Python à¤®à¤§à¥à¤² vars() à¤à¤£à¤¿ globals() à¤®à¤§à¥à¤¯à¥ à¤à¤¾à¤¯ à¤«à¤°à¤ à¤à¤¹à¥?

getattr() setattr() à¤¶à¥ à¤à¤¸à¤¾ à¤¸à¤à¤¬à¤à¤§à¤¿à¤¤ à¤à¤¹à¥?

Python मध्ये vars() सह

Arthur Petit

शुक्रवार, १५ नोव्हेंबर, २०२४ रोजी ७:५२:०७ म.पू.

vars() वापरून आम्ही डायनॅमिकली पायथन व्हेरिएबल्समध्ये प्रवेश का करू शकत नाही?

पायथनमध्ये डायनॅमिकली व्हेरिएबल्स तयार केल्याने सशक्त वाटू शकते, विशेषत: जेव्हा तुम्ही कोड लवचिकता ऑप्टिमाइझ करू इच्छित असाल किंवा डेटा अधिक लवचिकपणे हाताळू इच्छित असाल.

कल्पना करा की तुम्ही सूचीमधून वळण घेत आहात आणि विशिष्ट नावांसह व्हेरिएबल्सची मालिका तयार करू इच्छित आहात - नीटनेटके वाटते, बरोबर? द vars() फंक्शन हा अशा कामांसाठी एक आकर्षक पर्याय आहे कारण तो सध्याच्या स्थानिक व्हेरिएबल्सच्या शब्दकोशात प्रवेश करू शकतो.

तथापि, हा दृष्टिकोन जितका अंतर्ज्ञानी वाटतो, तो कधीकधी अनपेक्षित ठरतो चुका. जर तुम्हाला ही समस्या आली असेल, तर तुम्ही एकटे नाही आहात! जेव्हा व्हेरिएबल पुनर्प्राप्तीच्या टप्प्यावर त्यांचा कोड अयशस्वी होतो तेव्हा बरेच विकासक आश्चर्यचकित होतात.

चला का वापरतो ते शोधूया vars() लूपमध्ये डायनॅमिकली तुमच्या अपेक्षेप्रमाणे वागू शकत नाही, समस्या स्पष्ट करण्यासाठी काही वास्तविक जीवनातील उदाहरणे 🎢. vars() फंक्शनमुळे या समस्या का उद्भवू शकतात हे पाहण्यास तयार आहात? वाचा!

आज्ञा	वापराचे उदाहरण
vars()	वर्तमान स्थानिक चिन्ह सारणीच्या शब्दकोशात प्रवेश करण्यासाठी किंवा सुधारित करण्यासाठी वापरला जातो. उदाहरणार्थ, vars()['var_name'] = मूल्य वर्तमान स्कोपमधील व्हेरिएबल नावाला डायनॅमिकरित्या मूल्य नियुक्त करते.
exec()	पायथन कोड म्हणून डायनॅमिकली तयार केलेली स्ट्रिंग कार्यान्वित करते, रनटाइमवर व्हेरिएबल नावांची निर्मिती आणि बदल करण्यास अनुमती देते. उदाहरणार्थ, exec("var_name = 1") मूल्य 1 सह व्हेरिएबल var_name तयार करेल.
get() (Dictionary method)	की अस्तित्वात नसल्यास पर्यायी डीफॉल्ट रिटर्न मूल्यासह, डिक्शनरीमधील निर्दिष्ट कीशी संबंधित मूल्य पुनर्प्राप्त करते. dynamic_vars.get('abc1', None) प्रमाणे, शब्दकोश स्वरूपात डायनॅमिकली तयार केलेल्या "व्हेरिएबल्स" च्या सुरक्षित प्रवेशासाठी येथे वापरले जाते.
f-strings	स्वरूपित स्ट्रिंग लिटरल्स स्ट्रिंग लिटरलमध्ये एक्सप्रेशन एम्बेड करण्यासाठी वापरले जातात. येथे, f'abc{a[i]}' डायनॅमिकली लूप पुनरावृत्तीवर आधारित व्हेरिएबल नावे तयार करते.
unittest library	Python मध्ये युनिट चाचण्या लिहिण्यासाठी वापरलेली चाचणी फ्रेमवर्क. unittest.TestCase वर्ग कोड प्रमाणीकरणासाठी विविध दावा पद्धती प्रदान करतो, जसे की self.asssertEqual().
unittest.main()	सोल्यूशन फंक्शन्सवर चाचण्यांचा संच सुरू करून, स्क्रिप्ट थेट कार्यान्वित केल्यावर युनिटटेस्ट क्लासमध्ये परिभाषित केलेली सर्व चाचणी प्रकरणे चालवते.
self.assertEqual()	चाचणी प्रकरणांमध्ये दोन मूल्यांची तुलना करण्यासाठी युनिट चाचणीमध्ये वापरले जाते. उदाहरणार्थ, self.asssertEqual(test_with_dict(['1', '2']), [1, 1]) अपेक्षित मूल्यांशी जुळणारे आउटपुट सत्यापित करते.
f"results.append(abc{a[i]})" (with exec())	सूचीमध्ये डायनॅमिकली तयार व्हेरिएबल्स जोडण्यासाठी f-स्ट्रिंगसह exec() एकत्र करते. उदाहरणार्थ, exec(f"results.append(abc{a[i]})") डायनॅमिकली तयार केलेल्या व्हेरिएबल्समध्ये प्रवेश करते आणि परिणामांमध्ये त्यांची मूल्ये जोडते.
for i in range(len(a)) (looping technique)	प्रत्येक पुनरावृत्तीमध्ये डायनॅमिक व्हेरिएबल नावे आणि संबंधित ऑपरेशन्स तयार करण्यास अनुमती देऊन, सूची a च्या निर्देशांकांवर पुनरावृत्ती करण्यासाठी वापरले जाते.

