಲೇಖನದಲ್ಲಿ, ಇದು ಏಕೆ ಎಂದು ನಾವು ಅನ್ವೇಷಿಸುತ್ತೇವೆ ಟೈಪ್ ದೋಷ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ, Google Colab ನಂತಹ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಇದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವೇನು ಮತ್ತು ವೇರಿಯಬಲ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಮೂಲಕ ಮತ್ತು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯಗಳೊಂದಿಗೆ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಮೂಲಕ ಅದನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಸರಿಪಡಿಸುವುದು ಹೇಗೆ.

ಪೈಥಾನ್‌ನಲ್ಲಿ 'ಪಟ್ಟಿ' ಕರೆಯಬಹುದಾದ ದೋಷವನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ

ಎ 'ಪಟ್ಟಿ' ವಸ್ತುವನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ Google Colab ನಂತಹ ವಿವಿಧ ಪೈಥಾನ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ದೋಷವು ಆಗಾಗ್ಗೆ ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ. ಒಂದು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯ, ಹಾಗೆ ಮಾಡಿದಾಗ ಇದು ಸಂಭವಿಸುತ್ತದೆ ಪಟ್ಟಿ (), ವೇರಿಯಬಲ್ ಹೆಸರಿನಿಂದ ಉದ್ದೇಶಪೂರ್ವಕವಾಗಿ ಅತಿಕ್ರಮಿಸಲಾಗಿದೆ. ಒದಗಿಸಿದ ಮೊದಲ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ಯಾವುದೇ ವೇರಿಯಬಲ್ ಅನ್ನು 'ಪಟ್ಟಿ' ಎಂದು ಹೆಸರಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ನಾವು ಇದನ್ನು ಪರಿಹರಿಸಿದ್ದೇವೆ. ಮುಂತಾದ ವಿವರಣಾತ್ಮಕ ವೇರಿಯಬಲ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಬಳಸುವುದು ನನ್ನ_ಪಟ್ಟಿ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ತಿದ್ದಿ ಬರೆಯುವುದನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ, ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಘರ್ಷಣೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಸರಾಗವಾಗಿ ಸಾಗುತ್ತದೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು ಸಂಖ್ಯೆಗಳ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಹೇಗೆ ರಚಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ಸಹ ತೋರಿಸುತ್ತದೆ ಶ್ರೇಣಿ () ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಮುದ್ರಿಸಿ.

ಎರಡನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನಲ್ಲಿ, ನಾವು ಬಳಸಿಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಹೆಚ್ಚುವರಿ ಹಂತವನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಂಡಿದ್ದೇವೆ ಎಂದು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳಿ ಸಿಂಟ್ಯಾಕ್ಸ್, ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿ ಬಾಹ್ಯ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ಗಳೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವಾಗ ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಳು. ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ ಆಮದು ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಳನ್ನು col, ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಪೈಥಾನ್ ಕಾರ್ಯಗಳು ಮತ್ತು ಬಾಹ್ಯ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ಕಾರ್ಯಚಟುವಟಿಕೆಗಳ ನಡುವಿನ ಸಂಘರ್ಷಗಳನ್ನು ನಾವು ತಡೆಯಬಹುದು. ಅನೇಕ ಗ್ರಂಥಾಲಯಗಳನ್ನು ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುವ ದೊಡ್ಡ ಯೋಜನೆಗಳು ಅಥವಾ ಸಂಕೀರ್ಣ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಇದು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿದೆ. ಅಲಿಯಾಸಿಂಗ್ ನಾವು ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತ ಪಟ್ಟಿ ಕಾರ್ಯ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಣೆಗಳ ಮಾಡ್ಯೂಲ್‌ನ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯಗಳನ್ನು ಗೊಂದಲ ಅಥವಾ ಘರ್ಷಣೆಗಳಿಲ್ಲದೆ ಬಳಸಬಹುದೆಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಮೂರನೇ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಪರಿಹಾರವನ್ನು ಸೇರಿಸುವ ಮೂಲಕ ಒಂದು ಹೆಜ್ಜೆ ಮುಂದೆ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು. ಪೈಥಾನ್‌ನ ಅಂತರ್ನಿರ್ಮಿತವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಏಕಪರೀಕ್ಷೆ ಫ್ರೇಮ್‌ವರ್ಕ್, Google Colab ಅಥವಾ Replit ನಂತಹ ಬಹು ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರವು ಸರಿಯಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಾವು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತೇವೆ. ಎಂಬುದನ್ನು ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಪರಿಶೀಲಿಸುತ್ತವೆ ಪಟ್ಟಿ () ಕಾರ್ಯವು ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಯಾವುದೇ ವೇರಿಯಬಲ್ ಹೆಸರು ಸಂಘರ್ಷಗಳಿಲ್ಲ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳು ಸರಿಯಾದ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಹಿಂತಿರುಗಿಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದನ್ನು ಮೌಲ್ಯೀಕರಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ವಿವಿಧ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳಲ್ಲಿ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ನ ಸ್ಥಿರತೆಯನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುತ್ತವೆ. ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಲು ಮತ್ತು ಭವಿಷ್ಯದ ದೋಷಗಳನ್ನು ತಡೆಗಟ್ಟಲು ಮರುಬಳಕೆ ಮಾಡಬಹುದಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಬರೆಯುವಾಗ ಘಟಕ ಪರೀಕ್ಷೆಯು ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಮುಖ್ಯವಾಗಿದೆ.

