Dekorator Patternini Amalga Oshirish: Pythonda Funksiyani O'rab Olish va Metama'lumotlarni Saqlashni Taqqoslash

Dekorator Patterni - bu mavjud obyekt yoki funksiyaga uning asl tuzilishini o'zgartirmasdan, dinamik ravishda yangi funksionallik qo'shish imkonini beruvchi kuchli va nafis dizayn patternidir. Pythonda dekoratorlar bu patternni juda intuitiv tarzda amalga oshirishni ta'minlaydigan sintaktik qulaylikdir. Biroq, dasturchilar, ayniqsa Pythonga yoki dizayn patternlariga yangi bo'lganlar uchun keng tarqalgan xato, funksiyani shunchaki o'rab olish va uning asl metama'lumotlarini saqlab qolish o'rtasidagi nozik, ammo muhim farqni tushunishda yotadi.

Ushbu keng qamrovli qo'llanma Python dekoratorlarining asosiy tushunchalariga chuqur kirib boradi, oddiy funksiyani o'rab olish va metama'lumotlarni saqlashning ustun usuli o'rtasidagi farqli yondashuvlarni yoritadi. Biz nima uchun metama'lumotlarni saqlash mustahkam, sinovdan o'tkaziladigan va qo'llab-quvvatlanadigan kod uchun, ayniqsa hamkorlikdagi va global dasturlash muhitlarida muhim ekanligini ko'rib chiqamiz.

Pythonda Dekorator Patternini Tushunish

Aslida, Pythondagi dekorator bu boshqa funksiyani argument sifatida qabul qiladigan, unga qandaydir funksionallik qo'shadigan va keyin boshqa funksiyani qaytaradigan funksiyadir. Bu qaytarilgan funksiya ko'pincha o'zgartirilgan yoki kengaytirilgan asl funksiya bo'ladi yoki asl funksiyani chaqiradigan butunlay yangi funksiya bo'lishi mumkin.

Python Dekoratorining Asosiy Tuzilishi

Keling, asosiy misoldan boshlaymiz. Tasavvur qiling, biz funksiya qachon chaqirilganini jurnalga yozib borishni xohlaymiz. Bunga oddiy dekorator orqali erishish mumkin:

            def simple_logger_decorator(func):
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function: {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Finished calling function: {func.__name__}")
        return result
    return wrapper

@simple_logger_decorator
def greet(name):
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("Alice"))

            

              
                Copy
              
            
          

Ushbu kodni ishga tushirganimizda, natija quyidagicha bo'ladi:

            
Calling function: greet
Hello, Alice!
Finished calling function: greet

            

              
                Copy
              
            
          

Bu jurnalga yozish funksiyasini qo'shish uchun juda yaxshi ishlaydi. @simple_logger_decorator sintaksisi greet = simple_logger_decorator(greet) uchun qisqartma hisoblanadi. wrapper funksiyasi asl greet funksiyasidan oldin va keyin ishga tushib, kerakli qo'shimcha ta'sirga erishadi.

Oddiy Funksiyani O'rab Olish bilan Bog'liq Muammo

simple_logger_decorator asosiy mexanizmni namoyish etsa-da, uning jiddiy kamchiligi bor: u asl funksiyaning metama'lumotlarini yo'qotadi. Metama'lumotlar bu funksiyaning o'zi haqidagi ma'lumotlar, masalan, uning nomi, hujjatlar satri (docstring) va annotatsiyalardir.

Keling, dekoratsiya qilingan greet funksiyasining metama'lumotlarini tekshirib ko'ramiz:

            print(f"Function name: {greet.__name__}")
print(f"Docstring: {greet.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

Ushbu kodni @simple_logger_decorator qo'llagandan so'ng ishga tushirish quyidagi natijani beradi:

            
Function name: wrapper
Docstring: None

            

              
                Copy
              
            
          

Ko'rib turganingizdek, funksiya nomi endi 'wrapper', va hujjatlar satri None. Buning sababi, dekorator wrapper funksiyasini qaytaradi va Pythonning introspeksiya vositalari endi asl greet funksiyasini emas, balki wrapper funksiyasini haqiqiy dekoratsiya qilingan funksiya sifatida ko'radi.