Python च्या vars() फंक्शनसह डायनॅमिक व्हेरिएबल क्रिएशन समजून घेणे

पायथन फंक्शन vars() ज्यांना सध्याच्या स्थानिक व्हेरिएबल्समध्ये प्रवेश करण्याची आणि रनटाइमच्या वेळी डायनॅमिकली व्हेरिएबलची नावे तयार करण्याची आवश्यकता असते अशा विकासकांसाठी ही निवड आहे. दिलेल्या उदाहरणात, फंक्शनचा वापर सूचीतील घटकांवर आधारित नावांसह व्हेरिएबल्स तयार करण्यासाठी केला जातो, ज्यामुळे आम्हाला 'abc1', 'abc2' आणि 'abc3' सारखी व्हेरिएबल नावे आपोआप निर्माण करता येतात. हे सोयीस्कर वाटत असले तरी, या दृष्टिकोनाला काही मर्यादा आहेत, विशेषत: जेव्हा आम्ही नंतर डायनॅमिकली हे व्हेरिएबल्स पुनर्प्राप्त करण्याचा प्रयत्न करतो. या प्रकरणात त्रुटींचे एक मुख्य कारण आहे vars() कोडच्या विविध भागांमध्ये टिकून राहतील अशा प्रकारे वास्तविक स्थानिक व्याप्ती सुधारत नाही. यामुळे रिटर्न स्टेटमेंटमध्ये अनपेक्षित "व्हेरिएबल सापडले नाही" एरर येऊ शकतात.

आमच्या दृष्टिकोनात, आम्ही सुरुवातीला ए लूपसाठी सूचीतील प्रत्येक घटकाद्वारे पुनरावृत्ती करण्यासाठी आणि प्रत्येक सूची घटकासह "abc" स्ट्रिंग एकत्र करून डायनॅमिकली व्हेरिएबल नावे तयार करा. उदाहरणार्थ, जर सूची ['1', '2', '3'] असेल, तर लूप 'abc1', 'abc2' आणि 'abc3' नावाचे व्हेरिएबल्स तयार करेल. पण असताना vars() आम्हाला ही मूल्ये संग्रहित करण्यात मदत करते, ती सातत्याने मिळवून vars() रिटर्न टप्पा दरम्यान अवघड आहे कारण हे व्हेरिएबल्स आमच्या अपेक्षेप्रमाणे प्रवेशयोग्य राहू शकत नाहीत. हे टाळण्यासाठी, एक पर्यायी पद्धत ही व्युत्पन्न व्हेरिएबल्स संचयित करण्यासाठी शब्दकोश वापरणे आहे कारण शब्दकोश नैसर्गिकरित्या डायनॅमिक की-व्हॅल्यू स्टोरेजसाठी डिझाइन केलेले आहेत.

