ازگر کے افعال میں تغیر پذیر ڈیفالٹس کو سمجھنا
جو کوئی بھی پائیتھون کے ساتھ کافی دیر تک ٹنکرنگ کرتا ہے اسے بدلنے والے پہلے سے طے شدہ دلائل کے مسئلے سے کاٹا گیا (یا ٹکڑے ٹکڑے کر دیا گیا)۔ مثال کے طور پر، فنکشن کی تعریف def foo(a=[]): a.append(5); واپسی ایک غیر متوقع نتائج کی قیادت کر سکتا ہے. Python نووائسز اکثر اس فنکشن کی توقع کرتے ہیں، جب بغیر کسی پیرامیٹرز کے بلایا جاتا ہے، ہمیشہ صرف ایک عنصر کے ساتھ ایک فہرست واپس کرے گا: [5]۔ تاہم، اصل رویہ بالکل مختلف اور پریشان کن ہے۔
فنکشن کو بار بار کال کرنے سے فہرست میں قدریں جمع ہوتی ہیں، جس کے نتیجے میں آؤٹ پٹ جیسے ہوتے ہیں۔ [5]، [5، 5]، [5، 5، 5]، اور اسی طرح۔ یہ رویہ حیران کن ہو سکتا ہے اور اکثر اسے ڈیزائن کی خامی کے طور پر لیبل لگایا جاتا ہے جو ازگر کے اندرونی حصے سے ناواقف ہیں۔ یہ مضمون اس طرز عمل کی بنیادی وجوہات کا پتہ لگاتا ہے اور اس بات کی کھوج کرتا ہے کہ ڈیفالٹ دلائل عمل درآمد کے وقت کے بجائے فنکشن کی تعریف پر کیوں پابند ہیں۔
| کمانڈ | تفصیل |
|---|---|
| is None | چیک کرتا ہے کہ آیا متغیر کوئی نہیں ہے، عام طور پر فنکشن آرگیومینٹس میں ڈیفالٹس سیٹ کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ |
| list_factory() | متغیر ڈیفالٹ دلیل کے مسئلے سے گریز کرتے ہوئے، ایک نئی فہرست بنانے کے لیے استعمال ہونے والا فنکشن۔ |
| @ | ڈیکوریٹر نحو جو کسی فنکشن یا طریقہ کار کے رویے کو تبدیل کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ |
| copy() | اصل فہرست میں ترمیم سے بچنے کے لیے فہرست کی ایک اتلی کاپی بناتا ہے۔ |
| *args, kwargs | ایک فنکشن میں دلائل اور مطلوبہ الفاظ کے دلائل کی متغیر تعداد کو منتقل کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ |
| __init__ | ازگر کی کلاسوں میں کنسٹرکٹر کا طریقہ، کسی چیز کی حالت شروع کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ |
| append() | ایک فہرست کے آخر میں ایک آئٹم جوڑتا ہے، جو یہاں متغیر ڈیفالٹ دلیل کے مسئلے کو ظاہر کرنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ |
ازگر کے افعال میں تغیر پذیر ڈیفالٹ دلائل کو ہینڈل کرنا
پہلا اسکرپٹ استعمال کرکے بدلنے والے ڈیفالٹ دلائل کے مسئلے کو حل کرتا ہے۔ None پیرامیٹر کی ڈیفالٹ قدر کے طور پر۔ فنکشن کے اندر، یہ چیک کرتا ہے کہ آیا دلیل ہے۔ None اور اگر صحیح ہو تو اسے خالی فہرست تفویض کرتا ہے۔ اس طرح، ہر فنکشن کال کو اس کی اپنی فہرست ملتی ہے، غیر متوقع رویے کو روکتا ہے۔ یہ طریقہ یقینی بناتا ہے کہ فہرست a ہمیشہ نئی تخلیق کی جاتی ہے، اس طرح متعدد کالوں میں عناصر کے جمع ہونے سے گریز کیا جاتا ہے۔ یہ نقطہ نظر آسان اور موثر ہے، جو اس مسئلے کا ایک عام حل ہے۔
دوسرا اسکرپٹ ایک فیکٹری فنکشن کو ملازمت دیتا ہے، list_factory، ہر بار فنکشن کو کال کرنے پر ایک نئی فہرست تیار کرنے کے لئے۔ تعریف کر کے list_factory فنکشن سے باہر اور اسے ڈیفالٹ ویلیو سیٹ کرنے کے لیے استعمال کرتے ہوئے، یہ یقینی بناتا ہے کہ ہر درخواست پر ایک تازہ فہرست بنائی جائے۔ یہ طریقہ زیادہ واضح ہے اور پیچیدہ حالات میں زیادہ پڑھنے کے قابل ہو سکتا ہے۔ یہ دونوں حل ہر کال کے لیے ایک نئی فہرست کے استعمال کو یقینی بنا کر تغیر پذیر ڈیفالٹ آرگیومینٹس کے مسئلے کو دور کرتے ہیں، اس طرح متغیر ڈیفالٹ پیرامیٹرز کے ساتھ فنکشنز کے لیے متوقع برتاؤ کو برقرار رکھا جاتا ہے۔