Nima Uchun Metama'lumotlarni Saqlash Muhim

Funksiya metama'lumotlarini yo'qotish bir necha muammolarga olib kelishi mumkin, ayniqsa katta loyihalarda va turli jamoalarda:

• Nosozliklarni Tuzatishdagi Qiyinchiliklar: Nosozliklarni tuzatish paytida stek izlarida (stack traces) noto'g'ri funksiya nomlarini ko'rish juda chalg'itishi mumkin. Xatoning aniq joylashuvini topish qiyinlashadi.
• Introspeksiyaning Kamayishi: Funksiya metama'lumotlariga tayanadigan vositalar, masalan, hujjat generatorlari (Sphinx kabi), linterlar va IDElar, sizning dekoratsiya qilingan funksiyalaringiz haqida aniq ma'lumot bera olmaydi.
• Testlashning Murakkablashuvi: Agar birlik testlari (unit tests) funksiya nomlari yoki hujjatlar satrlariga oid taxminlarga asoslansa, ular muvaffaqiyatsizlikka uchrashi mumkin.
• Kodning O'qilishi va Qo'llab-quvvatlanishi: Aniq, tavsiflovchi funksiya nomlari va hujjatlar satrlari kodni tushunish uchun hayotiy muhimdir. Ularni yo'qotish hamkorlik va uzoq muddatli qo'llab-quvvatlashga to'sqinlik qiladi.
• Freyvorklar bilan Moslik: Ko'plab Python freyvorklari va kutubxonalari ma'lum metama'lumotlarning mavjud bo'lishini kutadi. Ushbu metama'lumotlarning yo'qolishi kutilmagan xatti-harakatlarga yoki to'g'ridan-to'g'ri nosozliklarga olib kelishi mumkin.

Murakkab dastur ustida ishlayotgan global dasturchilar jamoasini tasavvur qiling. Agar dekoratorlar muhim funksiya nomlari va tavsiflarini olib tashlasa, turli madaniy va lingvistik kelib chiqishga ega dasturchilar kod bazasini talqin qilishda qiynalishi mumkin, bu esa tushunmovchiliklar va xatolarga olib keladi. Aniq, saqlangan metama'lumotlar kodning maqsadi hamma uchun, ularning joylashuvi yoki ma'lum modullar bilan oldingi tajribasidan qat'i nazar, ravshan bo'lishini ta'minlaydi.

functools.wraps Yordamida Metama'lumotlarni Saqlash

Yaxshiyamki, Pythonning standart kutubxonasi bu muammo uchun o'rnatilgan yechimni taqdim etadi: functools.wraps dekoratori. Bu dekorator aynan boshqa dekoratorlar ichida dekoratsiya qilinayotgan funksiyaning metama'lumotlarini saqlash uchun ishlatishga mo'ljallangan.

functools.wraps Qanday Ishlaydi

@functools.wraps(func) ni o'zingizning wrapper funksiyangizga qo'llaganingizda, u asl funksiya (func)dan nom, hujjatlar satri, annotatsiyalar va boshqa muhim atributlarni o'rab oluvchi funksiyaga nusxalaydi. Bu o'rab oluvchi funksiyani tashqi dunyo uchun go'yo asl funksiyadek ko'rinishiga olib keladi.

Keling, simple_logger_decorator dekoratorimizni functools.wraps dan foydalanish uchun qayta ishlaymiz:

            import functools

def preserved_logger_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        print(f"Calling function: {func.__name__}")
        result = func(*args, **kwargs)
        print(f"Finished calling function: {func.__name__}")
        return result
    return wrapper

@preserved_logger_decorator
def greet_with_preservation(name):
    """Greets a person by name."""
    return f"Hello, {name}!"

print(greet_with_preservation("Bob"))

print(f"Function name: {greet_with_preservation.__name__}")
print(f"Docstring: {greet_with_preservation.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

Endi, ushbu takomillashtirilgan dekoratorni qo'llagandan keyingi natijani ko'rib chiqaylik:

            
Calling function: greet_with_preservation
Hello, Bob!
Finished calling function: greet_with_preservation
Function name: greet_with_preservation
Docstring: Greets a person by name.