आम्ही वापरून देखील शोधले exec() डायनॅमिकली व्हेरिएबल्स परिभाषित करण्याचा दुसरा मार्ग म्हणून कार्य करा. द exec() फंक्शन आपल्याला पायथन कोडची स्ट्रिंग कार्यान्वित करण्यास अनुमती देते, कोड स्ट्रिंगमध्ये व्हेरिएबलचे नाव एम्बेड करून रनटाइममध्ये व्हेरिएबल निर्मिती सक्षम करते. तथापि, संभाव्य सुरक्षा धोके आणि कार्यप्रदर्शन खर्चामुळे हा दृष्टिकोन विशिष्ट प्रकरणांपुरता मर्यादित आहे. उदाहरणार्थ, वापरकर्ता इनपुटचा समावेश असलेल्या वातावरणात, exec() चा वापर काळजीपूर्वक हाताळला नाही तर असुरक्षा उघडू शकतो. आमच्या उदाहरणात, exec() एका नियंत्रित सेटिंगमध्ये वापरला जातो जेथे आम्हाला इनपुटबद्दल विश्वास आहे आणि ते डायनॅमिक व्हेरिएबल्स तयार करण्यासाठी कार्य करते. तरीही, सुरक्षित अनुप्रयोगांसाठी पूर्णपणे आवश्यक नसल्यास ही पद्धत सामान्यतः टाळली जाते.

या समाधानाचा आणखी एक गंभीर पैलू म्हणजे लेखन युनिट चाचण्या प्रत्येक पद्धत (vars(), शब्दकोश, आणि exec()) हेतूनुसार कार्य करते हे सत्यापित करण्यासाठी. Python च्या Unitest लायब्ररीचा वापर करून, प्रत्येक पध्दतीने अपेक्षित मूल्ये सुसंगतपणे परत केली हे सुनिश्चित करण्यासाठी आम्ही चाचणी प्रकरणे सेट केली. युनिटेस्ट फ्रेमवर्क उपयुक्त प्रतिपादन प्रदान करते, जसे की assertEqual, जे अपेक्षित परिणामासह फंक्शन आउटपुटची तुलना करतात. उदाहरणार्थ, आमची चाचणी पुष्टी करते की व्हॅल्यूजच्या सूचीसह शब्दकोश-आधारित फंक्शन चालवल्याने अपेक्षेप्रमाणे [1,1,1] परत येतो. युनिट टेस्ट्स वापरून, आम्ही आमच्या कोडची मजबूतता वेगवेगळ्या परिस्थितींमध्ये त्वरीत सत्यापित करू शकतो आणि कोणत्याही विसंगती लवकर ओळखू शकतो. एकंदरीत, या चाचण्या आमची फंक्शन्स एज केसेस प्रभावीपणे आणि विश्वासार्हपणे हाताळतात याची खात्री करून कोडिंगमधील सर्वोत्तम पद्धती मजबूत करतात.

समाधान विहंगावलोकन: Python मध्ये vars() वापरून डायनॅमिक व्हेरिएबल क्रिएशन डीबग करणे

पायथनमधील बॅकएंड स्क्रिप्ट, व्हेरिएबल्सचे डायनॅमिकली व्यवस्थापन करण्यासाठी vars() आणि पर्यायी पद्धती वापरून

दृष्टीकोन 1: डायनॅमिक व्हेरिएबल असाइनमेंटसाठी vars() वापरणे (सावधगिरीने)

vars() वापरून डायनॅमिक व्हेरिएबल असाइनमेंट, त्रुटी हाताळणी आणि मॉड्यूलरायझेशनसह सुधारित

def test_with_vars(a):
    # Initialize a dictionary to track generated variables
    for i in range(len(a)):
        # Dynamically assign variable names and values
        vars()[f'abc{a[i]}'] = 1
    # Collect dynamically assigned values and return
    return [vars().get(f'abc{a[i]}', None) for i in range(len(a))]

