Bilmeniz Gereken En İyi Python Tasarım Modelleri

Tasarım kalıpları programcılar için hayati öneme sahiptir. Tasarım kalıplarını kullanarak birkaç satır kodla karmaşık sorunları çözebildiğiniz için programlamanızın verimliliğini artırırlar. Python öğrenmekle ilgileniyorsanız, Python tasarım kalıplarını öğrenmek bir zorunluluktur. Bunları öğrenmek, çeşitli sorunları çözmenizi ve kodunuzu daha işlevsel hale getirmenizi kolaylaştıracaktır.

Tasarım kalıplarını, doğrudan koda dönüştürebileceğiniz tamamlanmış tasarımlar olarak düşünmemelisiniz. Belirli bir sorunu nasıl verimli bir şekilde çözebileceğinizi açıklayan şablonlardır. Python ve veri biliminde yeni başlayan biriyseniz, upGrad'ın veri bilimi programları , veri ve analitik dünyasının daha derinlerine inmenize kesinlikle yardımcı olabilir.

Bilmeniz gereken birçok Python tasarım modeli vardır. Aşağıdaki noktalar onları daha iyi açıklayacaktır:

Tasarım Modelleri Türleri

Tasarım desenlerinin başlıca üç kategorisi vardır:

• Yaratıcı tasarım desenleri
• Yapısal tasarım desenleri
• Davranışsal tasarım kalıpları

Hepsinin belirli türdeki sorunları çözmenize yardımcı olacak alt kategorileri vardır. Her biri belirli bir sorun için çalıştığından, farklı Python tasarım kalıpları türlerine aşina olmak çok önemlidir. Tasarım kalıpları, ekibinizle iletişim kurmanızı, projelerinizi daha erken tamamlamanızı ve hataları hızlı bir şekilde bulmanızı kolaylaştırır.

Python tasarım modellerinin ana kategorileri ve alt kategorileri şunlardır:

1. Yaratıcı Tasarım Desenleri

Oluşturma kalıpları, size nesne veya sınıf somutlaştırma hakkında gerekli bilgileri verir. Yaratıcı tasarım kalıplarının en popüler uygulamaları, sınıf yaratma kalıpları ve nesne yaratma kalıplarıdır. Nesne oluşturma kalıpları delegasyonu kullanabilirken, sınıf oluşturma kalıpları benzer şekilde kalıtımı kullanabilir.

• Tekton Yöntemi

Singleton yöntemi, bir sınıfın yalnızca tek bir örneğe sahip olmasını sağlar ve bunun için genel bir erişim noktası verir. Bu şekilde, bir sınıfın yalnızca bir örneği olduğundan emin olabilirsiniz.

• Prototip Yöntemi

Prototip yöntemi, kodunuzun sınıflarına bağlı olmasını gerektirmeden nesneleri çoğaltmanıza olanak tanır. Verimliliğinizi büyük ölçüde artırır ve size mirasa bir alternatif sunar.

• Oluşturucu Yöntemi

Oluşturucu yöntemi, adım adım gelişmiş nesneler oluşturmanıza olanak tanır. Bu şekilde, aynı kodu kullanarak tek bir nesnenin çeşitli türlerini oluşturabilirsiniz.

• Soyut Fabrika Yöntemi

Soyut fabrika yöntemi, belirli somut sınıflar vermeden birbiriyle ilişkili nesne aileleri oluşturmanıza olanak tanır.

• Fabrika Yöntemi

Fabrika yöntemi, bir üst sınıfta nesneler oluşturmak için size bir arabirim sağlar. Ancak, oluşturabileceğiniz nesne türünü değiştirmek için alt sınıfları etkinleştirir.

Dünyanın en iyi Üniversitelerinden çevrimiçi veri analizi kurslarını öğrenin . Kariyerinizi hızlandırmak için Yönetici PG Programları, Gelişmiş Sertifika Programları veya Yüksek Lisans Programları kazanın.

2. Yapısal Tasarım Kalıpları

Bir yapısal tasarım modeli, daha büyük yapılar inşa etmek ve yeni işlevler sunmak için çeşitli nesneleri ve sınıfları düzenler. Sınıflarınızın ve nesnelerinizin verimliliğini ve esnekliğini geliştirmeye odaklanır.

Yapısal tasarım desenleri, gerekli arayüzleri oluşturmak için kalıtımı kullanır. Ayrıca yapıyı basitleştiren ilişkileri de tanımlarlar.

• FlyWeight Yöntemi

Flyweight yöntemi, tüm verileri tek bir nesnede depolamak yerine ortak durum bileşenlerini paylaşmalarına izin vererek mevcut RAM'e daha fazla nesne sığdırmanıza olanak tanır.