            

              
                Copy
              
            
          

Ko'rib turganingizdek, funksiya nomi va hujjatlar satri to'g'ri saqlangan! Bu bizning dekoratorlarimizni ancha professional va foydalanishga yaroqli qiladigan muhim yaxshilanishdir.

Amaliy Qo'llanilishlar va Ilg'or Stsenariylar

Dekorator patterni, ayniqsa metama'lumotlarni saqlash bilan birga, Python dasturlashida keng ko'lamli qo'llanilishga ega. Keling, uning turli kontekstlardagi foydaliligini ko'rsatadigan, global dasturchilar hamjamiyati uchun dolzarb bo'lgan ba'zi amaliy misollarni ko'rib chiqamiz.

1. Kirishni Boshqarish va Ruxsatnomalar

Veb-freyvorklarda yoki API ishlab chiqishda siz ko'pincha foydalanuvchi rollari yoki ruxsatnomalariga asoslanib ma'lum funksiyalarga kirishni cheklashingiz kerak bo'ladi. Dekorator bu mantiqni toza hal qilishi mumkin.

            import functools

def requires_admin_role(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        current_user = kwargs.get('user') # Foydalanuvchi ma'lumotlari kalit so'z argumenti sifatida uzatiladi deb faraz qilamiz
        if current_user and current_user.role == 'admin':
            return func(*args, **kwargs)
        else:
            return "Access Denied: Administrator role required."
    return wrapper

class User:
    def __init__(self, name, role):
        self.name = name
        self.role = role

@requires_admin_role
def delete_user(user_id, user):
    return f"User {user_id} deleted by {user.name}."

admin_user = User("GlobalAdmin", "admin")
regular_user = User("RegularUser", "user")

# Example calls with metadata preserved
print(delete_user(101, user=admin_user))
print(delete_user(102, user=regular_user))

# Introspection of the decorated function
print(f"Decorated function name: {delete_user.__name__}")
print(f"Decorated function docstring: {delete_user.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

Global Kontekst: Taqsimlangan tizimda yoki butun dunyo bo'ylab foydalanuvchilarga xizmat ko'rsatadigan platformada faqat vakolatli xodimlar nozik operatsiyalarni (masalan, foydalanuvchi hisoblarini o'chirish) bajara olishini ta'minlash juda muhimdir. @functools.wraps dan foydalanish, agar API hujjatlarini yaratish uchun hujjatlashtirish vositalari ishlatilsa, funksiya nomlari va tavsiflari aniq bo'lib qolishini ta'minlaydi, bu esa tizimni turli vaqt mintaqalaridagi va har xil kirish darajalariga ega dasturchilar uchun tushunishni va integratsiya qilishni osonlashtiradi.

2. Ishlash Samaradorligini Nazorat Qilish va Vaqtni O'lchash

Funksiyalarning bajarilish vaqtini o'lchash ishlash samaradorligini optimallashtirish uchun juda muhimdir. Dekorator bu jarayonni avtomatlashtirishi mumkin.

            import functools
import time

def timing_decorator(func):
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        start_time = time.time()
        result = func(*args, **kwargs)
        end_time = time.time()
        print(f"Function '{func.__name__}' took {end_time - start_time:.4f} seconds to execute.")
        return result
    return wrapper

@timing_decorator
def complex_calculation(n):
    """Performs a computationally intensive task."""
    time.sleep(1) # Ishni simulyatsiya qilish
    return sum(i*i for i in range(n))

result = complex_calculation(100000)
print(f"Calculation result: {result}")

print(f"Timing function name: {complex_calculation.__name__}")
print(f"Timing function docstring: {complex_calculation.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

Global Kontekst: Har xil mintaqalardagi foydalanuvchilar uchun turli tarmoq kechikishlari yoki server yuklamalari bilan kodni optimallashtirishda aniq vaqtni o'lchash juda muhimdir. Bunday dekorator dasturchilarga asosiy mantiqni chalkashtirmasdan ishlash samaradorligidagi zaif nuqtalarni osonlikcha aniqlash imkonini beradi. Saqlangan metama'lumotlar ishlash samaradorligi hisobotlarining to'g'ri funksiyalarga aniq bog'lanishini ta'minlaydi, bu esa taqsimlangan jamoalardagi muhandislarga muammolarni samarali tashxislash va hal qilishda yordam beradi.