# Test case to verify solution
b = ['1', '2', '3']
print(test_with_vars(b))  # Expected output: [1, 1, 1]

दृष्टीकोन 2: vars() ऐवजी शब्दकोश वापरणे

व्हेरिएबल नावे गतिशीलपणे व्यवस्थापित करण्यासाठी शब्दकोश वापरून पर्यायी दृष्टीकोन

१

दृष्टीकोन 3: डायनॅमिकली व्हेरिएबल्स परिभाषित करण्यासाठी exec() वापरणे

मर्यादित कार्यक्षेत्रात चल परिभाषित करण्यासाठी exec() वापरून उपाय

def test_with_exec(a):
    # Use exec to create dynamic variables
    for i in range(len(a)):
        exec(f"abc{a[i]} = 1")
    # Verify by returning values
    results = []
    for i in range(len(a)):
        # Access dynamically created variables
        exec(f"results.append(abc{a[i]})")
    return results

# Test case for exec-based solution
print(test_with_exec(b))  # Expected output: [1, 1, 1]

प्रत्येक सोल्यूशनसाठी युनिट चाचणी

पायथनमधील प्रत्येक दृष्टीकोन प्रमाणित करण्यासाठी साध्या युनिट चाचण्या

import unittest

class TestDynamicVariableAssignment(unittest.TestCase):
    def test_vars_method(self):
        self.assertEqual(test_with_vars(['1', '2', '3']), [1, 1, 1])
        
    def test_dict_method(self):
        self.assertEqual(test_with_dict(['1', '2', '3']), [1, 1, 1])

    def test_exec_method(self):
        self.assertEqual(test_with_exec(['1', '2', '3']), [1, 1, 1])

# Run the tests
if __name__ == "__main__":
    unittest.main()

Python मध्ये डायनॅमिक व्हेरिएबल क्रिएशनसाठी पर्याय शोधत आहे

पायथनमध्ये काम करताना, अनेक विकासक डायनॅमिकली व्हेरिएबल्स तयार करण्याचे आणि त्यात प्रवेश करण्याचे मार्ग शोधत असतात. द vars() डायनॅमिकली व्हेरिएबल्स हाताळताना फंक्शन हे पहिले साधन आहे. तथापि, आम्ही पाहिल्याप्रमाणे, व्हेरिएबल मॅनिप्युलेशनसाठी पूर्णपणे vars() वर अवलंबून राहिल्याने आव्हाने येतात, विशेषत: पुनर्प्राप्ती आणि सातत्यपूर्ण प्रवेशासह. त्याऐवजी, विकासकांना अधिक नियंत्रित आणि विश्वासार्ह पर्याय वापरण्यासाठी प्रोत्साहन दिले जाते, जसे की शब्दकोश, जे डेटा प्रवेश सुलभ करतात आणि रनटाइम त्रुटी कमी करतात. उदाहरणार्थ, व्युत्पन्न व्हेरिएबल्सला डिक्शनरीमध्ये की-व्हॅल्यू जोड्या म्हणून संग्रहित केल्याने तुम्हाला क्लिष्ट वर्कअराउंड टाळता येते आणि संपूर्ण स्क्रिप्टमध्ये सुसंगतता सुनिश्चित होते.

शब्दकोशांव्यतिरिक्त, द जागतिक() फंक्शन हा दुसरा पर्याय आहे जो डायनॅमिकली व्युत्पन्न व्हेरिएबल्स व्यवस्थापित करण्यासाठी वापरला जाऊ शकतो. vars() च्या विपरीत, जे प्रामुख्याने स्थानिक चिन्ह सारणीमध्ये प्रवेश करते, globals() मॉड्यूल स्तरावर कार्य करते, संपूर्ण प्रोग्राममध्ये व्हेरिएबल्स प्रवेशयोग्य बनवते. उदाहरणार्थ, वापरून जागतिक व्याप्तीमध्ये व्हेरिएबल तयार करणे globals()['new_var'] = 'Hello' new_var संपूर्ण मॉड्यूलमध्ये प्रवेशयोग्य असल्याची खात्री करते. तथापि, जागतिक व्याप्तीमध्ये अनपेक्षित दुष्परिणाम टाळण्यासाठी जागतिक () मोठ्या प्रकल्पांमध्ये सावधगिरीने वापरावे. असे म्हटले आहे की, हे लघु-प्रकल्पांसाठी उपयुक्त आहे जेथे जागतिक व्हेरिएबल प्रवेश आवश्यक आहे.

