Veri Mühendisliği İçin Python Sınıfını Kullanma

1. Alanların daha kolay toplanması

Sınıfların kullanımından kategorik olarak kaçınırsanız, kendinizi listeler veya dikteler gibi diğer yerleşik veri yapılarını kullanarak kendi "geçici sınıflarınızı" yeniden icat ettiğiniz bir durumda bulmak kolaydır.

Örneğin, tek bir mantıksal nesneyle ilişkili farklı türde verilere erişmek için aynı anahtarları paylaşan çok sayıda liste veya dikte elde edebilirsiniz:

car_colors[23] = 'yellow'  # Color of Car 23
car_mileage[23] = 38189.4  # Mileage of Car 23

cars[23].color = 'yellow'
cars[23].mileage = 38189.4

Ayrıca artık işlevden işleve büyük yığınlar halinde aktarmanıza gerek kalmayacak.

2. Nesneleri birbirine zincirleme ve anlamlı bir şekilde etkileşime girmelerine izin verme yeteneği

Önce kodun konuşmasına izin verin:

OOP sürümü

if not garage.is_full:
    garage.add(my_car)
    my_car.turn_off()
    garage.close()

if not is_garage_full(garage):
    add_car_to_garage(my_car, garage)
    turn_off_car(my_car)
    close_garage(garage)

Bu durumda , diğer nesnelerin bu yöntemleri çağırabilmesi ve bu işlemin nasıl uygulandığını bilmeden Button'ın veya Car'ın dahili durumunu değiştirebilmesi için Button ve Car sınıflarınızda yöntemler oluşturarak bu davranışları kapsüllemeniz yardımcı olur.

Özellikle nesneleriniz üzerinde çok fazla davranışa sahip olduğunuzda, bunların hepsinin aynı yerde ve nesnenin kendisi olan tek bir çatı altında olması yararlı olur. Bu şekilde, nesneleri birbirine zincirleyebilir ve yordamsal bir kodlama stilinde öykünmesi zor olan anlamlı bir şekilde etkileşime girmelerine izin verebilirsiniz.

3. Veri Sınıfı

Bir veri sınıfı, gerçekten herhangi bir kısıtlama olmamasına rağmen, genellikle esas olarak verileri içeren bir sınıftır. @dataclassDekoratör kullanılarak aşağıdaki gibi oluşturulur :

from dataclasses import dataclass

@dataclass
class DataClassCard:
    rank: str
    suit: str

>>> queen_of_hearts = DataClassCard('Q', 'Hearts')
>>> queen_of_hearts.rank
'Q'
>>> queen_of_hearts
DataClassCard(rank='Q', suit='Hearts')
>>> queen_of_hearts == DataClassCard('Q', 'Hearts')
True

class RegularCard:
    def __init__(self, rank, suit):
        self.rank = rank
        self.suit = suit

>>> queen_of_hearts = RegularCard('Q', 'Hearts')
>>> queen_of_hearts.rank
'Q'
>>> queen_of_hearts
<__main__.RegularCard object at 0x7fb6eee35d30>
>>> queen_of_hearts == RegularCard('Q', 'Hearts')
False

Eylem çağrısı

Rehberi yararlı bulursanız, alkışlamaktan ve beni takip etmekten çekinmeyin. Medium'daki benden ve diğer tüm harika yazarlardan gelen tüm premium makalelere erişmek için bu bağlantı aracılığıyla Medium'a katılın .

Suggested posts

O Tehdit Arşivi: Cilt 7 Black Basta

O Tehdit Arşivi: Cilt 7 Black Basta

Günümüzün birbirine bağlı dünyasında, siber saldırı tehdidi her zamankinden daha yaygın. Siber suçlular ve ulus-devlet aktörleri sürekli olarak güvenlik açıklarından yararlanmaya ve değerli verileri çalmaya çalışarak her büyüklükteki kuruluş için önemli bir risk oluşturuyor.

Günlük Çıkışı

Günlük Çıkışı

Açık Günlük: Her Gün Bir Resim. Hikayeler her zaman ilgimi çekmiştir.

Related posts

Neden bazı serbest çalışanlar hayatlarını taklit ediyorlar?

Neden bazı serbest çalışanlar hayatlarını taklit ediyorlar?

Geçenlerde dünyanın en büyük profesyonel sosyal ağı olan Linkedin'deydim ve dikkatimi çeken, takip ettiğim serbest tasarımcıların gönderilerini buldum. Hepsi uçaklardan, dizüstü bilgisayarlarıyla sahilden, yüzme havuzlarından ve muhteşem manzaralı ofislerden fotoğraflar yayınladılar.

Ağ TV Twitter

Ağ TV Twitter

Eski olan şimdi tekrar yeni ve eskiden ışıltılı parlak olan şey şimdi sıkıcı geliyor. 1990'ların sonundaki diğer modalarla birlikte şehir merkezindeki havalı çocuklar arasında geri dönüş yapan JNCO kot pantolonlarından bahsetmiyorum.

Bekleme mevsiminizde yapabilecekleriniz (teknikte ilk işinizi yapmak için beklerken)

Bekleme mevsiminizde yapabilecekleriniz (teknikte ilk işinizi yapmak için beklerken)

Tek başınıza yapmaya çalışırsanız, yeni bir kariyere geçmek son derece zor olabilir. Sizinle aynı öğrenme düzeyinde olan, benzer hedefleri, kararlılığı ve güdüyü paylaşan sorumlu ortaklar bulmak önemlidir.

İşyeri Devrimi: En İyi Uzmanlar Hibrit ve Uzaktan Çalışmayı Tartışıyor

İşyeri Devrimi: En İyi Uzmanlar Hibrit ve Uzaktan Çalışmayı Tartışıyor

Günümüzün hızla gelişen iş ortamında, hibrit ve uzaktan çalışma kavramı benzeri görülmemiş bir ivme kazandı. Şirketler, çalışanlarının değişen ihtiyaç ve beklentilerine uyum sağlamaya devam ederken, çeşitli alanlardan uzmanlar bu dönüştürücü çalışma biçiminin faydalarını, zorluklarını ve geleceğini tartışmak için bir araya geldi.