પાયથોન ફંક્શન્સમાં મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ્સને સમજવું
પાયથોન સાથે લાંબા સમય સુધી ટિંકર કરનાર કોઈપણ વ્યક્તિ પરિવર્તનીય ડિફોલ્ટ દલીલોના મુદ્દા દ્વારા કરડવામાં આવ્યો છે (અથવા તેના ટુકડા કરી દેવામાં આવ્યો છે). દાખલા તરીકે, ફંક્શન ડેફિનેશન def foo(a=[]): a.append(5); પરત કરો અણધાર્યા પરિણામો તરફ દોરી શકે છે. પાયથોન શિખાઉ લોકો ઘણીવાર આ ફંક્શનની અપેક્ષા રાખે છે, જ્યારે કોઈ પેરામીટર વિના બોલાવવામાં આવે છે, ત્યારે હંમેશા માત્ર એક જ તત્વ સાથે સૂચિ પરત કરે છે: [5]. જો કે, વાસ્તવિક વર્તન તદ્દન અલગ અને કોયડારૂપ છે.
ફંક્શનને પુનરાવર્તિત કૉલ્સ સૂચિમાં મૂલ્યો એકઠા કરે છે, પરિણામે આઉટપુટ જેવા [5], [5, 5], [5, 5, 5], અને તેથી વધુ. આ વર્તણૂક આશ્ચર્યજનક હોઈ શકે છે અને ઘણીવાર પાયથોનના આંતરિક ભાગથી અજાણ લોકો દ્વારા ડિઝાઇનની ખામી તરીકે લેબલ કરવામાં આવે છે. આ લેખ આ વર્તણૂક માટેના મૂળ કારણોની શોધ કરે છે અને શા માટે ડિફૉલ્ટ દલીલો અમલના સમયને બદલે ફંક્શન ડેફિનેશન પર બંધાયેલી છે તે શોધે છે.
| આદેશ | વર્ણન |
|---|---|
| is None | ચકાસે છે કે શું ચલ કંઈ નથી, સામાન્ય રીતે ફંક્શન દલીલોમાં ડિફોલ્ટ સેટ કરવા માટે વપરાય છે. |
| list_factory() | મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ દલીલ સમસ્યાને ટાળીને, નવી સૂચિ બનાવવા માટે ઉપયોગમાં લેવાતું કાર્ય. |
| @ | ડેકોરેટર સિન્ટેક્સનો ઉપયોગ ફંક્શન અથવા પદ્ધતિના વર્તનને સુધારવા માટે થાય છે. |
| copy() | મૂળ સૂચિમાં ફેરફારો ટાળવા માટે સૂચિની છીછરી નકલ બનાવે છે. |
| *args, kwargs | ફંક્શનમાં દલીલો અને કીવર્ડ દલીલોની ચલ સંખ્યા પસાર કરવાની મંજૂરી આપે છે. |
| __init__ | પાયથોન ક્લાસમાં કન્સ્ટ્રક્ટર મેથડનો ઉપયોગ ઑબ્જેક્ટની સ્ટેટને આરંભ કરવા માટે થાય છે. |
| append() | સૂચિના અંતમાં એક આઇટમ ઉમેરે છે, જેનો ઉપયોગ મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ દલીલ સમસ્યાને દર્શાવવા માટે અહીં થાય છે. |
પાયથોન ફંક્શન્સમાં મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ દલીલોને હેન્ડલ કરવી
પ્રથમ સ્ક્રિપ્ટ ઉપયોગ કરીને પરિવર્તનીય ડિફોલ્ટ દલીલોના મુદ્દાને સંબોધિત કરે છે પરિમાણ માટે મૂળભૂત મૂલ્ય તરીકે. ફંક્શનની અંદર, તે ચકાસે છે કે શું દલીલ છે અને જો સાચું હોય તો તેને ખાલી યાદી સોંપે છે. આ રીતે, દરેક ફંક્શન કોલને તેની પોતાની યાદી મળે છે, જે અનપેક્ષિત વર્તનને અટકાવે છે. આ પદ્ધતિ ખાતરી કરે છે કે યાદી હંમેશા નવા બનાવવામાં આવે છે, આમ બહુવિધ કૉલ્સમાં ઘટકોના સંચયને ટાળે છે. આ અભિગમ સરળ અને અસરકારક છે, જે તેને આ સમસ્યા માટે સામાન્ય ઉકેલ બનાવે છે.