डायनॅमिक नावांसह असंख्य विशेषता व्यवस्थापित करण्याची आवश्यकता असताना काही विकासक पायथन क्लासेसकडे वळतात. वापरून setattr(), तुम्ही रनटाइमच्या वेळी क्लास उदाहरणांना नवीन विशेषता नियुक्त करू शकता, ऑब्जेक्टच्या कार्यक्षेत्रात प्रभावीपणे "डायनॅमिक व्हेरिएबल्स" तयार करू शकता. उदाहरणार्थ, धावणे १ ऑब्जेक्टला नवीन विशेषता नियुक्त करते, नियंत्रित वातावरणात लवचिक डेटा हाताळणी सक्षम करते. हा दृष्टीकोन दोन्ही जगातील सर्वोत्तम ऑफर करतो: डायनॅमिक व्हेरिएबल नेमिंग आणि एन्कॅप्सुलेशन, जे डेटा व्यवस्थित ठेवते आणि ग्लोबल() किंवा vars() वापरासाठी सामान्य समस्यांना प्रतिबंधित करते. vars() ला हे पर्याय स्वीकारल्याने डायनॅमिक डेटा 🧩 व्यवस्थापित करण्यासाठी अधिक संरचित पर्याय उपलब्ध होतात.

पायथनमधील डायनॅमिक व्हेरिएबल्सबद्दल सामान्य प्रश्न

vars() कधीकधी डायनॅमिक व्हेरिएबल्ससाठी का काम करत नाही?
vars() हे स्थानिक चिन्ह तक्त्यामध्ये प्रवेश करण्याच्या उद्देशाने आहे परंतु शब्दकोष किंवा ग्लोबल करतात त्याच प्रकारे डायनॅमिकपणे तयार केलेले व्हेरिएबल्स टिकू शकत नाहीत. व्हेरिएबल्स नियुक्त आणि पुनर्प्राप्त करण्यासाठी vars() वापरल्याने स्कोप आणि पुनर्प्राप्ती त्रुटी येऊ शकतात.
Python मधील vars() आणि globals() मध्ये काय फरक आहे?
असताना vars() सामान्यत: स्थानिक संदर्भांमध्ये वापरले जाते, globals() जागतिक चिन्ह सारणीमध्ये प्रवेश करते. याचा अर्थ ग्लोबल्स() वापरून तयार केलेले व्हेरिएबल्स संपूर्ण मॉड्यूलमध्ये उपलब्ध आहेत, ज्यामुळे ते काही प्रकारच्या डायनॅमिक असाइनमेंटसाठी अधिक विश्वासार्ह बनतात.
डायनॅमिक व्हेरिएबल्ससाठी exec() सुरक्षितपणे वापरता येईल का?
असताना exec() रनटाइमवर व्हेरिएबल तयार करण्यास अनुमती देते, याचा गैरवापर झाल्यास सुरक्षितता धोक्यांसह येते, विशेषतः वापरकर्ता इनपुटसह. हे सामान्यतः केवळ नियंत्रित आणि चांगल्या प्रकारे समजलेल्या डेटासाठी शिफारसीय आहे.
डायनॅमिक विशेषतांसाठी setattr() वापरण्याचे उदाहरण काय आहे?
वापरत आहे ५ क्लास उदाहरणासह तुम्हाला डायनॅमिकली विशेषता नियुक्त करू देते, जसे setattr(obj, 'new_attr', value), जे त्या उदाहरणासाठी 'new_attr' एक वैध विशेषता बनवते.
vars() आणि शब्दकोषांमध्ये कार्यप्रदर्शन फरक आहे का?
होय, डायनॅमिक डेटा व्यवस्थापित करण्यासाठी शब्दकोष बऱ्याचदा जलद आणि अधिक विश्वासार्ह असतात, कारण ते की-व्हॅल्यू स्टोरेजसाठी डिझाइन केलेले असतात आणि vars() च्या विपरीत, पुनर्प्राप्तीसाठी ऑप्टिमाइझ केलेले असतात, जे अधिक विशिष्ट आहे.
vars() पेक्षा शब्दकोशाला प्राधान्य का दिले जाऊ शकते?
शब्दकोश अधिक अंदाज करण्यायोग्य असतात आणि vars() मुळे उद्भवू शकणाऱ्या स्कोप समस्यांना प्रतिबंधित करते, ज्यामुळे डेटा डायनॅमिकरित्या व्यवस्थापित करण्यासाठी त्यांना एक व्यावहारिक निवड बनते.
getattr() setattr() शी कसा संबंधित आहे?
७ क्लास इंस्टन्स मधून एखादे विशेषता पुनर्प्राप्त करते, जर ते अस्तित्वात असेल तर, यासह नियुक्त केलेल्या मूल्यांमध्ये डायनॅमिक प्रवेश प्रदान करते ५. हे ऑब्जेक्टच्या कार्यक्षेत्रात ऑन-द-फ्लाय डेटा ऍक्सेस करण्यासाठी उपयुक्त आहे.
डायनॅमिक व्हेरिएबल्ससह काम करताना सर्वोत्तम पद्धती कोणत्या आहेत?
साधेपणा आणि विश्वासार्हतेसाठी शब्दकोश किंवा संरचित डेटा कंटेनरची निवड करा. पारंपारिक डेटा हाताळणी पद्धती व्यवहार्य नसलेल्या प्रकरणांसाठी vars() आणि globals() राखून ठेवा.
Globals() वापरल्याने कामगिरीवर परिणाम होतो का?
होय, अतिवापर globals() कामगिरी कमी करू शकते आणि डीबगिंग आव्हाने सादर करू शकते. ते संयमाने वापरणे चांगले आहे आणि जेव्हा जागतिक व्याप्ती आवश्यक असेल तेव्हाच.
चांगल्या परिणामांसाठी मी setattr() इतर पद्धतींसह एकत्र करू शकतो का?
होय, setattr() शब्दकोष किंवा सूचीसह वापरल्यास वर्गांमध्ये चांगले कार्य करते, तुम्हाला लवचिकता आणि एन्कॅप्सुलेशन देते जे संघटित, पुन्हा वापरता येण्याजोग्या कोडसाठी योग्य आहे.