3. Natijalarni Keshda Saqlash

Hisoblash uchun qimmat va bir xil argumentlar bilan qayta-qayta chaqiriladigan funksiyalar uchun keshda saqlash ishlash samaradorligini sezilarli darajada yaxshilashi mumkin. Pythonning functools.lru_cache bunga yorqin misol bo'la oladi, lekin siz o'zingizning maxsus ehtiyojlaringiz uchun o'zingiznikini yaratishingiz mumkin.

            import functools

def simple_cache_decorator(func):
    cache = {}
    @functools.wraps(func)
    def wrapper(*args, **kwargs):
        # Kesh kalitini yaratish. Soddalik uchun faqat pozitsion argumentlarni hisobga olamiz.
        # Haqiqiy kesh yanada murakkabroq kalit yaratishni talab qiladi,
        # ayniqsa kwargs va o'zgaruvchan turlar uchun.
        key = args
        if key in cache:
            print(f"Cache hit for '{func.__name__}' with args {args}")
            return cache[key]
        else:
            print(f"Cache miss for '{func.__name__}' with args {args}")
            result = func(*args, **kwargs)
            cache[key] = result
            return result
    return wrapper

@simple_cache_decorator
def fibonacci(n):
    """Calculates the nth Fibonacci number recursively."""
    if n < 2:
        return n
    return fibonacci(n - 1) + fibonacci(n - 2)

print(f"Fibonacci(10): {fibonacci(10)}")
print(f"Fibonacci(10) again: {fibonacci(10)}") # Bu keshdan olinishi kerak

print(f"Fibonacci function name: {fibonacci.__name__}")
print(f"Fibonacci function docstring: {fibonacci.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

Global Kontekst: Turli qit'alardagi foydalanuvchilarga ma'lumotlarni uzatishi mumkin bo'lgan global dasturda tez-tez so'raladigan, ammo hisoblash uchun qimmat natijalarni keshda saqlash server yuklamasini va javob berish vaqtini keskin kamaytirishi mumkin. Ma'lumotlar tahlili platformasini tasavvur qiling; murakkab so'rov natijalarini keshda saqlash butun dunyo bo'ylab foydalanuvchilarga tushunchalarni tezroq yetkazib berishni ta'minlaydi. Dekoratsiya qilingan keshda saqlash funksiyasidagi saqlangan metama'lumotlar qaysi hisob-kitoblar keshlanayotganini va nima uchun ekanligini tushunishga yordam beradi.

4. Kiritilgan Ma'lumotlarni Tekshirish

Funksiyaga kiritilayotgan ma'lumotlarning ma'lum mezonlarga javob berishini ta'minlash keng tarqalgan talabdir. Dekorator bu tekshirish mantig'ini markazlashtirishi mumkin.

            import functools

def validate_positive_integer(param_name):
    def decorator(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            param_index = -1
            try:
                # Pozitsion argumentlar uchun parametr indeksini nomi bo'yicha topish
                param_index = func.__code__.co_varnames.index(param_name)
                if param_index < len(args):
                    value = args[param_index]
                    if not isinstance(value, int) or value <= 0:
                        raise ValueError(f"'{param_name}' must be a positive integer.")
            except ValueError:
                # Agar pozitsion sifatida topilmasa, kalit so'z argumentlarini tekshirish
                if param_name in kwargs:
                    value = kwargs[param_name]
                    if not isinstance(value, int) or value <= 0:
                        raise ValueError(f"'{param_name}' must be a positive integer.")
                else:
                    # Parametr topilmadi, yoki u ixtiyoriy va taqdim etilmagan
                    # Talablarga qarab, bu yerda ham xatolik yuzaga keltirishingiz mumkin
                    pass

            return func(*args, **kwargs)
        return wrapper
    return decorator

@validate_positive_integer('count')
def process_items(items, count):
    """Processes a list of items a specified number of times."""
    print(f"Processing {len(items)} items, {count} times.")
    return len(items) * count

print(process_items(['a', 'b'], count=5))
try:
    process_items(['c'], count=-2)
except ValueError as e:
    print(e)
try:
    process_items(['d'], count='three')
except ValueError as e:
    print(e)

print(f"Validation function name: {process_items.__name__}")
print(f"Validation function docstring: {process_items.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

