پیڈینٹک ڈیٹا کلاسز کے ساتھ ڈیٹا ہینڈلنگ کو کیسے بڑھایا جائے۔

نحو:

Python میں Pydantic ڈیٹا کلاسز کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کو کس طرح منظم کیا جاتا ہے اس کو بڑھانے کا ایک آسان لیکن مؤثر طریقہ کلاس ڈیکوریٹر کا استعمال ہے جس کی مدد سے ہم بنیادی طور پر ایک ماڈل بناتے ہیں کہ ہمارا ڈیٹا کیسا ہونا چاہیے۔ یہ ہمارے ڈیٹا کو ایک واضح ڈھانچہ دینے جیسا ہے۔ لہذا، ڈیٹا کلاس کی وضاحت کرنے کے لئے نحو مندرجہ ذیل ہے:

'model_name' اس ماڈل کا نام پیش کرتا ہے جسے ہم بنانا چاہتے ہیں اور Pydantic سے 'BaseModel' ایک سرپرست کی طرح کام کرتا ہے جو اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ڈیٹا ان اصولوں کی پیروی کرتا ہے جو ہم مرتب کرتے ہیں اور ماڈل کو اس کے ان پٹ پیرامیٹر کے طور پر منتقل کیا جاتا ہے۔ کلاس کے اندر، ہم اس بات کی وضاحت کرتے ہیں کہ ڈیٹا کے ہر ٹکڑے میں کس قسم کی معلومات ہونی چاہیے۔ یہ عمل اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ جب ہم ڈیٹاکلاس کی مثال بناتے ہیں، تو جو معلومات ہم فراہم کرتے ہیں وہ ہماری وضاحت سے ملتی ہے۔

طریقہ 1: Pydantic کے ڈیٹا کلاس کے ساتھ بہتر ڈیٹا ہینڈلنگ

تصور کریں کہ ہم اپنے مجموعہ میں کتابوں کے بارے میں معلومات کو منظم کرنے کے لیے ایک سادہ ایپلیکیشن تیار کر رہے ہیں۔ ہم اس بات کو یقینی بنانا چاہتے ہیں کہ اس مقصد کے لیے جو ڈیٹا ہم جمع کرتے ہیں وہ درست، مستقل اور اچھی طرح سے ترتیب دیا گیا ہے۔ یہ وہ جگہ ہے جہاں Pydantic ڈیٹاکلاسز عمل کو آسان اور بہتر بنانے کے لیے قدم رکھتے ہیں۔

مثال کے ساتھ شروع کرنے کے لیے ایک Pydantic Dataclass کی وضاحت کی ضرورت ہے۔ لہذا، ہم 'کتابوں' کے نام سے ایک Pydantic ڈیٹا کلاس کی وضاحت کرتے ہوئے شروع کرتے ہیں جو کتابوں کی تفصیلات کی نمائندگی کرتا ہے۔ Pydantic کے لیے ڈیٹا کلاس کی وضاحت کرنے کے لیے، ہمیں اس بات کو یقینی بنانا ہوگا کہ Pydantic کے تمام پیکجز پروجیکٹ سے پہلے انسٹال کیے گئے ہوں۔

کلاس ڈیکوریٹر کا استعمال کرتے ہوئے، ہم Pydantic کے BaseModel سے وراثت میں ملنے والی 'Book' کلاس بناتے ہیں۔ کلاس کے اندر، ہم عنوان، مصنف، اور ریلیز_سال جیسی صفات کی وضاحت کرتے ہیں، ہر ایک اس کے متعلقہ ڈیٹا کی قسم سے وابستہ ہے۔

کلاس ماڈل بنانے کے بعد، ہم 'مووی' ڈیٹا کو ہینڈل کرنے کے لیے 'Book' ڈیٹاکلاس کی طاقت لیتے ہوئے Pydantic ڈیٹاکلاس کا استعمال کرتے ہیں:

اس حصے میں، ہم ایک ایسے صارف کی نقل کرتے ہیں جو کتاب سے متعلق تفصیلات درج کرتا ہے۔ 'کتاب' ڈیٹاکلاس کے ماڈل میں عنوان، مصنف، اور جاری کردہ سال جیسی خصوصیات ان کے مخصوص ڈیٹا ٹائپ کے ساتھ ہیں۔ لہذا، اس حصے میں، یعنی 'ان پٹ'، ہم ان کی قدروں کی وضاحت کرتے ہیں۔

