Google Colab ਵਿੱਚ 'ਸੂਚੀ' ਆਬਜੈਕਟ ਨਾ ਕਾਲ ਕਰਨਯੋਗ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨਾ

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ 'ਸੂਚੀ' ਕਾਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਸਮਝਣਾ

ਪਾਇਥਨ ਕੋਡ ਨੂੰ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ Google Colab, Replit, ਜਾਂ ਸਥਾਨਕ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਚਲਾਉਣ ਨਾਲ ਕਈ ਵਾਰ ਅਚਾਨਕ ਗਲਤੀਆਂ ਹੋ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇੱਕ ਅਜਿਹੀ ਆਮ ਸਮੱਸਿਆ ਪੈਦਾ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਦੇ ਹੋ 'ਸੂਚੀ' ਵਸਤੂ ਕਾਲਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ ਗਲਤੀ, ਜੋ ਕਿ ਪਰੇਸ਼ਾਨ ਕਰਨ ਵਾਲੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਜੇਕਰ ਕੋਡ ਇੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਪਰ ਦੂਜੇ ਵਿੱਚ ਨਹੀਂ।

ਇਸ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਰੇਂਜ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਪ੍ਰਿੰਟ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਸਧਾਰਨ ਲਾਈਨ ਲਿਖੀ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ ਸੂਚੀ(), ਅਤੇ ਜਦੋਂ ਇਹ Replit ਵਿੱਚ ਵਧੀਆ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਹ Google Colab ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਤਰੁੱਟੀ ਸੁੱਟਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਥਿਤੀ ਅਕਸਰ ਨੇਮਸਪੇਸ ਟਕਰਾਅ ਕਾਰਨ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਇੱਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਾਮ ਜਾਂ ਫੰਕਸ਼ਨ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਹਾਲਾਂਕਿ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਾ ਨਾਮ ਬਦਲਣਾ ਇੱਕ ਹੱਲ ਜਾਪਦਾ ਹੈ, ਕਈ ਵਾਰ ਤਰੁੱਟੀ ਬਣੀ ਰਹਿੰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕੋਲੈਬ ਵਰਗੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ। ਇਹ ਸਮਝਣਾ ਕਿ ਅਜਿਹਾ ਕਿਉਂ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਭਵਿੱਖ ਵਿੱਚ ਅਜਿਹੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਤੋਂ ਬਚਣ ਵਿੱਚ ਤੁਹਾਡੀ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਕੋਡ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਨਿਰੰਤਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ, ਅਸੀਂ ਇਸ ਦੇ ਕਾਰਨ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਟਾਈਪ ਐਰਰ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ, ਗੂਗਲ ਕੋਲੈਬ ਵਰਗੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਇਸਦਾ ਕਾਰਨ ਕੀ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਾਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਕੇ ਅਤੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਨਾਲ ਟਕਰਾਅ ਤੋਂ ਬਚ ਕੇ ਇਸਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਠੀਕ ਕਰਨਾ ਹੈ।

ਪਾਈਥਨ ਵਿੱਚ 'ਸੂਚੀ' ਕਾਲ ਕਰਨ ਯੋਗ ਗਲਤੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ

ਦਾ ਮੁੱਦਾ ਏ 'ਸੂਚੀ' ਵਸਤੂ ਕਾਲਯੋਗ ਨਹੀਂ ਹੈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਾਈਥਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਗੂਗਲ ਕੋਲੈਬ ਵਿੱਚ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਗਲਤੀ ਅਕਸਰ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਇੱਕ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਫੰਕਸ਼ਨ, ਜਿਵੇਂ ਸੂਚੀ(), ਅਣਜਾਣੇ ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਾਮ ਦੁਆਰਾ ਓਵਰਰਾਈਡ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾ ਕੇ ਇਸ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਹੈ ਕਿ ਕਿਸੇ ਵੀ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨੂੰ 'ਲਿਸਟ' ਨਾਂ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਵਰਣਨਯੋਗ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਾਮਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੇਰੀ_ਸੂਚੀ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਫੰਕਸ਼ਨ ਨੂੰ ਓਵਰਰਾਈਟ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਚਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡਾ ਕੋਡ ਬਿਨਾਂ ਕਿਸੇ ਵਿਵਾਦ ਦੇ ਸੁਚਾਰੂ ਢੰਗ ਨਾਲ ਚੱਲਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇਹ ਵੀ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਸੰਖਿਆਵਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਕਿਵੇਂ ਤਿਆਰ ਕਰਨੀ ਹੈ ਸੀਮਾ() ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਇਸ ਨੂੰ ਛਾਪੋ.

ਦੂਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਵਿੱਚ, ਅਸੀਂ ਰੁਜ਼ਗਾਰ ਦੁਆਰਾ ਇੱਕ ਵਾਧੂ ਕਦਮ ਚੁੱਕਿਆ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਯਾਤ ਕਰੋ ਸੰਟੈਕਸ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਬਾਹਰੀ ਮੋਡੀਊਲਾਂ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹੋ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸੰਗ੍ਰਹਿ. ਵਰਤ ਕੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਆਯਾਤ ਕਰੋ, ਅਸੀਂ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਪਾਈਥਨ ਫੰਕਸ਼ਨਾਂ ਅਤੇ ਬਾਹਰੀ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀ ਕਾਰਜਕੁਸ਼ਲਤਾ ਵਿਚਕਾਰ ਟਕਰਾਅ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਾਂ। ਇਹ ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਡੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਜਾਂ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ ਜਿੱਥੇ ਬਹੁਤ ਸਾਰੀਆਂ ਲਾਇਬ੍ਰੇਰੀਆਂ ਆਯਾਤ ਕੀਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਅਲੀਅਸਿੰਗ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਅਸੀਂ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਲਿਸਟ ਫੰਕਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕਲੈਕਸ਼ਨ ਮੋਡੀਊਲ ਦੀਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਬਿਨਾਂ ਉਲਝਣ ਜਾਂ ਵਿਵਾਦ ਦੇ ਵਰਤ ਸਕਦੇ ਹਾਂ।

ਤੀਜੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਹੱਲ ਨੂੰ ਇੱਕ ਕਦਮ ਹੋਰ ਅੱਗੇ ਲੈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ. ਪਾਈਥਨ ਦੇ ਬਿਲਟ-ਇਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨਾ ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟ ਫਰੇਮਵਰਕ, ਅਸੀਂ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਹੱਲ ਇੱਕ ਤੋਂ ਵੱਧ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ Google Colab ਜਾਂ Replit। ਟੈਸਟ ਜਾਂਚ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਸੂਚੀ() ਫੰਕਸ਼ਨ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਕੋਈ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਾਮ ਵਿਵਾਦ ਨਹੀਂ ਹਨ। ਟੈਸਟ ਕੇਸ ਪ੍ਰਮਾਣਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਕੀ ਸਹੀ ਮੁੱਲ ਵਾਪਸ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਦੀ ਗਰੰਟੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ। ਯੂਨਿਟ ਟੈਸਟਿੰਗ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਨ ਅਤੇ ਭਵਿੱਖ ਦੇ ਬੱਗਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕਣ ਲਈ ਮੁੜ ਵਰਤੋਂ ਯੋਗ ਕੋਡ ਲਿਖਣਾ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।

ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਜੇਕਰ __ਨਾਮ__ == '__ਮੁੱਖ__, ਟੈਸਟ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਤਾਂ ਹੀ ਚਲਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਫਾਈਲ ਸਿੱਧੀ ਚਲਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕੋਡ ਦੀ ਮਾਡਿਊਲਰਿਟੀ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣ ਅਤੇ ਟੈਸਟਾਂ ਨੂੰ ਚੱਲਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਜਦੋਂ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਨੂੰ ਦੂਜੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟਾਂ ਵਿੱਚ ਆਯਾਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਹੁਕਮ unittest.main() ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਸਾਰੇ ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਟੈਸਟ ਕੇਸਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਇਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਪੁਸ਼ਟੀ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਹੱਲ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਦੋਵੇਂ ਉਮੀਦ ਅਨੁਸਾਰ ਕੰਮ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਧੀ ਮਜਬੂਤ ਕੋਡ ਵਿਕਸਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਜਦੋਂ ਕੋਲੈਬ ਜਾਂ ਰਿਪਲਿਟ ਵਰਗੇ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੇ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਹੱਲ ਤੈਨਾਤ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਜਿੱਥੇ ਛੋਟੇ ਅੰਤਰ ਅਚਾਨਕ ਗਲਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।

# 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()

ਵਾਤਾਵਰਣ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪਾਈਥਨ ਮੁੱਦਿਆਂ ਅਤੇ ਹੱਲਾਂ ਦੀ ਪੜਚੋਲ ਕਰਨਾ

