Erişim Modeli – Python Analizi Yaptırma Fiyatları – Python Yazılım Analizi Örnekleri – Ücretli Python Analizi Yaptırma – Python Dili

info@akademidelisi.com * 0 (312) 276 75 93 * Her bölümden, Ödev Yazdırma, Proje Yaptırma, Tez Yazdırma, Rapor Yazdırma, Makale Yazdırma, Araştırma Yazdırma, Tez Önerisi Yazdırma talepleriniz için iletişim adreslerini kullanın. Makale YAZDIRMA siteleri, Parayla makale YAZDIRMA, Seo makale fiyatları, Sayfa başı yazı yazma ücreti, İngilizce makale yazdırma, Akademik makale YAZDIRMA, Makale Fiyatları 2022, Makale yazma, Blog Yazdırma, Blog Yazdırmak İstiyorum

Erişim Modeli – Python Analizi Yaptırma Fiyatları – Python Yazılım Analizi Örnekleri – Ücretli Python Analizi Yaptırma – Python Dili

22 Mart 2023 İsteğe bağlı erişim kontrolü Kural tabanlı erişim kontrolü Rol Tabanlı erişim kontrolü 0
Erişim Modeli – Python Analizi Yaptırma Fiyatları – Python Yazılım Analizi Örnekleri – Ücretli Python Analizi Yaptırma – Python Dili

Modeli Güncelleme

Standart türleri sınıflandırmanın başka bir yolu da şu soruyu sormaktır: “Nesneler bir kez oluşturulduktan sonra değiştirilebilir veya değerleri güncellenebilir mi?” Python türlerini erken tanıttığımızda, belirli türlerin değerlerinin güncellenmesine izin verdiğini, bazılarının ise vermediğini belirtmiştik.

Değişken nesneler, değerleri değiştirilebilen nesnelerdir ve değişmez nesneler, değerleri değiştirilemeyen nesnelerdir. Hangi türlerin güncellemeleri destekleyip hangilerinin desteklemediğini gösterir.

Şimdi tabloya baktıktan sonra hemen akla gelmesi gereken bir düşünce, “Dur bir dakika! Sayılar ve diziler değişmez derken ne demek istiyorsunuz? Aşağıdaki gibi şeyler yaptım.

“Bana değişmez görünmedikleri kesin!” Bu bir dereceye kadar doğrudur, ancak görünüş aldatıcı olabilir. Perde arkasında gerçekte olan şey, yukarıdaki örneklerde orijinal nesnelerin fiilen değiştiriliyor olmasıdır. 

Orijinal nesnelere işaret etmek yerine, yeni değerlere sahip yeni nesneler tahsis edildi ve orijinal değişken adlarına (yeniden) atandı ve eski nesneler çöp olarak toplandı. Bu tür atamalardan önce ve sonra nesne kimliklerini karşılaştırmak için id() yerleşik işlevi kullanılarak bu doğrulanabilir.

Küçük kod parçamızı çalıştırdıktan sonra aşağıdaki çıktıyı alıyoruz. Nesne kimlikleri sistemden sisteme değişeceğinden ve bellek konumuna bağlı olduğundan, kilometreniz değişecektir.

Erişim Modeli

Türleri kategorize eden önceki iki model, Python’a tanıtılırken yararlı olsa da, türleri ayırt etmek için birincil modeller değildir. Bu amaçla erişim modelini kullanıyoruz. Bununla demek istediğimiz, depolanan verilerimizin değerlerine nasıl ulaşırız? Erişim modeli altında üç kategori vardır: doğrudan, sıra ve eşleme. Farklı erişim modelleri ve hangi türlerin ilgili kategoriye girdiği verilmiştir.

Dizi türleri, öğelerine 0’dan başlayan dizin değerleri aracılığıyla sıralı olarak erişilebilen türlerdir. Erişilen öğeler, tek öğeler veya daha iyi dilimler olarak bilinen gruplar halinde olabilir.

Bu kategoriye giren türler arasında dizeler, listeler ve demetler bulunur. Daha önce de belirttiğimiz gibi, Python bir karakter türünü desteklemez, bu nedenle, dizeler hazır bilgi olsalar da, alt dizelere sırayla erişebilmeleri nedeniyle bir dizi türüdür.

Eşleme türleri, dizilerin dizin oluşturma özelliklerine benzerdir, ancak sıralı bir sayısal ofset üzerinde dizin oluşturma yerine, öğeler (değerler) sırasızdır ve bir anahtarla erişilir, bu nedenle eşleme türlerini bir karma anahtar-değer çiftleri kümesi yapar.

Bir sonraki bölümde, her bir erişim modeli türünü ve bu kategorideki tüm türlerin ortak özelliklerini (işleçler ve yerleşik işlevler gibi) sunarak ve ardından bu kategorilere uyan her Python standart türünü tartışarak bu birincil modeli kullanacağız. Belirli bir türe özgü tüm işleçler, yerleşik işlevler ve yöntemler ilgili bölümlerinde vurgulanacaktır.