ಸಂಯೋಜಿಸುವ ಮೂಲಕ ಒಂದು ವೇಳೆ __ಹೆಸರು__ == '__ಮುಖ್ಯ__, ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ರನ್ ಮಾಡಿದಾಗ ಮಾತ್ರ ಪರೀಕ್ಷಾ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೋಡ್‌ನ ಮಾಡ್ಯುಲಾರಿಟಿಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಲು ಮತ್ತು ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಅನ್ನು ಇತರ ಯೋಜನೆಗಳಿಗೆ ಆಮದು ಮಾಡಿಕೊಂಡಾಗ ಪರೀಕ್ಷೆಗಳು ಚಾಲನೆಯಾಗದಂತೆ ತಡೆಯಲು ಇದು ನಿರ್ಣಾಯಕವಾಗಿದೆ. ಆಜ್ಞೆ unittest.main() ಎಲ್ಲಾ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಿಸಲಾದ ಪರೀಕ್ಷಾ ಪ್ರಕರಣಗಳು ರನ್ ಆಗುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಪರಿಹಾರ ಮತ್ತು ಪರಿಸರ ಎರಡೂ ನಿರೀಕ್ಷೆಯಂತೆ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ. ದೃಢವಾದ ಕೋಡ್ ಅನ್ನು ಅಭಿವೃದ್ಧಿಪಡಿಸಲು ಈ ವಿಧಾನವು ಅತ್ಯಗತ್ಯವಾಗಿರುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷವಾಗಿ Colab ಅಥವಾ Replit ನಂತಹ ವಿವಿಧ ಪರಿಸರಗಳಲ್ಲಿ ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ನಿಯೋಜಿಸುವಾಗ, ಸಣ್ಣ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಅನಿರೀಕ್ಷಿತ ದೋಷಗಳನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಬಹುದು.

# Solution 1: Renaming the variable that shadows the built-in list function
# This approach ensures we avoid overwriting built-in Python functions

# Avoid using 'list' as a variable name
numbers = list(range(1, 100))
print(numbers)  # Correctly prints the range of numbers from 1 to 99

# If you had previously used 'list' as a variable name, do this:
my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
print(my_list)  # Prints the list as expected

# Solution 2: Using aliases for imports to avoid conflicts
# This method prevents namespace conflicts when importing libraries or using built-in functions

# If you're working with libraries that might have 'list' conflicts, use an alias
import collections as col

# Now you can safely use list and other built-ins alongside the library functions
numbers = list(range(1, 100))
print(numbers)  # Prints the range as expected

# Example of using the aliased module without conflict
my_deque = col.deque([1, 2, 3, 4])
print(my_deque)

# Solution 3: Unit testing to ensure no conflicts and correct outputs in different environments
import unittest

class TestListFunction(unittest.TestCase):
    def test_range_output(self):
        # Check if range works as expected
        numbers = list(range(1, 100))
        self.assertEqual(numbers, list(range(1, 100)))

    def test_variable_conflict(self):
        # Ensure there is no conflict with 'list'
        my_list = [1, 2, 3, 4, 5]
        self.assertEqual(my_list, [1, 2, 3, 4, 5])

if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

ಪರಿಸರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪೈಥಾನ್ ಸಮಸ್ಯೆಗಳು ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಗಳನ್ನು ಅನ್ವೇಷಿಸುವುದು