ان پٹ میں کتاب کے ماڈل کے اوصاف کے بارے میں تفصیلات کی وضاحت کے بعد، ہم ان تفصیلات کا استعمال کرتے ہوئے فراہم کردہ ڈیٹا کے ساتھ ایک 'کتاب' مثال بناتے ہیں۔ یہ اس بات کو یقینی بنانے کے لیے کیا جاتا ہے کہ Pydantic خود بخود متعین ڈیٹا ڈھانچے کے خلاف ان پٹ کی توثیق کرتا ہے۔ اگر کوئی تضاد یا غلطی ہو، جیسے کہ غیر عددی ریلیز کا سال یا گمشدہ عنوان، Pydantic صارف کے موافق وضاحت کے ساتھ ایک غلطی کو تیزی سے اٹھاتا ہے۔

Pydantic ڈیٹا کلاسز کے ساتھ تجربہ کار بہتر ڈیٹا ہینڈلنگ کے لیے، ہمیں ڈیٹا کی توثیق اور مستقل مزاجی کے لیے ایک بلٹ ان میکانزم ملتا ہے۔ ہم ڈیٹا کے مختلف منظرناموں کا احاطہ کرنے کے لیے اختیاری فیلڈز، ڈیفالٹ ویلیوز، اور پیچیدہ نیسٹڈ ڈھانچے کو شامل کر سکتے ہیں۔ یہ اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ ہمارے ڈیٹا کو منظم اور صحیح طریقے سے فارمیٹ کیا گیا ہے۔

یہ مرحلہ اس بات کی کھوج کرتا ہے کہ کس طرح Pydantic ڈیٹا کلاسز اختیاری فیلڈز، ڈیفالٹ ویلیوز، اور نیسٹڈ ڈھانچے جیسی خصوصیات کے ذریعے ڈیٹا ہینڈلنگ کی بہتر صلاحیتیں پیش کرتے ہیں۔

یہاں ایک مثال ہے جہاں ہم دکھاتے ہیں کہ اختیاری فیلڈز اور ڈیفالٹ ویلیوز کو کیسے شامل کیا جائے:

فرض کریں کہ ہم صارفین کو کتابوں کے بارے میں اضافی تفصیلات داخل کرنے کی اجازت دینا چاہتے ہیں جیسے کہ صنف اور رن ٹائم۔ تاہم، یہ تفصیلات ہمیشہ دستیاب نہیں ہوسکتی ہیں۔ Pydantic ڈیٹا کلاسز کے ساتھ، ہم فیلڈز کو اختیاری بنا کر اور یہاں تک کہ پہلے سے طے شدہ اقدار کو ترتیب دے کر آسانی سے حاصل کر سکتے ہیں۔

اس مثال میں، 'مووی' ڈیٹا کلاس میں دو نئے فیلڈز شامل ہیں: وہ زبان جس میں کتاب لکھی گئی ہے اور صفحات کی تعداد۔ 'Language' فیلڈ میں 'Unknown' کی ڈیفالٹ ویلیو ہوتی ہے جو اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ اگر صارف یہ تفصیل فراہم نہیں کرتا ہے، تو یہ ڈیفالٹ 'نامعلوم' ہو جاتا ہے۔ 'صفحات کی تعداد' فیلڈ اختیاری ہے اور اسے خالی چھوڑا جا سکتا ہے (کوئی نہیں پر سیٹ)۔

ہم کوڈ کی ان لائنوں کو کاپی کر کے نتائج کو دیکھنے کے لیے کمپائلر میں چسپاں کر سکتے ہیں:

ان اختیاری فیلڈز اور ڈیفالٹ اقدار کو شامل کرکے، Pydantic اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ڈیٹا اچھی طرح سے ساختہ اور یکساں رہے چاہے صارف کچھ تفصیلات فراہم نہ کریں۔

