گوگل کولاب میں 'فہرست' آبجیکٹ کو کال کرنے کے قابل نہیں خرابی کو ٹھیک کرنا

ازگر میں 'لسٹ' کال ایبل ایرر کو سمجھنا

Google Colab، Replit، یا مقامی ماحول جیسے مختلف پلیٹ فارمز پر Python کوڈ چلانے سے بعض اوقات غیر متوقع خرابیاں پیدا ہو سکتی ہیں۔ ایسا ہی ایک عام مسئلہ اس وقت پیدا ہوتا ہے جب آپ کا سامنا ہوتا ہے۔ 'لسٹ' آبجیکٹ قابل کال نہیں ہے۔ غلطی، جو حیران کن ہوسکتی ہے اگر کوڈ ایک ماحول میں بالکل کام کرتا ہے لیکن دوسرے میں نہیں۔

اس خاص معاملے میں، آپ نے استعمال کرتے ہوئے نمبروں کی ایک رینج بنانے اور پرنٹ کرنے کے لیے ایک سادہ لائن لکھی ہوگی۔ فہرست()، اور جب کہ یہ Replit میں ٹھیک کام کرتا ہے، یہ Google Colab میں ایک خرابی پھینک دیتا ہے۔ یہ صورت حال اکثر نام کی جگہ کے تنازعات کی وجہ سے ہوتی ہے جہاں ایک متغیر نام یا فنکشن بلٹ ان فعالیت کو اوور رائٹ کر دیتا ہے۔

اگرچہ متغیرات کا نام تبدیل کرنا ایک حل کی طرح لگتا ہے، لیکن بعض اوقات خرابی برقرار رہتی ہے، خاص طور پر Colab جیسے ماحول میں۔ ایسا کیوں ہوتا ہے اس کو سمجھنے سے آپ کو مستقبل میں اس طرح کے مسائل سے بچنے میں مدد مل سکتی ہے اور یہ یقینی بنانے میں مدد مل سکتی ہے کہ آپ کا کوڈ مختلف پلیٹ فارمز پر مستقل طور پر کام کرتا ہے۔

اس مضمون میں، ہم اس کی وجہ دریافت کریں گے۔ ٹائپ ایرر ہوتا ہے، گوگل کولاب جیسے ماحول میں اس کی وجہ کیا ہے، اور متغیر ناموں کا انتظام کرکے اور بلٹ ان فنکشنز کے ساتھ تنازعات سے گریز کرکے اسے کیسے ٹھیک کیا جائے۔

ازگر میں 'لسٹ' کال ایبل ایرر کو حل کرنا

کا مسئلہ a 'لسٹ' آبجیکٹ قابل کال نہیں ہے۔ مختلف Python ماحول جیسے کہ Google Colab میں کام کرتے وقت غلطی اکثر ہوتی ہے۔ ایسا ہوتا ہے جب ایک بلٹ ان فنکشن، جیسے فہرست(), غیر ارادی طور پر متغیر نام سے اوور رائڈ ہو جاتا ہے۔ فراہم کردہ پہلے اسکرپٹ میں، ہم نے اس بات کو یقینی بناتے ہوئے اس پر توجہ دی کہ کسی بھی متغیر کو 'لسٹ' کا نام نہیں دیا گیا ہے۔ وضاحتی متغیر ناموں کا استعمال کرنا جیسے میری_لسٹ بلٹ ان فنکشن کو اوور رائٹ کرنے سے گریز کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ آپ کا کوڈ بغیر کسی تنازعہ کے آسانی سے چلتا ہے۔ یہ اسکرپٹ یہ بھی ظاہر کرتا ہے کہ نمبروں کی فہرست کیسے تیار کی جائے۔ حد () فنکشن کریں اور اسے محفوظ طریقے سے پرنٹ کریں۔

دوسرے اسکرپٹ میں، ہم نے استعمال کرکے ایک اضافی قدم اٹھایا کے طور پر درآمد کریں نحو، خاص طور پر جب بیرونی ماڈیولز کے ساتھ کام کر رہے ہوں جیسے مجموعے. استعمال کرکے مجموعے کو بطور کرنل درآمد کریں۔، ہم بلٹ ان Python فنکشنز اور بیرونی ماڈیول کی فعالیت کے درمیان تنازعات کو روک سکتے ہیں۔ یہ خاص طور پر بڑے منصوبوں یا پیچیدہ ماحول میں مفید ہے جہاں بہت سی لائبریریاں درآمد کی جاتی ہیں۔ ایلیانگ اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ہم بلٹ ان لسٹ فنکشن اور کلیکشن ماڈیول کی خصوصیات دونوں کو بغیر کسی الجھن یا تنازعات کے استعمال کر سکتے ہیں۔