બીજી સ્ક્રિપ્ટ ફેક્ટરી કાર્યને નિયુક્ત કરે છે, , દરેક વખતે ફંક્શનને કૉલ કરવામાં આવે ત્યારે નવી સૂચિ બનાવવા માટે. વ્યાખ્યાયિત કરીને ફંક્શનની બહાર અને ડિફૉલ્ટ મૂલ્ય સેટ કરવા માટે તેનો ઉપયોગ કરીને, તે ખાતરી કરે છે કે દરેક વિનંતી પર એક નવી સૂચિ બનાવવામાં આવી છે. આ પદ્ધતિ વધુ સ્પષ્ટ છે અને જટિલ પરિસ્થિતિઓમાં વધુ વાંચી શકાય છે. આ બંને ઉકેલો દરેક કૉલ માટે નવી સૂચિનો ઉપયોગ થાય છે તેની ખાતરી કરીને પરિવર્તનશીલ ડિફોલ્ટ દલીલોની સમસ્યાને અટકાવે છે, આમ પરિવર્તનશીલ ડિફોલ્ટ પરિમાણો સાથેના કાર્યો માટે અપેક્ષિત વર્તન જાળવી રાખે છે.
મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ્સને મેનેજ કરવા માટે અદ્યતન તકનીકો
ત્રીજી સ્ક્રિપ્ટ રાજ્યનું સંચાલન કરવા માટે વર્ગ આધારિત અભિગમ રજૂ કરે છે. સૂચિને વર્ગમાં સમાવીને અને તેને માં પ્રારંભ કરીને પદ્ધતિ, વર્ગનો દરેક દાખલો તેની પોતાની સ્થિતિ જાળવી રાખે છે. આ અભિગમ ખાસ કરીને ઉપયોગી છે જ્યારે કાર્યની વર્તણૂકને મોટા સ્ટેટફુલ ઑબ્જેક્ટનો ભાગ હોવો જરૂરી છે. વર્ગોનો ઉપયોગ જટિલ પ્રોગ્રામ્સમાં વધુ માળખું અને પુનઃઉપયોગિતા પ્રદાન કરી શકે છે.
ચોથી સ્ક્રિપ્ટ મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ દલીલોને હેન્ડલ કરવા માટે ડેકોરેટરનો ઉપયોગ કરે છે. આ ડેકોરેટર મૂળ ફંક્શનને લપેટી લે છે અને ખાતરી કરે છે કે ફંક્શન એક્ઝિક્યુટ થાય તે પહેલાં કોઈપણ સૂચિ દલીલોની નવી નકલ બનાવવામાં આવે છે. આ પદ્ધતિ જટિલતાને દૂર કરવા માટે પાયથોનના શક્તિશાળી ડેકોરેટર સિન્ટેક્સનો લાભ લે છે, જે સ્વચ્છ અને ફરીથી વાપરી શકાય તેવા ઉકેલ પૂરા પાડે છે. ડેકોરેટર્સ એ પાયથોનમાં એક મજબૂત લક્ષણ છે જે સંક્ષિપ્ત અને વાંચી શકાય તેવી રીતે ફંક્શનના વર્તનને વિસ્તૃત કરવાની મંજૂરી આપે છે. એકસાથે, આ સ્ક્રિપ્ટો મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ દલીલોનું સંચાલન કરવા માટે વિવિધ વ્યૂહરચનાઓ દર્શાવે છે, દરેક તેના પોતાના ઉપયોગના કેસ અને ફાયદાઓ સાથે.