Global Kontekst: Xalqaro ma'lumotlar to'plamlari yoki foydalanuvchi kiritishlari bilan ishlaydigan dasturlarda ishonchli tekshirish juda muhim. Masalan, miqdorlar, narxlar yoki o'lchovlar uchun sonli kiritishlarni tekshirish turli lokalizatsiya sozlamalarida ma'lumotlar yaxlitligini ta'minlaydi. Saqlangan metama'lumotlarga ega dekoratordan foydalanish funksiyaning maqsadi va kutilayotgan argumentlari har doim aniq bo'lishini anglatadi, bu esa global miqyosdagi dasturchilarga tasdiqlangan funksiyalarga ma'lumotlarni to'g'ri uzatishni osonlashtiradi va ma'lumotlar turi yoki diapazoni nomuvofiqliklari bilan bog'liq keng tarqalgan xatolarning oldini oladi.

Argumentli Dekoratorlar Yaratish

Ba'zan sizga o'z argumentlari bilan sozlanishi mumkin bo'lgan dekorator kerak bo'ladi. Bunga qo'shimcha funksiya qatlamini qo'shish orqali erishiladi.

            import functools

def repeat(num_times):
    def decorator_repeat(func):
        @functools.wraps(func)
        def wrapper(*args, **kwargs):
            for _ in range(num_times):
                result = func(*args, **kwargs)
            return result
        return wrapper
    return decorator_repeat

@repeat(num_times=3)
def say_hello(name):
    """Prints a greeting."""
    print(f"Hello, {name}!")

say_hello("World")

print(f"Repeat function name: {say_hello.__name__}")
print(f"Repeat function docstring: {say_hello.__doc__}")

            

              
                Copy
              
            
          

Ushbu pattern maxsus ehtiyojlar uchun moslashtirilishi mumkin bo'lgan juda moslashuvchan dekoratorlarga imkon beradi. @repeat(num_times=3) sintaksisi say_hello = repeat(num_times=3)(say_hello) uchun qisqartmadir. Tashqi repeat funksiyasi dekoratorning argumentlarini qabul qiladi va haqiqiy dekoratorni (decorator_repeat) qaytaradi, so'ngra u saqlangan metama'lumotlar bilan mantiqni qo'llaydi.

Dekoratorlarni Amalga Oshirishning Eng Yaxshi Amaliyotlari

Dekoratorlaringiz to'g'ri ishlashi, qo'llab-quvvatlanishi va global auditoriya tomonidan tushunarli bo'lishini ta'minlash uchun quyidagi eng yaxshi amaliyotlarga rioya qiling:

• Har doim @functools.wraps(func) dan foydalaning: Bu metama'lumotlarni yo'qotishning oldini olish uchun eng muhim amaliyotdir. U introspeksiya vositalari va boshqa dasturchilar sizning dekoratsiya qilingan funksiyalaringizni to'g'ri tushunishini ta'minlaydi.
• Pozitsion va kalit so'z argumentlarini to'g'ri boshqaring: O'rab oluvchi funksiyangizda dekoratsiya qilingan funksiya qabul qilishi mumkin bo'lgan har qanday argumentlarni qabul qilish uchun *args va **kwargs dan foydalaning.
• Dekoratsiya qilingan funksiya natijasini qaytaring: O'rab oluvchi funksiyangiz asl dekoratsiya qilingan funksiya tomonidan qaytarilgan qiymatni qaytarishiga ishonch hosil qiling.
• Dekoratorlarni maqsadli tuting: Har bir dekorator ideal holda bitta, aniq belgilangan vazifani bajarishi kerak (masalan, jurnalga yozish, vaqtni o'lchash, autentifikatsiya). Bir nechta dekoratorlarni birlashtirish mumkin va ko'pincha ma'qul, ammo alohida dekoratorlar oddiy bo'lishi kerak.
• Dekoratorlaringizni hujjatlashtiring: Dekoratorlaringiz uchun ularning nima qilishini, argumentlarini (agar mavjud bo'lsa) va har qanday qo'shimcha ta'sirlarini tushuntiruvchi aniq hujjatlar satrlarini (docstrings) yozing. Bu butun dunyodagi dasturchilar uchun juda muhim.
• Dekoratorlar uchun argument uzatishni ko'rib chiqing: Agar dekoratoringiz sozlashni talab qilsa, repeat misolida ko'rsatilganidek, ichki dekorator patternidan (dekorator fabrikasi) foydalaning.
• Dekoratorlaringizni puxta sinovdan o'tkazing: Dekoratorlaringiz uchun birlik testlarini yozing, ularning turli funksiya imzolari bilan to'g'ri ishlashiga va metama'lumotlarning saqlanishiga ishonch hosil qiling.
• Dekoratorlar tartibiga e'tibor bering: Bir nechta dekoratorlarni qo'llashda ularning tartibi muhim ahamiyatga ega. Funksiya ta'rifiga eng yaqin bo'lgan dekorator birinchi bo'lib qo'llaniladi. Bu ularning o'zaro ta'siriga va metama'lumotlarning qanday qo'llanilishiga ta'sir qiladi. Masalan, agar siz maxsus dekoratorlarni birlashtirayotgan bo'lsangiz, @functools.wraps eng ichki o'rab oluvchi funksiyaga qo'llanilishi kerak.