पायथनमधील डायनॅमिक व्हेरिएबल्स हाताळण्यावरील अंतिम विचार

असताना vars() डायनॅमिकली व्हेरिएबल्स व्यवस्थापित करण्यासाठी एक मोहक उपाय वाटू शकते, त्याला मर्यादा आहेत ज्यामुळे ते जटिल कोड किंवा लूपमध्ये अविश्वसनीय बनतात. शब्दकोश वापरणे किंवा जागतिक() अधिक अंदाजे परिणाम प्रदान करते आणि सामान्य नुकसान टाळते.

सारखे दृष्टिकोन एकत्र करून exec() आणि setattr(), विकासक अधिक नियंत्रणासह डायनॅमिक डेटा व्यवस्थापित करू शकतात. या पर्यायांसह प्रयोग केल्याने तुमचा कोड कार्यक्षम आणि जटिल आवश्यकतांशी जुळवून घेण्यासारखा आहे, ज्यामुळे तो वास्तविक-जगातील अनुप्रयोगांसाठी योग्य होईल. 🚀

Python च्या vars() फंक्शनसाठी संदर्भ आणि अतिरिक्त संसाधने

चे तपशीलवार स्पष्टीकरण vars() फंक्शन आणि ते स्थानिक व्हेरिएबल डिक्शनरी कसे व्यवस्थापित करते: पायथन अधिकृत दस्तऐवजीकरण
डायनॅमिक व्हेरिएबल मॅनेजमेंटसाठी पर्यायी पध्दतींमधील अंतर्दृष्टी: रिअल पायथन - पायथन डिक्शनरी
पायथन क्लासेसमध्ये लवचिक डेटा हाताळणीसाठी exec() आणि setattr() वापरणे: Geeks साठी Geeks - पायथन मध्ये Exec
डायनॅमिक व्हेरिएबल निर्मितीसाठी vars() आणि globals() च्या मर्यादा समजून घेणे: DataCamp - Python मध्ये स्कोप आणि व्हेरिएबल्स

Python मध्ये vars() सह डायनॅमिक व्हेरिएबल क्रिएशनमधील त्रुटी समजून घेणे