Benefits of Built-In Types

Benefits of Built-In Types – जब हम C/C++ जैसी Lower Level Programming Languages में काम करते हैं तब हमारा ज्‍यादातर काम अपने Application से सम्‍बंधित Objects को Implement करने से सम्‍बंधित ही होता है, जिसे Data Structure कहते हैं।

इन Languages में हमें Memory Structure का Layout बनाना पड़ता है, Memory Allocation को Management करना पड़ता है, Search and Access Routines को Implement करना पड़ता है। आदि। साथ ही ये सारी प्रक्रिया काफी Error-Prone व Complexities से भरी हुई होती है, जो एक Programmer को अपने Application की Functionalities पर Concentrate नहीं करने देती, बल्कि उसका ज्‍यादातर समय Application के Data Structure को Define and Implement करने में ही बीतता है।

यानी एक Programmer के रूप में हम इन C/C++ जैसी Lower Level Programming Languages में मूलत: अपने Application से सम्‍बंधित Components को Represent करने के लिए Class व Structures के माध्‍यम से विभिन्‍न प्रकार के Data Structure को ही Define व Implement कर रहे होते हैं और अपने Application की Working पर ज्‍यादा ध्‍यान ही नहीं दे पाते, जिसकी वजह से Application Development की Speed काफी कम हो जाती है।

लेकिन जब हम Python Programming Language Use करते हुए अपना Application Develop करते हैं, तब इस तरह की ज्‍यादातर Situations को Handle करने के लिए जिन भी Data Structures की जरूरत होती है, Python में उन्‍हें Built-In Libraries के रूप में पहले से ही उपलब्‍ध करवा दिया गया है।

यानी Python का प्रयोग करके Application Develop करते समय हमें C/C++ की तरह सामान्‍यत: तब तक अपने Data को Represent करने के लिए किसी Data Structure को Implement करके नया Data Type Create नहीं करना पड़ता, जब तक कि हमें हमारे Application में किसी विशिष्‍ट प्रकार के Data Type को Represent करने की जरूरत न हो।

इसका मतलब ये हुआ कि Python हमें जो Built-In Data Types Provide करता है, हमारी ज्‍यादातर प्रकार की जरूरतों को पूरा करने के लिए वे पर्याप्‍त होते हैं। जिसकी वजह से हम हमारा पूरा ध्‍यान अपने Application की Working and Functionalities को Develop करने पर लगा पाते हैं और Python का प्रयोग करते हुए Application Develop करना काफी Fast और आसान हो जाता है।

Built-In Data Types Programming करना आसान बना देते हैं क्‍योंकि ज्‍यादातर तरह की जरूरतों को पूरा करने के लिए Python हमें List व Dictionary जैसे Data Structures Provide करता है, जिनके माध्‍यम से हम न केवल Data के Collections को आसानी से Access व Manipulate कर पाते हैं, बल्कि Data Tables में Search Operations द्वारा बड़ी ही आसानी से किसी भी Data को Locate भी कर पाते हैं।

जब हमें और अधिक Complex Data Types की जरूरत होती है, तब Python के Classes का प्रयोग करके अथवा C Language Interface के माध्‍यम से हम हमारे स्‍वयं के Objects भी बना सकते हैं और उन्‍हें Exactly Built-In Objects की तरह Use कर सकते हैं और ये User-Defined Data Type भी वास्‍तव में Built-In Data Types के Extension के रूप में ही बनते हैं। यानी User-Defined Data Type बनाने के लिए भी Internally हमें Built-In Data Types को ही Use करना पड़ता है।

उदाहरण के लिए यदि हमें Stack या Queue Data Structure Implement करना हो, तो हम Python में पहले से Exist Lists Data Type को ही एक नई Python Class में Use करते Stack या Queue Data Structure को Implement करते हैं।

चूंकि जब हम Custom Data Type बनाते हैं, तब उसकी सभी Functionalities को भी हमें खुद ही Define करना पड़ता है। इसलिए जहां तक हो सके, हमें हमेंशा अपनी जरूरतों को Built-In Data Types के माध्‍यम से ही Fulfill करने का प्रयास करना चाहिए क्‍योंकि Best Possible Performance Provide करने के लिए पहले से ही C Language में लिखा किया गया है।

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  • Strings
  • Lists
  • Dictionary
  • Tuple
  • File
  • Other Data Types
Python Object Types and Program Hierarchy
Core Data Types

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