Dekorator Implementatsiyalarini Taqqoslash

Xulosa qilish uchun, ikkala yondashuvning bevosita taqqoslanishi:

Funksiyani O'rab Olish (Asosiy)

• Afzalliklari: Funksionallikni tezda qo'shish uchun amalga oshirish oson.
• Kamchiliklari: Asl funksiya metama'lumotlarini (nom, hujjatlar satri va h.k.) yo'q qiladi, bu esa nosozliklarni tuzatishda muammolarga, yomon introspeksiyaga va qo'llab-quvvatlashning pasayishiga olib keladi.
• Qo'llanilish sohasi: Metama'lumotlar muhim bo'lmagan juda oddiy, bir martalik dekoratorlar (kamdan-kam tavsiya etiladi).

Metama'lumotlarni Saqlash (functools.wraps bilan)

• Afzalliklari: Asl funksiya metama'lumotlarini saqlaydi, aniq introspeksiyani, osonroq nosozliklarni tuzatishni, yaxshiroq hujjatlashtirishni va yaxshilangan qo'llab-quvvatlashni ta'minlaydi. Global jamoalar uchun kodning ravshanligi va mustahkamligini oshiradi.
• Kamchiliklari: @functools.wraps qo'shilishi sababli biroz ko'p so'zli.
• Qo'llanilish sohasi: Ishlab chiqarish kodidagi deyarli barcha dekorator implementatsiyalari, ayniqsa umumiy yoki ochiq manbali loyihalarda yoki freyvorklar bilan ishlaganda. Bu professional Python dasturlash uchun standart va tavsiya etilgan yondashuvdir.

Xulosa

Pythondagi dekorator patterni kod funksionalligi va tuzilishini yaxshilash uchun kuchli vositadir. Oddiy funksiyani o'rab olish oddiy kengaytirishlarga erishishi mumkin bo'lsa-da, bu muhim funksiya metama'lumotlarini yo'qotish evaziga amalga oshiriladi. Professional, qo'llab-quvvatlanadigan va global hamkorlikdagi dasturiy ta'minotni ishlab chiqish uchun functools.wraps yordamida metama'lumotlarni saqlash shunchaki eng yaxshi amaliyot emas; bu juda muhim.

@functools.wraps ni doimiy ravishda qo'llash orqali dasturchilar o'zlarining dekoratsiya qilingan funksiyalari introspeksiya, nosozliklarni tuzatish va hujjatlashtirish nuqtai nazaridan kutilganidek ishlashini ta'minlaydilar. Bu esa turli geografik joylashuvlar, vaqt mintaqalari va madaniy kelib chiqishga ega jamoalar uchun hayotiy muhim bo'lgan toza, mustahkamroq va tushunarliroq kod bazalariga olib keladi. Global auditoriya uchun yaxshiroq Python dasturlarini yaratish uchun ushbu amaliyotni qo'llang.