Öyleyse neden aynı veri türlerini farklı bakış açılarından görüntülemek için bu yan yolculuk? Peki, her şeyden önce, neden kategorize edelim? Python’un sağladığı üst düzey veri yapıları nedeniyle, “ilkel” türleri daha fazla işlevsellik sağlayanlardan ayırmamız gerekiyor.

Diğer bir neden de, bir türün beklenen davranışının ne olması gerektiği konusunda net olmaktır. Örneğin, kendimize “Listeler ve demetler arasındaki farklar nelerdir?” diye sorma sayısını en aza indirirsek veya “Hangi türler değişmez, hangileri değişmez?” sonra işimizi yaptık.


Rol Tabanlı erişim kontrolü
Kural tabanlı erişim kontrolü
İsteğe bağlı erişim kontrolü
Rol tabanlı erişim kontrolü nedir
Active Directory Tier model


Son olarak, belirli kategoriler, belirli bir kategoriye ait olan tüm türler için geçerli olan genel özelliklere sahiptir. İyi bir zanaatkar (ve zanaatkâr kadın), alet kutusunda nelerin bulunduğunu bilmelidir.

Araştırmamızın ikinci kısmı, neden tüm bu farklı modeller veya bakış açıları soruyor? Görünüşe göre tüm veri türlerini sınıflandırmanın tek bir yolu yok. Hepsinin birbiriyle çapraz ilişkileri var ve tüm türler tarafından paylaşılan farklı ilişki kümelerini ortaya çıkarmanın en iyisi olduğunu düşünüyoruz.

Ayrıca her türün kendi içinde nasıl benzersiz olduğunu göstermek istiyoruz. Hiçbir iki tür, tüm kategorilerde aynı şekilde eşlenmez. Ve son olarak, tüm bu ilişkileri anlamanın geliştirme sırasında önemli bir dolaylı rol oynayacağına inanıyoruz.

Her tür hakkında ne kadar çok şey bilirseniz, uygulamanızın en uygun oldukları ve performansı en üst düzeye çıkarabileceğiniz bölümlerinde doğru olanları kullanmaya o kadar yatkın olursunuz.

Tüm standart türleri, kategorizasyon için kullandığımız üç farklı modeli ve her türün bu modellerde nereye uyduğunu gösteren bir çapraz referans tablosu sunarak özetliyoruz.

Desteklenmeyen Türler

Her bir standart türü keşfetmeden önce, Python tarafından desteklenmeyen türlerin bir listesini vererek bu bölümü sonlandırıyoruz.

boole

Pascal veya Java’dan farklı olarak Python, Boole tipine sahip değildir. Bunun yerine tam sayıları kullanın. Karakter veya bayt Python, tek karakter veya 8 bitlik tamsayıları tutacak bir char veya byte türüne sahip değildir. Karakterler için bir uzunluğunda diziler ve 8 bitlik sayılar için tamsayılar kullanın.

işaretçi

Python sizin için belleği yönettiğinden, işaretçi adreslerine erişmeye gerek yoktur. Python’da alabileceğiniz en yakın adres, id() yerleşikini kullanarak bir nesnenin kimliğine bakmaktır. Bu değer üzerinde kontrolünüz olmadığı için bu bir tartışma konusudur.

Python’un düz tamsayıları, evrensel “standart” tamsayı türüdür ve üç farklı tamsayı türüne, yani C’nin int, kısa ve uzun ihtiyacını ortadan kaldırır. Kayıt için, Python’un tamsayıları C uzun olarak uygulanır. Normal tamsayılardan daha büyük değerler için (genellikle sistem mimarisi boyutunuz, yani 32 bit), Python’un uzun tamsayısını kullanın.

C’nin hem tek duyarlıklı kayan tip hem de çift duyarlıklı çift tipi vardır. Python’un kayan tip tipi aslında bir C çiftidir. Python, tek kesinlikli kayan nokta türünü desteklemez çünkü iki tür kayan nokta türünü desteklemek için gereken ek yük, faydalarına ağır basar.

● Sayılara Giriş
● tamsayılar
❍ (Düz) Tam Sayılar
❍ Uzun Tam Sayılar
● Kayan Noktalı Gerçek Sayılar
● Karmaşık Sayılar
● Operatörler
● Yerleşik İşlevler
● İlgili Modüller

Burada, Python’un sayısal türlerine odaklanacağız. Her türü ayrıntılı olarak ele alacağız, ardından sayılarla kullanılabilen çeşitli operatörleri ve yerleşik işlevleri sunacağız. Bu, sayılarla ilgilenen standart kitaplık modüllerinden bazılarını tanıtarak sonlandırıyoruz.

yazar avatarı
akademi22 akademi22

 

Bir yanıt yazın

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Gerekli alanlar * ile işaretlenmişlerdir