تغیر پذیر ڈیفالٹس کے انتظام کے لیے جدید تکنیک
تیسرا رسم الخط ریاست کو منظم کرنے کے لیے طبقاتی بنیادوں پر مبنی نقطہ نظر کو متعارف کراتا ہے۔ فہرست کو ایک کلاس کے اندر سمیٹ کر اور اسے میں شروع کر کے __init__ طریقہ، کلاس کی ہر مثال اپنی ریاست کو برقرار رکھتی ہے۔ یہ نقطہ نظر خاص طور پر مفید ہے جب فنکشن کے رویے کو کسی بڑے اسٹیٹفول آبجیکٹ کا حصہ بننے کی ضرورت ہے۔ کلاسوں کا استعمال پیچیدہ پروگراموں میں مزید ڈھانچہ اور دوبارہ قابل استعمال فراہم کر سکتا ہے۔
چوتھا اسکرپٹ متغیر ڈیفالٹ دلائل کو ہینڈل کرنے کے لیے ڈیکوریٹر کا استعمال کرتا ہے۔ دی @mutable_default ڈیکوریٹر اصل فنکشن کو لپیٹتا ہے اور اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ فنکشن کو انجام دینے سے پہلے کسی بھی فہرست دلائل کی ایک نئی کاپی بنائی جائے۔ یہ طریقہ پیچیدگی کو ختم کرنے کے لیے ازگر کے طاقتور ڈیکوریٹر نحو کا فائدہ اٹھاتا ہے، ایک صاف اور دوبارہ قابل استعمال حل فراہم کرتا ہے۔ ڈیکوریٹرز ازگر میں ایک مضبوط خصوصیت ہیں جو فنکشنز کے رویے کو ایک جامع اور پڑھنے کے قابل انداز میں توسیع دینے کی اجازت دیتی ہیں۔ ایک ساتھ، یہ اسکرپٹ متغیر ڈیفالٹ دلائل کو منظم کرنے کے لیے مختلف حکمت عملیوں کی وضاحت کرتی ہیں، ہر ایک اپنے استعمال کے معاملات اور فوائد کے ساتھ۔
ازگر میں تغیر پذیر ڈیفالٹ دلائل کو حل کرنا
Python اسکرپٹ ناقابل تبدیل ڈیفالٹس کا استعمال کرتے ہوئے
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]
فیکٹری فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے تغیر پذیر ڈیفالٹس کو ایڈریس کرنا
فیکٹری فنکشن کے ساتھ ازگر کا اسکرپٹ
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]
ریاست کا نظم کرنے کے لیے کلاس کا استعمال
اسٹیٹفول کلاس کے ساتھ ازگر کا اسکرپٹ
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]
ڈیکوریٹر کے ساتھ تغیر پذیر ڈیفالٹس سے بچنا
ڈیکوریٹر کا استعمال کرتے ہوئے ازگر کا اسکرپٹ
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]
تغیر پذیر ڈیفالٹ دلائل کے مضمرات کو تلاش کرنا
تغیر پذیر ڈیفالٹ دلیل بحث میں اکثر نظر انداز کیا جانے والا ایک پہلو کارکردگی کا اثر ہے۔ غیر تبدیل شدہ ڈیفالٹس جیسے استعمال کرتے وقت None یا نئی مثالیں پیدا کرنے کے لیے فیکٹری کے افعال، عملدرآمد کے وقت میں تھوڑا سا اوور ہیڈ ہوتا ہے۔ اس کی وجہ یہ ہے کہ ہر کال کو نئی مثالیں بنانے کے لیے اضافی چیک یا فنکشن کی درخواست کی ضرورت ہوتی ہے۔ اگرچہ زیادہ تر معاملات میں کارکردگی کا فرق کم سے کم ہوتا ہے، لیکن یہ کارکردگی کے لحاظ سے اہم ایپلی کیشنز میں یا بڑی تعداد میں فنکشن کالز سے نمٹنے کے وقت اہم ہو سکتا ہے۔