Python માં મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ દલીલો ઉકેલવી
અપરિવર્તનશીલ ડિફોલ્ટનો ઉપયોગ કરીને પાયથોન સ્ક્રિપ્ટ
def foo(a=None):if a is None:a = []a.append(5)return a# Testing the functionprint(foo()) # Output: [5]print(foo()) # Output: [5]print(foo()) # Output: [5]
ફેક્ટરી ફંક્શનનો ઉપયોગ કરીને મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ્સને સંબોધિત કરવું
ફેક્ટરી કાર્ય સાથે પાયથોન સ્ક્રિપ્ટ
def list_factory():return []def foo(a=list_factory()):a.append(5)return a# Testing the functionprint(foo()) # Output: [5]print(foo()) # Output: [5]print(foo()) # Output: [5]
રાજ્યનું સંચાલન કરવા માટે વર્ગનો ઉપયોગ કરવો
સ્ટેટફુલ ક્લાસ સાથે પાયથોન સ્ક્રિપ્ટ
class Foo:def __init__(self):self.a = []def add(self):self.a.append(5)return self.a# Testing the classfoo_instance = Foo()print(foo_instance.add()) # Output: [5]
ડેકોરેટર સાથે મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ્સને ટાળવું
ડેકોરેટરનો ઉપયોગ કરીને પાયથોન સ્ક્રિપ્ટ
def mutable_default(func):def wrapper(*args, kwargs):new_args = []for arg in args:if isinstance(arg, list):arg = arg.copy()new_args.append(arg)return func(*new_args, kwargs)return wrapper@mutable_defaultdef foo(a=[]):a.append(5)return a# Testing the functionprint(foo()) # Output: [5]print(foo()) # Output: [5]print(foo()) # Output: [5]
મ્યુટેબલ ડિફૉલ્ટ દલીલોની સૂચિતાર્થોની શોધખોળ
પરિવર્તનશીલ ડિફોલ્ટ દલીલ ચર્ચામાં વારંવાર અવગણવામાં આવતું એક પાસું પ્રદર્શન અસર છે. જ્યારે અપરિવર્તનશીલ ડિફોલ્ટનો ઉપયોગ કરો અથવા નવા દાખલાઓ જનરેટ કરવા માટે ફેક્ટરી કાર્યો, અમલના સમયમાં થોડો ઓવરહેડ છે. આ એટલા માટે છે કારણ કે દરેક કૉલને નવા દાખલાઓ બનાવવા માટે વધારાના ચેક અથવા ફંક્શન ઇન્વોકેશનની જરૂર પડે છે. જોકે મોટા ભાગના કેસોમાં પ્રદર્શન તફાવત ન્યૂનતમ હોય છે, તે પર્ફોર્મન્સ-ક્રિટીકલ એપ્લીકેશનમાં અથવા મોટી સંખ્યામાં ફંક્શન કૉલ્સ સાથે કામ કરતી વખતે નોંધપાત્ર બની શકે છે.
અન્ય મહત્વપૂર્ણ વિચારણા એ કોડની વાંચનક્ષમતા અને જાળવણીક્ષમતા છે. મ્યુટેબલ ડિફૉલ્ટ દલીલોનો ઉપયોગ કરવાથી સૂક્ષ્મ ભૂલો થઈ શકે છે જેને ટ્રેસ કરવા મુશ્કેલ છે, ખાસ કરીને મોટા કોડબેઝમાં. શ્રેષ્ઠ પ્રથાઓનું પાલન કરીને, જેમ કે અપરિવર્તનશીલ ડિફોલ્ટ અથવા ફેક્ટરી કાર્યોનો ઉપયોગ કરીને, વિકાસકર્તાઓ વધુ અનુમાનિત અને જાળવી શકાય તેવા કોડ બનાવી શકે છે. આ માત્ર ભૂલોને રોકવામાં જ મદદ કરતું નથી પણ કોડને સમજવા અને સંશોધિત કરવામાં પણ સરળ બનાવે છે, જે લાંબા ગાળાના પ્રોજેક્ટ્સ અને વિકાસ ટીમોમાં સહયોગ માટે નિર્ણાયક છે.
- મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ દલીલો શા માટે અણધારી રીતે વર્તે છે?
- મ્યુટેબલ ડિફૉલ્ટ દલીલો ફંક્શન કૉલ્સમાં તેમની સ્થિતિ જાળવી રાખે છે કારણ કે તેઓ ફંક્શન ડેફિનેશન પર બંધાયેલા છે, અમલમાં નહીં.
- પરિવર્તનશીલ ડિફૉલ્ટ દલીલો સાથેના મુદ્દાઓને હું કેવી રીતે ટાળી શકું?
