ਪਾਈਥਨ ਸਫਲਤਾ ਲਈ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਆਮ ਪਾਈਥਨ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨਾ

Jupyter Notebook ਵਿੱਚ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਅਨੁਭਵ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕਈ ਵਾਰ ਅਚਾਨਕ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਆ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਿਡਟਰਮ ਇਮਤਿਹਾਨ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਵਰਗੇ ਅਹਿਮ ਪਲਾਂ ਦੌਰਾਨ। 🧑‍🏫 ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ, ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨਾ ਆਮ ਗੱਲ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਇਕਸਾਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦੀਆਂ, ਜਾਂ ਜਿੱਥੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਾਮ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਨਹੀਂ ਰੱਖਦੇ। ਜੇਕਰ ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਹੱਲ ਨਾ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਤਾਂ ਇਹ ਛੋਟੀਆਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਵੱਡੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦਾ ਕਾਰਨ ਬਣ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਵੇਖੀਆਂ ਗਈਆਂ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਪਾਈਥਨ ਗਲਤੀਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਲਈ ਇੱਕ ਵਿਹਾਰਕ ਹੱਲ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ: TypeError। ਇਹ ਖਾਸ ਤਰੁੱਟੀ ਅਕਸਰ ਉਦੋਂ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸੰਗਤ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਜਾਂ ਜੋੜਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਇੱਕ ਸਟ੍ਰਿੰਗ ਵਿੱਚ ਪੂਰਨ ਅੰਕ ਜੋੜਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨਾ। ਅਸੀਂ ਇਸ ਮੁੱਦੇ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਹੱਲ ਕਰਨਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਵਾਂਗੇ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਕੋਡਿੰਗ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਨਾਲ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠ ਸਕਦੇ ਹੋ।

ਭਾਵੇਂ ਤੁਸੀਂ ਪਾਈਥਨ ਲਈ ਨਵੇਂ ਹੋ ਜਾਂ ਆਪਣੇ ਹੁਨਰ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਕਰਨ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ, ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਇਹ ਤਰੁੱਟੀਆਂ ਕਿਵੇਂ ਕੰਮ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਗੇਮ-ਚੇਂਜਰ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਨਾ ਸਿਰਫ਼ ਇਮਤਿਹਾਨਾਂ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰੇਗਾ, ਸਗੋਂ ਇਹ ਤੁਹਾਡੀ ਕੋਡਿੰਗ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਅਤੇ ਸਮੁੱਚੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਤਮ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਨੂੰ ਵੀ ਵਧਾਏਗਾ। 🚀

ਆਉ ਇਹਨਾਂ ਹੱਲਾਂ ਨੂੰ ਸਿੱਧਾ, ਭਰੋਸੇਮੰਦ, ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕੁਝ ਅਸਲ ਉਦਾਹਰਨਾਂ ਅਤੇ ਸਪੱਸ਼ਟੀਕਰਨਾਂ ਨਾਲ ਡੁਬਕੀ ਕਰੀਏ। ਅੰਤ ਤੱਕ, ਤੁਹਾਡੇ ਕੋਲ ਇਸ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਭਰੋਸੇ ਨਾਲ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਔਜ਼ਾਰ ਹੋਣਗੇ ਅਤੇ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ​​ਮੱਧਮ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ 'ਤੇ ਆਪਣਾ ਧਿਆਨ ਕੇਂਦਰਤ ਰੱਖੋ!

ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਪਾਈਥਨ ਗਲਤੀਆਂ ਲਈ ਕੁਸ਼ਲ ਹੱਲ

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ, ਗਲਤੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਟਾਈਪ ਐਰਰ ਆਮ ਹਨ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੱਕ ਫੰਕਸ਼ਨ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਕਿਸੇ ਵੀ ਜੋੜ ਜਾਂ ਜੋੜਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਕੇ ਇਸ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਰੋਕਦੀ ਹੈ। ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਉਦਾਹਰਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਅਸੰਗਤ ਕਿਸਮਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਟ੍ਰਿੰਗਜ਼ ਅਤੇ ਪੂਰਨ ਅੰਕ, ਇਕੱਠੇ ਨਹੀਂ ਜੋੜੇ ਗਏ ਹਨ। ਇਹ ਨਾਜ਼ੁਕ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਅਸੰਗਤ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਇੱਕ ਸਿੱਖਣ ਦੇ ਮਾਹੌਲ ਵਿੱਚ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਜਿੱਥੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਜੇਕਰ ਦੋਵੇਂ ਮੁੱਲ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਵਾਂਗ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਦੋਵੇਂ ਸਤਰ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਸੰਯੁਕਤ ਹਨ। ਨਹੀਂ ਤਾਂ, ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇੱਕ ਜਾਣਬੁੱਝ ਕੇ TypeError ਪੈਦਾ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਗਲਤੀ ਸਰੋਤ ਨੂੰ ਸਪਸ਼ਟ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਦਰਸਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ। 💡 ਇਹ ਵਿਧੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ 'ਤੇ ਨਿਯੰਤਰਣ ਨੂੰ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਇਹ ਦੇਖਣ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਫਲ ਓਪਰੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਇਕਸਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਜੂਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧਾ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵ ਬਣਾਉਣ ਲਈ JavaScript ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਦੇ ਸੁਮੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ HTML ਅਤੇ JavaScript, ਇਹ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪਾਇਥਨ ਕਰਨਲ ਨੂੰ ਦਸਤੀ ਰੀਸਟਾਰਟ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਵਿੱਚ ਨਤੀਜਿਆਂ ਜਾਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਵਧੇਰੇ ਪਰਸਪਰ ਪ੍ਰਭਾਵੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇਨਪੁਟ ਕਰਨ ਦਿੰਦਾ ਹੈ। ਫੰਕਸ਼ਨ, document.getElementById(), ID ਦੁਆਰਾ HTML ਤੱਤਾਂ ਤੋਂ ਇਨਪੁਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਲਾਂ ਨਾਲ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। JavaScript ਫਿਰ ਵਰਤਦਾ ਹੈ ਪਾਰਸਫਲੋਟ() ਜੇਕਰ ਸੰਭਵ ਹੋਵੇ ਤਾਂ ਇੰਪੁੱਟ ਸਤਰ ਨੂੰ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਵਿੱਚ ਤਬਦੀਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਕਿ ਜੋੜ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਜੇਕਰ ਦੋਵੇਂ ਇੰਪੁੱਟ ਇੱਕੋ ਕਿਸਮ ਦੇ ਹਨ, ਤਾਂ ਇਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦਾ ਹੈ; ਜੇਕਰ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇਹ ਪੰਨੇ 'ਤੇ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੈੱਟਅੱਪ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿਨ੍ਹਾਂ ਨੂੰ ਕੋਡਿੰਗ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੌਰਾਨ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮਾਂ 'ਤੇ ਤੁਰੰਤ ਜਵਾਬ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। 🌟

ਤੀਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ, ਇੱਕ ਵਧੇਰੇ ਉੱਨਤ ਪਹੁੰਚ ਹੈ ਲਾਗਿੰਗ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਟਰੈਕ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਮੋਡੀਊਲ। ਨਾਲ ਲਾਗਿੰਗ ਦੀ ਸੰਰਚਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾ ਰਹੀ ਹੈ logging.basicConfig() ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਗਲਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਨੂੰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੇ ਨਿਪਟਾਰੇ ਲਈ ਜਾਂ ਵਧੇਰੇ ਵਿਆਪਕ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਪੂਰਨ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਵੀ ਅਸੰਗਤ ਕਿਸਮਾਂ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, logging.error() ਸ਼ਾਮਲ ਕਿਸਮਾਂ ਬਾਰੇ ਵੇਰਵਿਆਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਗਲਤੀ ਸੁਨੇਹਾ ਰਿਕਾਰਡ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਲਟੀਪਲ ਸੈੱਲਾਂ ਜਾਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਵਿੱਚ ਸਥਾਈ ਮੁੱਦਿਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਗਲਤੀ ਪੈਟਰਨ ਜਾਂ ਆਵਰਤੀ ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ ਦੇ ਟਕਰਾਅ ਦੇਖਣ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਇੰਟਰਮੀਡੀਏਟ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉੱਨਤ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ ਇੱਕ ਜ਼ਰੂਰੀ ਸਾਧਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਅਭਿਆਸਾਂ ਨਾਲ ਨਜਿੱਠਣ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਬਾਰੇ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣੂ ਹੋ ਜਾਂਦੇ ਹਨ।