ایک اور اہم غور کوڈ کی پڑھنے کی اہلیت اور برقرار رکھنے کی صلاحیت ہے۔ تغیر پذیر ڈیفالٹ آرگیومینٹس کا استعمال ایسے لطیف کیڑے پیدا کر سکتا ہے جن کا سراغ لگانا مشکل ہے، خاص طور پر بڑے کوڈ بیسز میں۔ بہترین طریقوں پر عمل کرتے ہوئے، جیسا کہ ناقابل تغیر ڈیفالٹس یا فیکٹری فنکشنز کا استعمال کرتے ہوئے، ڈویلپرز زیادہ قابل قیاس اور برقرار رکھنے کے قابل کوڈ بنا سکتے ہیں۔ یہ نہ صرف کیڑے کو روکنے میں مدد کرتا ہے بلکہ کوڈ کو سمجھنے اور اس میں ترمیم کرنے میں بھی آسان بناتا ہے، جو طویل مدتی منصوبوں اور ترقیاتی ٹیموں کے درمیان تعاون کے لیے اہم ہے۔
Python میں Mutable Default Arguments کے بارے میں عام سوالات اور جوابات
- متغیر ڈیفالٹ دلائل غیر متوقع طور پر کیوں برتاؤ کرتے ہیں؟
- تغیر پذیر ڈیفالٹ دلائل فنکشن کالز میں اپنی حالت برقرار رکھتے ہیں کیونکہ وہ فنکشن ڈیفینیشن کے پابند ہوتے ہیں، عمل میں نہیں۔
- میں تغیر پذیر ڈیفالٹ دلائل کے ساتھ مسائل سے کیسے بچ سکتا ہوں؟
- استعمال کریں۔ None پہلے سے طے شدہ قدر کے طور پر اور فنکشن کے اندر تغیر پذیر آبجیکٹ کو شروع کریں، یا ایک نئی مثال پیدا کرنے کے لیے فیکٹری فنکشن کا استعمال کریں۔
- کیا متغیر ڈیفالٹ دلائل کا استعمال کبھی فائدہ مند ہے؟
- کچھ جدید منظرناموں میں، جیسے فنکشن کالز میں جان بوجھ کر حالت کو برقرار رکھنا، لیکن عام طور پر کیڑے کے خطرے کی وجہ سے اس کی سفارش نہیں کی جاتی ہے۔
- فیکٹری فنکشن کیا ہے؟
- فیکٹری فنکشن ایک ایسا فنکشن ہے جو کسی شے کی ایک نئی مثال واپس کرتا ہے، اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ہر فنکشن کال میں ایک تازہ مثال استعمال کی جائے۔
- کیا ڈیکوریٹر متغیر ڈیفالٹ دلائل میں مدد کر سکتے ہیں؟
- جی ہاں، ڈیکوریٹر متغیر ڈیفالٹس کو زیادہ محفوظ طریقے سے ہینڈل کرنے کے لیے فنکشنز کے رویے میں ترمیم کر سکتے ہیں، جیسا کہ اس کے ساتھ دکھایا گیا ہے۔ @mutable_default ڈیکوریٹر
- ریاست کو منظم کرنے کے لیے کلاس استعمال کرنے کے کیا نقصانات ہیں؟
- کلاسز پیچیدگی کا اضافہ کرتے ہیں اور سادہ افعال کے لیے حد سے زیادہ ہو سکتے ہیں، لیکن وہ ریاست کو منظم کرنے کا ایک منظم طریقہ فراہم کرتے ہیں۔
- استعمال کرتا ہے۔ None بطور ڈیفالٹ قدر میں کوئی کمی ہے؟
- اس کے لیے فنکشن کے اندر اضافی چیک کی ضرورت ہوتی ہے، جو کارکردگی کو قدرے متاثر کر سکتی ہے، لیکن یہ اثر عام طور پر نہ ہونے کے برابر ہوتا ہے۔
- ازگر ڈیفالٹ دلیل کی تشخیص کو کیسے ہینڈل کرتا ہے؟
- پہلے سے طے شدہ دلائل کا اندازہ صرف ایک بار فنکشن ڈیفینیشن ٹائم پر کیا جاتا ہے، ہر فنکشن کال پر نہیں۔
ازگر میں تغیر پذیر ڈیفالٹ دلائل کو لپیٹنا
قابل اعتماد اور برقرار رکھنے کے قابل کوڈ لکھنے کے لیے ازگر میں متغیر ڈیفالٹ دلیل کے نقصان کو سمجھنا بہت ضروری ہے۔ اگرچہ یہ طرز عمل ڈیزائن کی خامی کی طرح لگتا ہے، لیکن یہ Python کے فنکشن کی تعریف اور عملدرآمد کے مستقل ہینڈلنگ سے پیدا ہوتا ہے۔ کوئی بھی نہیں، فیکٹری فنکشنز، یا ڈیکوریٹرز استعمال کرنے جیسی تکنیکوں کو استعمال کرکے، ڈویلپر غیر متوقع رویے سے بچ سکتے ہیں اور اپنے کوڈ کو منشا کے مطابق برتاؤ کو یقینی بنا سکتے ہیں۔ بالآخر، ان باریکیوں پر عبور حاصل کرنے سے ازگر کے پروگراموں کی فعالیت اور پڑھنے کی اہلیت دونوں میں اضافہ ہوتا ہے۔