- વાપરવુ ડિફૉલ્ટ મૂલ્ય તરીકે અને ફંક્શનની અંદર મ્યુટેબલ ઑબ્જેક્ટને પ્રારંભ કરો, અથવા નવા ઇન્સ્ટન્સ જનરેટ કરવા માટે ફેક્ટરી ફંક્શનનો ઉપયોગ કરો.
- શું મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ દલીલોનો ઉપયોગ કરવો ક્યારેય ફાયદાકારક છે?
- કેટલાક અદ્યતન દૃશ્યોમાં, જેમ કે ફંક્શન કૉલ્સમાં ઇરાદાપૂર્વક સ્થિતિ જાળવવી, પરંતુ ભૂલોના જોખમને કારણે સામાન્ય રીતે તેની ભલામણ કરવામાં આવતી નથી.
- ફેક્ટરી કાર્ય શું છે?
- ફેક્ટરી ફંક્શન એ એક ફંક્શન છે જે ઑબ્જેક્ટનો નવો ઇન્સ્ટન્સ પરત કરે છે, દરેક ફંક્શન કૉલમાં નવી ઇન્સ્ટન્સનો ઉપયોગ થાય તેની ખાતરી કરે છે.
- શું ડેકોરેટર્સ મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ દલીલોમાં મદદ કરી શકે છે?
- હા, ડેકોરેટર્સ મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ્સને વધુ સુરક્ષિત રીતે હેન્ડલ કરવા માટે ફંક્શનના વર્તનમાં ફેરફાર કરી શકે છે, જેમ કે ડેકોરેટર
- રાજ્યનું સંચાલન કરવા માટે વર્ગનો ઉપયોગ કરવાના નુકસાન શું છે?
- વર્ગો જટિલતા ઉમેરે છે અને સરળ કાર્યો માટે ઓવરકિલ હોઈ શકે છે, પરંતુ તેઓ રાજ્યનું સંચાલન કરવાની એક સંરચિત રીત પ્રદાન કરે છે.
- ઉપયોગ કરે છે ડિફૉલ્ટ મૂલ્ય તરીકે કોઈ ડાઉનસાઇડ્સ છે?
- તેને ફંક્શનની અંદર વધારાની તપાસની જરૂર છે, જે કામગીરીને થોડી અસર કરી શકે છે, પરંતુ આ અસર સામાન્ય રીતે નહિવત્ હોય છે.
- પાયથોન ડિફોલ્ટ દલીલ મૂલ્યાંકનને કેવી રીતે હેન્ડલ કરે છે?
- ડિફૉલ્ટ દલીલોનું મૂલ્યાંકન ફંક્શન ડેફિનેશન સમયે માત્ર એક જ વાર કરવામાં આવે છે, દરેક ફંક્શન કૉલ પર નહીં.
Python માં મ્યુટેબલ ડિફૉલ્ટ દલીલો વીંટાળવી
વિશ્વસનીય અને જાળવણી કરી શકાય તેવા કોડ લખવા માટે પાયથોનમાં મ્યુટેબલ ડિફોલ્ટ આર્ગ્યુમેન્ટ પિટફોલને સમજવું મહત્વપૂર્ણ છે. જ્યારે આ વર્તણૂક ડિઝાઇનની ખામી જેવું લાગે છે, તે પાયથોનના ફંક્શનની વ્યાખ્યા અને એક્ઝેક્યુશનના સાતત્યપૂર્ણ સંચાલનથી ઉદ્ભવે છે. કંઈ નહીં, ફેક્ટરી ફંક્શન્સ અથવા ડેકોરેટર્સનો ઉપયોગ કરવા જેવી તકનીકોનો ઉપયોગ કરીને, વિકાસકર્તાઓ અણધારી વર્તણૂક ટાળી શકે છે અને તેમના કોડ હેતુ મુજબ વર્તે છે તેની ખાતરી કરી શકે છે. આખરે, આ ઘોંઘાટમાં નિપુણતા પાયથોન પ્રોગ્રામ્સની કાર્યક્ષમતા અને વાંચનક્ષમતા બંનેને વધારે છે.