ਅੰਤ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਟੈਸਟ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ, test_robust_add, ਇਹ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹਰੇਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਵਿਹਾਰ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਵਰਤ ਕੇ ਦਾਅਵਾ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ, ਟੈਸਟ ਫੰਕਸ਼ਨ ਤਸਦੀਕ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੀ ਆਉਟਪੁੱਟ ਉਮੀਦ ਕੀਤੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਫੀਡਬੈਕ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਗੱਲ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੀਆਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਗੀਆਂ ਜਦੋਂ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਡੇਟਾ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਮਤਿਹਾਨਾਂ ਦੀ ਤਿਆਰੀ ਕਰ ਰਹੇ ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਲਈ, ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਾਰਜ ਲਚਕੀਲੇ ਹਨ ਅਤੇ ਅਚਾਨਕ ਇਨਪੁਟ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹਨ। ਇਸ ਟੈਸਟ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਛੋਟੇ ਟੈਸਟ ਕੇਸਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਅਸਲ ਇਮਤਿਹਾਨ ਵਰਗੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਤੱਕ, ਵਿਦਿਆਰਥੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕੰਮ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਅਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਨਿਪਟਾਰਾ ਕਰਨ ਦੇ ਹੁਨਰਾਂ ਦਾ ਅਭਿਆਸ ਕਰਨ ਦੇ ਨਾਲ ਆਤਮਵਿਸ਼ਵਾਸ ਵਧਾਉਂਦਾ ਹੈ। 🚀

# Approach 1: Check and Correct Type Mismatches
# This approach verifies variable types before operations to avoid TypeError issues
def safe_addition(val1, val2):
    # Validate if both values are either strings or numbers
    if isinstance(val1, (int, float)) and isinstance(val2, (int, float)):
        return val1 + val2
    elif isinstance(val1, str) and isinstance(val2, str):
        return val1 + val2
    else:
        raise TypeError("Incompatible types: can only add similar types")

# Test Cases
print(safe_addition(10, 5))          # Expected output: 15
print(safe_addition("www.", "python.org"))  # Expected output: "www.python.org"
print(safe_addition(10, "python"))  # Expected TypeError

<!-- HTML Input Section -->
<div>
<label for="input1">Enter first value:</label>
<input type="text" id="input1" />
<label for="input2">Enter second value:</label>
<input type="text" id="input2" />
<button onclick="performAddition()">Add Values</button>
<p id="result"></p>
</div>

<!-- JavaScript for Addition -->
<script>
function performAddition() {
    let val1 = document.getElementById("input1").value;
    let val2 = document.getElementById("input2").value;
    // Convert to number if possible
    if (!isNaN(val1) && !isNaN(val2)) {
        val1 = parseFloat(val1);
        val2 = parseFloat(val2);
    }
    // Check if both values are the same type before concatenation or addition
    if (typeof val1 === typeof val2) {
        document.getElementById("result").innerText = val1 + val2;
    } else {
        document.getElementById("result").innerText = "Error: Incompatible types";
    }
}
</script>

# Approach 3: Function with Enhanced Error Handling and Logging
import logging

# Configure logging for error reporting
logging.basicConfig(level=logging.INFO, format='%(asctime)s - %(levelname)s - %(message)s')

def robust_add(val1, val2):
    try:
        if isinstance(val1, (int, float)) and isinstance(val2, (int, float)):
            return val1 + val2
        elif isinstance(val1, str) and isinstance(val2, str):
            return val1 + val2
        else:
            logging.error("TypeError: Cannot add {} and {}".format(type(val1), type(val2)))
            return "Error: Incompatible types"
    except Exception as e:
        logging.exception("An unexpected error occurred.")
        return str(e)

# Test Cases with Unit Tests
def test_robust_add():
    assert robust_add(10, 5) == 15
    assert robust_add("www.", "python.org") == "www.python.org"
    assert robust_add(10, "python") == "Error: Incompatible types"

# Run Tests
test_robust_add()
print("All tests passed!")

ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਿੱਚ ਆਮ ਪਾਈਥਨ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ

ਵਿੱਚ ਪਾਈਥਨ ਗਲਤੀਆਂ ਜੁਪੀਟਰ ਨੋਟਬੁੱਕ ਨਿਰਾਸ਼ਾਜਨਕ ਲੱਗ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਜਦੋਂ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਕੋਡਿੰਗ ਇੱਕ ਪਹਿਲੂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਨਜ਼ਰਅੰਦਾਜ਼ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਜੁਪੀਟਰ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਾਇਮ ਰਹਿੰਦੇ ਹਨ। ਸਟੈਂਡਅਲੋਨ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਜਿੱਥੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਹਰ ਰਨ ਨੂੰ ਰੀਸੈਟ ਕਰਦੇ ਹਨ, ਜੁਪੀਟਰ ਸੈੱਲਾਂ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਾ ਧਿਆਨ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹੈ, ਪਰ ਇਹ ਉਲਝਣ ਵਾਲਾ ਵੀ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਜੇਕਰ ਅਸੀਂ ਇੱਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਵਿੱਚ ਵਰਤਦੇ ਹਾਂ, ਫਿਰ ਅਚਾਨਕ ਇਸਨੂੰ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਦੁਬਾਰਾ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਇਸ ਨਾਲ ਅਣਕਿਆਸੇ ਨਤੀਜੇ ਨਿਕਲ ਸਕਦੇ ਹਨ। 🧑‍💻 ਇਹਨਾਂ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ 'ਤੇ ਨਜ਼ਰ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਨਵੇਂ ਸ਼ੁਰੂ ਹੋਣ ਵੇਲੇ ਸੈੱਲਾਂ ਨੂੰ ਕਲੀਅਰ ਕਰਨਾ, ਜਾਂ ਅਜਿਹੇ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜੋ ਗਲੋਬਲ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਬਦਲਦੇ ਜਦੋਂ ਤੱਕ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜ ਨਾ ਪਵੇ।

ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਹੋਰ ਨਾਜ਼ੁਕ ਰਣਨੀਤੀ ਹੈ ਅਪਵਾਦ ਪ੍ਰਬੰਧਨ. ਹਾਲਾਂਕਿ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਪਾਇਥਨ ਸਿੱਖਣ ਵਾਲੇ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ਾਂ ਤੋਂ ਜਾਣੂ ਹਨ, ਇਹ ਜਾਣਨਾ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਜੁਪੀਟਰ ਵਿੱਚ ਕਦੋਂ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਨੋਟਬੁੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਅਪਵਾਦ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਗਲਤੀਆਂ ਦਾ ਜਵਾਬ ਦੇਣ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਅਚਾਨਕ ਕਰੈਸ਼ ਹੋਣ ਦੀ ਬਜਾਏ ਅਰਥਪੂਰਨ ਫੀਡਬੈਕ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, APIs ਤੋਂ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕੀਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਇੰਪੁੱਟ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ, ਗਲਤੀਆਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ValueError ਜਾਂ TypeError ਆਮ ਹਨ, ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸੁੰਦਰਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣਾ ਨੋਟਬੁੱਕ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਅਨੁਕੂਲ ਅਤੇ ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜੁਪੀਟਰ ਵਿੱਚ ਪਾਈਥਨ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ ਇੱਕ ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਮਾਨਸਿਕਤਾ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਣ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਅਕਸਰ ਵਰਤੀ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਪਹੁੰਚ ਪ੍ਰਿੰਟ-ਡੀਬਗਿੰਗ ਵਿਧੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਤੁਸੀਂ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਮੁੱਲਾਂ ਅਤੇ ਤਰਕ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨੂੰ ਟਰੇਸ ਕਰਨ ਲਈ ਪ੍ਰਿੰਟ ਸਟੇਟਮੈਂਟਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਦੇ ਹੋ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਜੁਪੀਟਰ ਦੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਡੀਬਗਰ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਣਾ ਸਮੇਂ ਦੀ ਬਚਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੀਬੱਗਰ ਕੋਡ ਰਾਹੀਂ ਕਦਮ ਚੁੱਕਣ ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਇਹ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਇੱਕ ਮੁੱਲ ਕਿੱਥੇ ਗਲਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਡੀਬੱਗਿੰਗ ਟੂਲਜ਼ ਨਾਲ ਅਰਾਮਦੇਹ ਬਣ ਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਦੱਬੇ ਹੋਏ ਬਿਨਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਤੁਹਾਡੀ ਨੋਟਬੁੱਕ ਨੂੰ ਸੰਗਠਿਤ ਰੱਖਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕੋਡ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਤੁਸੀਂ ਗਲਤੀਆਂ ਨੂੰ ਸਮਝਣ ਅਤੇ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ। 🌟