ਇਸ ਗਲਤੀ ਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਪਹਿਲੂ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਵਾਤਾਵਰਣ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਜਦਕਿ ਦ 'ਸੂਚੀ ਵਸਤੂ ਕਾਲਯੋਗ ਨਹੀਂ' ਗੂਗਲ ਕੋਲੈਬ ਵਿੱਚ ਗਲਤੀ ਆਮ ਹੈ, ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹ ਹਮੇਸ਼ਾ ਹੋਰ ਪਾਇਥਨ ਵਾਤਾਵਰਨ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਰੀਪਲੀਟ ਜਾਂ ਸਥਾਨਕ IDE ਵਿੱਚ ਦਿਖਾਈ ਨਾ ਦੇਵੇ। ਇਹ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਦੇ ਨਾਮ-ਸਥਾਨਾਂ ਅਤੇ ਵੇਰੀਏਬਲ ਓਵਰਰਾਈਟਿੰਗ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਸੰਭਾਲਦੇ ਹਨ ਦੇ ਕਾਰਨ ਹੈ। Colab ਵਰਗੇ ਸਾਂਝੇ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸੰਭਵ ਹੈ ਕਿ ਏ ਵੇਰੀਏਬਲ ਨਾਮ, ਵਰਗਾ ਸੂਚੀ, ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਕਿਸੇ ਵੱਖਰੇ ਸੰਦਰਭ ਜਾਂ ਸੈਸ਼ਨ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾ ਚੁੱਕਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਕਾਰਨ ਤੁਹਾਡਾ ਕੋਡ ਖਰਾਬ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ।

ਵਿਚਾਰਨ ਲਈ ਇਕ ਹੋਰ ਕਾਰਕ ਇੰਟਰਐਕਟਿਵ ਵਾਤਾਵਰਨ ਵਿਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਾ ਜੀਵਨ ਚੱਕਰ ਹੈ। Google Colab ਸੈੱਲਾਂ ਅਤੇ ਸੈਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਾ ਟਰੈਕ ਰੱਖਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਨੇਮਸਪੇਸ ਪ੍ਰਦੂਸ਼ਣ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਸਥਾਨਕ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਦੇ ਉਲਟ ਜਿੱਥੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿਊਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਲੀਅਰ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਕੋਲੈਬ ਵਿੱਚ, ਪਿਛਲੀਆਂ ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਬਰਕਰਾਰ ਰਹਿ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਸ ਲਈ ਸਿਰਫ਼ ਇੱਕ ਸੈੱਲ ਵਿੱਚ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਾ ਨਾਮ ਬਦਲਣਾ ਕਾਫ਼ੀ ਨਹੀਂ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ, ਰਨਟਾਈਮ ਨੂੰ ਮੁੜ ਚਾਲੂ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਜੋ ਸਾਰੇ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਸਾਫ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਰੀਸੈਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਤੁਹਾਡੀਆਂ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀਆਂ ਗਈਆਂ ਹਨ ਅਤੇ ਕੋਈ ਪਿਛਲਾ ਵਿਵਾਦ ਮੌਜੂਦ ਨਹੀਂ ਹੈ।

ਇਹ ਵੀ ਜ਼ਿਕਰਯੋਗ ਹੈ ਕਿ ਪਾਈਥਨ ਦੀ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਇਸ ਕਿਸਮ ਦੇ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਡੀਬੱਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਕੋਡ ਦੇ ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸਮੱਸਿਆ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਦੇ ਆਲੇ-ਦੁਆਲੇ ਬਲਾਕਾਂ ਨੂੰ ਛੱਡ ਕੇ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰਨ ਨਾਲ, ਤੁਸੀਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਵਾਲੇ ਖਾਸ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ। ਅੰਦਰ ਆਪਣੇ ਫੰਕਸ਼ਨ ਕਾਲਾਂ ਨੂੰ ਸਮੇਟਣਾ ਗਲਤੀ ਹੈਂਡਲਿੰਗ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਕੋਡ ਦਾ ਕਿਹੜਾ ਹਿੱਸਾ ਫੇਲ੍ਹ ਹੋ ਰਿਹਾ ਹੈ, ਇਸ ਬਾਰੇ ਸਪਸ਼ਟ ਸੂਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਭਾਵੇਂ ਗਲਤੀਆਂ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਜਾਂ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਦੁਹਰਾਉਣ ਲਈ ਔਖਾ ਜਾਪਦੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਅਭਿਆਸ ਉਲਝਣ ਨੂੰ ਘਟਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇੱਕ ਵਾਤਾਵਰਣ ਲਈ ਖਾਸ ਮੁੱਦਿਆਂ ਨੂੰ ਅਲੱਗ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਮਦਦ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।