• Proxy Yöntemi

Proxy yöntemiyle belirli bir nesne için yer tutucu ekleyebilirsiniz. Proxy, nesneye erişimi yönetir, böylece istek aynı ulaşmadan önce veya sonra hareket edebilirsiniz.

• Cephe Yöntemi

Cephe yöntemi size bir çerçeve, kitaplık veya gelişmiş sınıf kümesi için basit bir arayüz sağlar. Kodu alt sistemden ayırmanızı sağlar.

• Dekoratör Yöntemi

Dekoratör yöntemi, uygulamalarını değiştirmeden dinamik olarak farklı nesnelere yeni davranışlar eklemenizi sağlar. Bunu, davranışları olan sarmalayıcı nesnelerin içine yerleştirerek yapar. Python, bu tasarım modelini uygulamak için en uygun programlama dilleri arasındadır.

• Kompozit Yöntem

Bileşik yöntem, tıpkı bu nesnelerin tek bir örneğini ele alıyormuş gibi davranabileceğiniz bir nesne grubunu belirtir. Başka bir deyişle, bu yöntem, nesneleri ağaç türü yapılarda oluşturmanıza olanak tanır.

• Köprü Yöntemi

Köprü yöntemi, büyük sınıfları iki farklı hiyerarşiye, uygulamaya ve soyutlamaya ayırmanıza olanak tanır. Bu yöntemin öne çıkan bir diğer özelliği de birbirinden bağımsız olarak geliştirebilmenizdir.

• Bağdaştırıcı Yöntemi

Bağdaştırıcı yöntemi, uyumsuz arabirimlere sahip nesneler arasında işbirliğine izin verir. Tek sorumluluk ilkesini ve açık/kapalı ilkesini takip eder. Bağdaştırıcı yöntemini, istemci kodunu değiştirmeden bağdaştırıcıları değiştirmenize izin vereceğinden, istemci arabirimi aracılığıyla kullanmalısınız.

3. Davranışsal Tasarım Modelleri

Davranışsal tasarım kalıpları, nesneler arasındaki iletişim kalıplarını bulmanızı ve bunları gerektiği gibi uygulamanızı sağlar. Bu modeller, nesneler arasında atanan algoritmalar ve sorumluluklarla ilgilidir. Davranışsal tasarım modellerinin çeşitli sınıflandırmaları aşağıdadır:

• Ziyaretçi Yöntemi

Bu yöntem ile algoritmaları üzerinde çalıştıkları nesnelerden ayırabilirsiniz. Bu yöntem, bir davranışın birden çok sürümünü bir sınıfa taşıyabileceğiniz anlamına gelen tek sorumluluk ilkesini izler. Ancak, hiyerarşiden bir sınıf eklediğinizde veya çıkardığınızda her ziyaretçiyi güncellemenizi gerektirir.

• Şablon Yöntemi

Şablon yöntemi, üst sınıfta bir algoritmanın iskeletini belirtirken, alt sınıfın, yapıda herhangi bir değişiklik gerektirmeden algoritmanın belirli adımlarını geçersiz kılmasına izin verir. Bu yöntemin büyük bir avantajı, yinelenen kodu gerekli üst sınıfa çekmenize olanak sağlamasıdır.

• Strateji Yöntemi

Strateji yöntemi, algoritma ailesini tanımlamanıza izin verir. Bu yöntemi kullanarak onları farklı sınıflara koyabilir ve nesneleri değiştirilebilir hale getirebilirsiniz. Belirli uygulama bilgilerini izole etmenizi sağlar ve kodu değiştirmenize gerek kalmadan çeşitli stratejileri tanıtmayı kolaylaştırır.

• Durum Yöntemi

Bu yöntem, bir nesnenin dahili durumu değişirse davranışını değiştirmesini sağlar. Bu, durumu, durum modelinin türetilmiş bir sınıfı biçiminde kullanmanıza olanak tanır. Modelin üst sınıfındaki yöntemleri kullanarak durumdaki değişiklikleri çalıştırır.

• Gözlemci Yöntemi

Gözlemci yöntemi, gözlemledikleri nesnelerin başına gelen olaylar hakkında çeşitli nesnelere bildirimde bulunan bir abonelik sistemi belirtmenize olanak tanır. Birden çok bağımlılığı tanımlar, böylece bir nesnenin durumu değişirse, bağımlılarının her biri bir bildirim alır.