تیسرا اسکرپٹ حل کو شامل کرکے ایک قدم آگے لے جاتا ہے۔ یونٹ ٹیسٹ. ازگر کا بلٹ ان استعمال کرنا اتحاد فریم ورک، ہم اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ حل متعدد ماحول میں درست طریقے سے کام کرتا ہے، جیسے کہ Google Colab یا Replit۔ ٹیسٹ چیک کرتے ہیں کہ آیا فہرست() فنکشن توقع کے مطابق کام کرتا ہے اور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ کوئی متغیر نام کا تنازعہ نہیں ہے۔ ٹیسٹ کیسز اس بات کی توثیق کرتے ہیں کہ آیا صحیح قدریں واپس آ گئی ہیں اور مختلف پلیٹ فارمز میں اسکرپٹ کی مستقل مزاجی کی ضمانت دیتے ہیں۔ یونٹ ٹیسٹنگ خاص طور پر اس وقت اہم ہوتی ہے جب دوبارہ قابل استعمال کوڈ لکھنا تاکہ فعالیت کی تصدیق ہو اور مستقبل میں کیڑے کو روکا جا سکے۔

شامل کر کے اگر __نام__ == '__مین__، ٹیسٹ اسکرپٹ کو صرف اس وقت عمل میں لایا جاتا ہے جب فائل براہ راست چلائی جاتی ہے۔ کوڈ کی ماڈیولریٹی کو برقرار رکھنے اور اسکرپٹ کو دوسرے پروجیکٹس میں درآمد کرنے پر ٹیسٹوں کو چلنے سے روکنے کے لیے یہ بہت اہم ہے۔ حکم unittest.main() اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ تمام متعین ٹیسٹ کیسز چلائے اور جانچے جائیں، اس بات کی تصدیق کرتے ہوئے کہ حل اور ماحول دونوں توقع کے مطابق کام کرتے ہیں۔ یہ طریقہ مضبوط کوڈ تیار کرنے کے لیے ضروری ہے، خاص طور پر جب Colab یا Replit جیسے مختلف ماحول میں حل کی تعیناتی ہو، جہاں چھوٹے فرق غیر متوقع غلطیاں پیش کر سکتے ہیں۔

# 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()

ماحولیات کے لیے مخصوص ازگر کے مسائل اور حل تلاش کرنا

اس خرابی کا ایک اہم پہلو یہ ہے کہ یہ انتہائی ماحول سے متعلق ہو سکتا ہے۔ جبکہ 'فہرست آبجیکٹ قابل طلب نہیں' گوگل کولاب میں خرابی عام ہے، یہ ہمیشہ ازگر کے دیگر ماحول جیسے کہ Replit یا مقامی IDE میں ظاہر نہیں ہوسکتی ہے۔ یہ بنیادی طور پر اس وجہ سے ہے کہ مختلف پلیٹ فارم کس طرح نام کی جگہوں اور متغیر اوور رائٹنگ کو ہینڈل کرتے ہیں۔ Colab جیسے مشترکہ ماحول میں، یہ ممکن ہے کہ a متغیر نام، جیسے فہرست, پہلے ہی ایک مختلف سیاق و سباق یا سیشن میں استعمال ہو چکا ہے، جس کی وجہ سے آپ کا کوڈ خراب ہو گیا ہے۔

غور کرنے کا ایک اور عنصر انٹرایکٹو ماحول میں متغیرات کا لائف سائیکل ہے۔ Google Colab سیلز اور تمام سیشنز کے درمیان متغیرات پر نظر رکھتا ہے، جو نام کی جگہ کی آلودگی کا باعث بن سکتے ہیں۔ مقامی اسکرپٹس کے برعکس جہاں پر عمل درآمد کے بعد متغیرات کو صاف کیا جاتا ہے، Colab میں، پچھلی تعریفیں برقرار رہ سکتی ہیں۔ یہی وجہ ہے کہ صرف ایک سیل میں متغیرات کا نام تبدیل کرنا کافی نہیں ہوگا۔ اسے ٹھیک کرنے کے لیے، رن ٹائم کو دوبارہ شروع کرنا ضروری ہے، جو تمام متغیرات کو صاف کرتا ہے اور ماحول کو دوبارہ ترتیب دیتا ہے۔ یہ یقینی بناتا ہے کہ آپ کی تبدیلیاں درست طریقے سے لاگو ہوئی ہیں اور کوئی سابقہ ​​تنازعات موجود نہیں ہیں۔

یہ بات بھی قابل ذکر ہے کہ Python کی غلطی سے نمٹنے سے اس قسم کے مسائل کو زیادہ مؤثر طریقے سے ڈیبگ کرنے میں مدد مل سکتی ہے۔ کوڈ کے ممکنہ طور پر دشواری والے علاقوں کے ارد گرد بلاکس کو چھوڑ کر کوشش کر کے، آپ مخصوص علاقوں کی نشاندہی کر سکتے ہیں جو مسائل کا باعث بنتے ہیں۔ اپنے فنکشن کالز کو اندر ہی لپیٹنا غلطی سے نمٹنے میکانزم اس بارے میں واضح بصیرت فراہم کر سکتے ہیں کہ کوڈ کا کون سا حصہ ناکام ہو رہا ہے، یہاں تک کہ جب غلطیاں بے ترتیب لگیں یا ماحول میں نقل کرنا مشکل ہو۔ یہ مشق الجھن کو کم کر سکتی ہے اور ایک ماحول سے مخصوص مسائل کو الگ کرنے میں مدد کر سکتی ہے۔