Advance Python

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🐍 Advanced Python Concepts / उन्नत पायथन अवधारणाएँ

1. Decorators / डेकोरेटर

English:
Decorators are a way to modify or extend the behavior of functions or methods without changing their actual code. They're widely used in Python, particularly for logging, access control, memoization, and more.

Hindi:
डेकोरेटर एक तरीका है जिससे हम किसी फंक्शन या मेथड के व्यवहार को उसके वास्तविक कोड को बदले बिना संशोधित या विस्तारित कर सकते हैं। यह पायथन में विशेष रूप से लॉगिंग, एक्सेस नियंत्रण, मेमोरीकरण आदि के लिए उपयोग होते हैं।

✅ Example / उदाहरण:

def decorator(func):

    def wrapper():

        print("Before function call")

        func()

        print("After function call")

    return wrapper

@decorator

def hello():

    print("Hello World!")

hello()

2. Generators and Iterators / जनरेटर और इटरेटर

English:
A generator is a function that returns an iterator and generates values on the fly using the yield keyword. Unlike normal functions, generators don’t return all values at once, instead, they "yield" one value at a time.

Hindi:
जनरेटर एक फंक्शन होता है जो एक इटरेटर लौटाता है और yield कीवर्ड का उपयोग करके समय-समय पर मान उत्पन्न करता है। सामान्य फंक्शंस के विपरीत, जनरेटर सभी मानों को एक साथ वापस नहीं करते, बल्कि एक बार में एक मान "yield" करते हैं।

✅ Example / उदाहरण:

def count_up_to(n):

    count = 1

    while count <= n:

        yield count

        count += 1

for num in count_up_to(5):

    print(num)

3. Context Managers / संदर्भ प्रबंधक

English:
A context manager is used to manage resources like files, network connections, etc., and ensure proper cleanup (like closing a file). You can create your own context manager using with and __enter__/__exit__ methods.

Hindi:
संदर्भ प्रबंधक का उपयोग संसाधनों जैसे फाइलों, नेटवर्क कनेक्शनों आदि का प्रबंधन करने के लिए किया जाता है, और यह उचित सफाई (जैसे फाइल को बंद करना) सुनिश्चित करता है। आप अपने खुद के संदर्भ प्रबंधक with और __enter__/__exit__ मेथड्स का उपयोग करके बना सकते हैं।

✅ Example / उदाहरण:

class MyContextManager:

    def __enter__(self):

        print("Entering the context")

        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, traceback):

        print("Exiting the context")

with MyContextManager() as manager:

    print("Inside the context")

4. Metaclasses / मेटाक्लासेस

English:
Metaclasses are a higher-level concept in Python that allow you to control the creation of classes. In simple terms, they are "classes of classes" and define how classes themselves are created and modified.

Hindi:
मेटाक्लासेस पायथन में एक उच्च-स्तरीय अवधारणा हैं जो आपको कक्षाओं (classes) के निर्माण को नियंत्रित करने की अनुमति देती हैं। साधारण शब्दों में, ये "कक्षाओं की कक्षाएँ" हैं और यह परिभाषित करती हैं कि कक्षाओं का निर्माण और संशोधन कैसे होता है।

✅ Example / उदाहरण:

class MyMeta(type):

    def __new__(cls, name, bases, dct):

        print(f"Creating class {name}")

        return super().__new__(cls, name, bases, dct)

class MyClass(metaclass=MyMeta):

    pass

5. Descriptors / डिस्क्रिप्टर्स

English:
Descriptors are a mechanism in Python that allow objects to control the behavior of attribute access. It’s a low-level feature that gives you control over how attributes are fetched, set, and deleted in a class.

Hindi:
डिस्क्रिप्टर्स पायथन में एक तंत्र होते हैं जो ऑब्जेक्ट्स को एट्रिब्यूट एक्सेस के व्यवहार को नियंत्रित करने की अनुमति देते हैं। यह एक निम्न-स्तरीय सुविधा है जो आपको कक्षा में एट्रिब्यूट्स को प्राप्त, सेट और हटाने के तरीके पर नियंत्रण देती है।

✅ Example / उदाहरण:

class MyDescriptor:

    def __get__(self, instance, owner):

        return "Getting value"

    def __set__(self, instance, value):

        print(f"Setting value to {value}")

class MyClass:

    attr = MyDescriptor()

obj = MyClass()

print(obj.attr)  # Calls __get__

obj.attr = 42  # Calls __set__

6. Multithreading and Multiprocessing / मल्टीथ्रेडिंग और मल्टीप्रोसेसिंग

English:
Python provides two primary ways to run multiple tasks concurrently:

·         Multithreading: Multiple threads run in a single process and share memory space.

·         Multiprocessing: Multiple processes run in parallel, each with its own memory space, which is useful for CPU-bound tasks.

Hindi:
पायथन दो मुख्य तरीकों से कई कार्यों को एक साथ चला सकता है:

·         मल्टीथ्रेडिंग: एक ही प्रक्रिया में कई थ्रेड्स चलते हैं और वे मेमोरी स्थान साझा करते हैं।

·         मल्टीप्रोसेसिंग: कई प्रक्रियाएँ समानांतर में चलती हैं, प्रत्येक का अपना मेमोरी स्थान होता है, जो CPU-बाउंड कार्यों के लिए उपयोगी है।

✅ Example for Multiprocessing / उदाहरण (मल्टीप्रोसेसिंग):

from multiprocessing import Process

def print_square(num):

    print(f"Square of {num} is {num * num}")

if __name__ == "__main__":

    process = Process(target=print_square, args=(5,))

    process.start()

    process.join()

7. Abstract Base Classes (ABC) / अमूर्त आधार वर्ग (ABC)

English:
Abstract Base Classes (ABC) in Python allow you to define abstract methods that must be implemented by subclasses. This helps in defining a blueprint for future classes.

Hindi:
पायथन में अमूर्त आधार वर्ग (ABC) आपको अमूर्त मेथड्स को परिभाषित करने की अनुमति देते हैं जिन्हें उपवर्गों द्वारा कार्यान्वित किया जाना चाहिए। यह भविष्य की कक्षाओं के लिए एक ब्लूप्रिंट परिभाषित करने में मदद करता है।

✅ Example / उदाहरण:

from abc import ABC, abstractmethod

class Animal(ABC):

    @abstractmethod

    def speak(self):

        pass

class Dog(Animal):

    def speak(self):

        print("Woof!")

dog = Dog()

dog.speak()

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📚 Additional Topics in Advanced Python / उन्नत पायथन में अतिरिक्त विषय

1.     Lambda Functions and Higher-Order Functions / लैम्ब्डा फ़ंक्शंस और उच्च-क्रम फ़ंक्शंस

2.     Function Annotations / फ़ंक्शन एनोटेशन

3.     Event-Driven Programming / ईवेंट-ड्रिवन प्रोग्रामिंग

4.     Thread Synchronization / थ्रेड सिंक्रनाइज़ेशन

5.     Asyncio for Asynchronous Programming / असिंक्रोनस प्रोग्रामिंग के लिए Asyncio

6.     Profiling and Optimization / प्रोफाइलिंग और अनुकूलन

7.     Working with Databases using SQLAlchemy / SQLAlchemy के साथ डेटाबेस का कार्य

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🏆 Conclusion / निष्कर्ष

Advanced Python offers a wide range of features that can help you write efficient, clean, and powerful code. Mastering these concepts can significantly improve your skills and open the door to more complex and optimized solutions in real-world projects.

Would you like to dive deeper into any of these advanced topics or perhaps see more examples? Let me know what interests you most! 😊