• Memento Yöntemi

Memento yöntemiyle, bir nesnenin son durumunu, uygulama ayrıntılarını göstermeden kaydedebilir ve geri yükleyebilirsiniz. Kodun kapsüllenmesini bozmadan bir nesnenin iç durumunu yakalamaya ve dışsallaştırmaya odaklanır. Metin düzenleyiciler, IDE'ler ve MS Paint gibi çeşitli yazılım çözümlerinde bulunan geri alma ve yineleme seçenekleri, memento yönteminin uygulanmasının mükemmel bir örneğidir.

• Aracı Yöntemi

Aracı yöntemi, bir programın bileşenleri arasındaki bağlantıyı azaltmanıza olanak tanır. Bunu, belirli bir aracı nesnesini kullanarak dolaylı olarak iletişim kurmalarına izin vererek yapar. Bu yöntem, diğer sınıflara bağımlı kalmadıkları için bileşenlerin değiştirilmesini ve genişletilmesini basitleştirir. Arabulucu yönteminin aracı, somut aracı, meslektaş ve somut meslektaş olmak üzere dört bileşeni vardır.

• Yineleyici Yöntemi

Yinelemeli yöntem, öğelerin ayrıntılarını göstermeden bir koleksiyonun öğelerini gözden geçirmenizi sağlar. Gelişmiş veri yapılarının bileşenlerine tekrar etmeden sırayla erişmenizi sağlar. Yığın, grafikler, ağaçlar ve diğerleri gibi yineleyici yöntemini kullanırken çeşitli veri yapılarından geçebilirsiniz.

• Komut Yöntemi

Komut yöntemi, isteklerin günlüğe kaydedilmesi veya sıraya alınmasıyla istemcileri parametreleştirmenizi sağlar. Bu, bir işlev için kullandığınız düğmenin başka bir işlev için kullanılabileceği anlamına gelir. Komut yöntemi, bir olayı tetiklemek veya belirli bir eylemi gerçekleştirmek için gerekli bilgileri içine alır.

• Sorumluluk Zinciri Yöntemi

Sorumluluk zinciri yöntemi, if…elif…elif…else'nin nesne yönelimli şeklidir. İşleyiciler zincirinden istekleri iletmenizi sağlar. Sorumluluk zinciri yöntemini kullanarak çalışma zamanı sırasında koşul-eylem bloklarını yeniden düzenleyebilirsiniz. Göndericileri bir istek formunun alıcılarından ayırmaya odaklanır.

Python Profesyoneli Olun

Önceki bölümde tartıştığımız çeşitli Python tasarım kalıpları, buzdağının sadece görünen kısmıydı. Python, birden çok işleve ve uygulamaya sahip geniş bir programlama dilidir.

Python'u okurken, onu uygulaması bağlamında öğrenmelisiniz. Bu sayede konuyu verimli bir şekilde öğrenecek ve becerilerinizi hızlı bir şekilde test edebileceksiniz. Şu anda Python'un en çok talep gören ve yaygın uygulamalarından biri veri bilimidir.

Python öğrenmek ve onu profesyonel olarak kullanmakla ilgileniyorsanız, bir veri bilimi kursuna katılmak en iyisidir.

upGrad'da, IIIT-B ile Veri Biliminde Yönetici PG Programını sunuyoruz. Kurs 12 ay sürer ve size altı farklı uzmanlık sunar:

• veri mühendisliği
• İş analitiği
• İş zekası/veri analitiği
• Doğal öğrenme işleme
• Derin öğrenme
• Veri bilimi uzmanı

Bu kurs size yalnızca Python'un temel ve ileri kavramlarını öğretmekle kalmaz, aynı zamanda yetenekli bir veri bilimcisi olmanıza yardımcı olacak diğer ilgili teknolojileri de kapsar. Makine öğrenimi, veri görselleştirme, doğal dil işleme ve çok daha fazlasını içerirler.

upGrad, 85'ten fazla ülkede 40.000'den fazla öğrenciden oluşan bir öğrenci tabanına sahiptir. Program, meslektaşlar ve öğrencilerle küresel olarak ağ kurmanıza olanak tanıyan eşler arası öğrenme sunar.

Kurs süresince, endüstri uzmanlarından 360 derece kariyer desteği ve bire bir mentorluk alacaksınız.

Özet

Python tasarım desenleri size birçok avantaj sunar. Sorunları hızlı bir şekilde çözerek kodlama sürecini daha verimli hale getirmenizi sağlar. Tasarım kalıpları ayrıca kodunuzu basitleştirir ve diğer profesyonellerle paylaşmanızı kolaylaştırır; bu, özellikle işbirlikleri sırasında faydalıdır.

Tasarım desenleri hakkında düşünceleriniz nelerdir? Aşağıya bir yorum bırakarak bize bildirin.

Geleceğin Kariyerine Hazırlanın

IIIT-B'den Veri Biliminde İleri Düzey Sertifika Programına Başvurun