ಈ ದೋಷದ ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಅದು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಸರ-ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾಗಿರಬಹುದು. ಆದರೆ ದಿ 'ಪಟ್ಟಿ ವಸ್ತುವನ್ನು ಕರೆಯಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ' Google Colab ನಲ್ಲಿ ದೋಷವು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ, ಇದು ಯಾವಾಗಲೂ ರಿಪ್ಲಿಟ್ ಅಥವಾ ಸ್ಥಳೀಯ IDE ನಂತಹ ಇತರ ಪೈಥಾನ್ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಕಾಣಿಸದೇ ಇರಬಹುದು. ಇದು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ವಿವಿಧ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್‌ಗಳು ನೇಮ್‌ಸ್ಪೇಸ್‌ಗಳು ಮತ್ತು ವೇರಿಯಬಲ್ ಓವರ್‌ರೈಟಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತವೆ ಎಂಬುದಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಿದೆ. ಕೊಲಾಬ್‌ನಂತಹ ಹಂಚಿಕೆಯ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ, ಅದು ಸಾಧ್ಯ ವೇರಿಯಬಲ್ ಹೆಸರು, ಹಾಗೆ ಪಟ್ಟಿ, ಈಗಾಗಲೇ ಬೇರೆ ಸಂದರ್ಭ ಅಥವಾ ಸೆಶನ್‌ನಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ನಿಮ್ಮ ಕೋಡ್ ಅಸಮರ್ಪಕವಾಗಿ ಕಾರ್ಯನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತದೆ.

ಪರಿಗಣಿಸಬೇಕಾದ ಇನ್ನೊಂದು ಅಂಶವೆಂದರೆ ಸಂವಾದಾತ್ಮಕ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಅಸ್ಥಿರಗಳ ಜೀವನಚಕ್ರ. Google Colab ಜೀವಕೋಶಗಳ ನಡುವೆ ಮತ್ತು ಸೆಷನ್‌ಗಳಾದ್ಯಂತ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ಟ್ರ್ಯಾಕ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಇದು ನೇಮ್‌ಸ್ಪೇಸ್ ಮಾಲಿನ್ಯಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗಬಹುದು. ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ ವೇರಿಯಬಲ್‌ಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸುವ ಸ್ಥಳೀಯ ಸ್ಕ್ರಿಪ್ಟ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿ, ಕೊಲಾಬ್‌ನಲ್ಲಿ, ಹಿಂದಿನ ವ್ಯಾಖ್ಯಾನಗಳು ಉಳಿಯಬಹುದು. ಇದಕ್ಕಾಗಿಯೇ ಒಂದು ಕೋಶದಲ್ಲಿ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ಮರುಹೆಸರಿಸುವುದು ಸಾಕಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಇದನ್ನು ಸರಿಪಡಿಸಲು, ರನ್ಟೈಮ್ ಅನ್ನು ಮರುಪ್ರಾರಂಭಿಸುವುದು ಅತ್ಯಗತ್ಯ, ಇದು ಎಲ್ಲಾ ಅಸ್ಥಿರಗಳನ್ನು ತೆರವುಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರಿಸರವನ್ನು ಮರುಹೊಂದಿಸುತ್ತದೆ. ನಿಮ್ಮ ಬದಲಾವಣೆಗಳನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಅನ್ವಯಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಹಿಂದಿನ ಯಾವುದೇ ಸಂಘರ್ಷಗಳಿಲ್ಲ ಎಂದು ಇದು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಪೈಥಾನ್‌ನ ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆಯು ಈ ರೀತಿಯ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಹೆಚ್ಚು ಪರಿಣಾಮಕಾರಿಯಾಗಿ ಡೀಬಗ್ ಮಾಡಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಎಂದು ನಮೂದಿಸುವುದು ಯೋಗ್ಯವಾಗಿದೆ. ಕೋಡ್‌ನ ಸಂಭಾವ್ಯ ಸಮಸ್ಯಾತ್ಮಕ ಪ್ರದೇಶಗಳ ಸುತ್ತಲೂ ಪ್ರಯತ್ನಿಸಿ-ಹೊರತುಪಡಿಸಿ ಬ್ಲಾಕ್‌ಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೂಲಕ, ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಉಂಟುಮಾಡುವ ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ನೀವು ಗುರುತಿಸಬಹುದು. ಒಳಗೆ ನಿಮ್ಮ ಫಂಕ್ಷನ್ ಕರೆಗಳನ್ನು ಸುತ್ತುವುದು ದೋಷ ನಿರ್ವಹಣೆ ದೋಷಗಳು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಅಥವಾ ಪರಿಸರದಾದ್ಯಂತ ಪುನರಾವರ್ತಿಸಲು ಕಷ್ಟವಾಗಿದ್ದರೂ ಸಹ, ಕೋಡ್‌ನ ಯಾವ ಭಾಗವು ವಿಫಲಗೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ ಎಂಬುದರ ಕುರಿತು ಕಾರ್ಯವಿಧಾನಗಳು ಸ್ಪಷ್ಟವಾದ ಒಳನೋಟಗಳನ್ನು ಒದಗಿಸುತ್ತವೆ. ಈ ಅಭ್ಯಾಸವು ಗೊಂದಲವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಒಂದು ಪರಿಸರಕ್ಕೆ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ಸಮಸ್ಯೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಸಹಾಯ ಮಾಡುತ್ತದೆ.