طریقہ 2: طلباء کے رجسٹریشن فارم کے لیے Pydantic's Dataclass کے ساتھ ڈیٹا ہینڈلنگ

تصور کریں کہ ہم اسکول کی تقریب کے لیے رجسٹریشن فارم بنا رہے ہیں۔ لوگوں کو اپنی معلومات درج کرنے کی ضرورت ہے، اور ہم غلطیوں سے بچنا چاہتے ہیں۔ اسی جگہ پر پیڈینٹک ڈیٹا کلاسز مدد کرتے ہیں۔ وہ اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ ڈیٹا صحیح ہے اور اسے آسانی سے ہینڈل کرتے ہیں۔

Python پروجیکٹ میں ضروری پیکجز لانے کے بعد، ہم شرکاء کی تفصیلات کے لیے 'Student' نامی Pydantic ڈیٹاکلاس بنا کر ایک Pydantic ڈیٹاکلاس کی وضاحت کرتے ہیں۔

'طالب علم' کلاس قائم کرنے کے لیے کلاس ڈیکوریٹر کا استعمال کریں۔ یہ پیڈینٹک کے بیس ماڈل سے وراثت میں ملا ہے۔ اندر، ہم نام، ای میل، ڈیپارٹمنٹ، اور فون جیسی صفات کا نام دیتے ہیں، ہر ایک کو اس کے ڈیٹا کی قسم کے ساتھ۔

اب Pydantic ڈیٹاکلاس کے استعمال کے ساتھ، طالب علم کے ڈیٹا کو منظم کرنے کے لیے 'طالب علم' ڈیٹاکلاس کے ساتھ کام کریں:

اس حصے میں، ہم دکھاوا کرتے ہیں کہ کوئی سائن اپ کرتا ہے۔ جب ہم ان کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے 'طالب علم' مثال بناتے ہیں، تو Pydantic چیک کرتا ہے کہ آیا یہ ڈھانچے میں فٹ بیٹھتا ہے۔ اگر کوئی خرابی ہے، جیسے '@' کے بغیر ای میل یا نان سٹرنگ ڈیپارٹمنٹ، Pydantic رک جاتا ہے اور مسئلے کی وضاحت کرتا ہے۔

Pydantic ڈیٹا کلاسز کا استعمال کرتے ہوئے بہتر ڈیٹا ہینڈلنگ ہمیں استعمال کے لیے تیار ڈیٹا فراہم کرتی ہے۔ ہم مزید فیلڈز شامل کر سکتے ہیں، ڈیفالٹس سیٹ کر سکتے ہیں، یا پیچیدہ ڈیٹا سیٹ اپ کے ساتھ کام کر سکتے ہیں۔ یہ سب اس بات کی ضمانت دیتا ہے کہ ہمارا ڈیٹا منظم رہتا ہے۔

کوڈ اور آؤٹ پٹ کا ٹکڑا مشاہدے کے لیے درج ذیل میں دیا گیا ہے۔

آؤٹ پٹ کا مشاہدہ کرنے کے بعد، ہم خلاصہ کر سکتے ہیں کہ Pydantic ڈیٹا کلاسز اس سادہ مثال میں ڈیٹا کو آسانی سے ہینڈل کرتے ہیں۔ وہ اس بات کو یقینی بناتے ہیں کہ ان پٹ اس سے میل کھاتا ہے جو ہم چاہتے ہیں۔ اس کا مطلب ہے کم غلطیاں اور خوش کن صارفین۔

نتیجہ

Pydantic ڈیٹا کلاسز انضمام کرتے ہیں کہ ہم ڈیٹا کے ساتھ کیسے نمٹتے ہیں۔ وہ اس بات کی ضمانت دیتے ہیں کہ معلومات درست ہیں اور مطلوبہ ڈھانچے کے مطابق ہیں۔ یہ کم غلطیاں اور زیادہ بے عیب ایپلی کیشنز کا ترجمہ کرتا ہے۔ Pydantic کے ساتھ، ڈویلپر ڈیٹا کے مسائل کے بارے میں خدشات سے پریشان ہوئے بغیر اچھی طرح سے کام کرنے والی ایپس کو تیار کرنے کے لیے اپنی کوششیں وقف کر سکتے ہیں۔ اس کے بارے میں سوچیں کہ صرف ڈیٹا کے انتظام کے لیے ایک سرشار ٹاسک مینیجر ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ سب کچھ شروع سے ختم تک آسانی سے چلتا ہے۔