INTRODUCTION
FLOW CONTROL
FUNCTIONS
DATATYPES
OBJECT & CLASS
Bài tập Python: Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python Lập trình hướng đối tượng trong Python Class Variables trong Python Tìm hiểu về Methods trong Python Cách sử dụng phương thức __init__() trong Python Các biến Instance trong Python Tìm hiểu về Class Attributes trong Python Hàm Static Methods trong Python Phương thức __str__ trong Python Phương thức __repr__ trong Python Phương thức eq trong Python Tìm hiểu phương thức __hash__ trong Python Phương thức __bool__ trong Python Phương thức del trong Python Tìm hiểu về lớp Property trong Python Tìm hiểu về nạp chồng toán tử trong Python Trình Decorator Property trong Python Thuộc tính chỉ đọc trong Python Thuộc tính Delete trong Python Sử dụng super() trong Python Sử dụng __slots__ trong Python Cách sử dụng Protocol trong Python Sử dụng Enum aliases và @enum.unique trong Python Tùy chỉnh và mở rộng lớp Enum trong Python Cách sử dụng hàm Auto() của Python Single Responsibility Principle trong Python Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python Nguyên tắc thay thế Liskov - LSP trong Python Interface Segregation Principle - ISP trong Python. Nguyên tắc đảo ngược sự phụ thuộc trong Python Đa kế thừa trong Python Tìm hiểu về các lớp mixin trong Python Mô tả Descriptors trong Python Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python Phương thức __new__ trong Python Tìm hiểu về Class Type trong Python Lớp Metaclass trong Python Ví dụ sử dụng metaclass trong Python Tìm hiểu về decorator dataclass trong Python Tìm hiểu về các ngoại lệ trong Python Ngoại lệ Raise trong Python Sử dụng câu lệnh raise from trong Python Ngoại lệ tùy chỉnh trong Python Module trong Python Package trong Python Class trong Python Hàm khởi tạo trong Python Kế thừa trong Python Đa kế thừa trong Python Setter và Getter trong Python Override trong Python Interface trong Python Bài tập Python: Module và Class
ADVANCED TOPICS
BỔ SUNG
PYTHON CĂN BẢN
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Cách sử dụng phương thức __init__() trong Python

Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về phương thức đặc biệt __init__() trong Python, một phương thức quan trọng giúp khởi tạo các thuộc tính cho đối tượng khi nó được tạo ra. Hiểu rõ cách sử dụng __init__() sẽ giúp bạn làm việc hiệu quả hơn với các lớp (class) và đối tượng (object) trong Python, đồng thời tối ưu hóa quy trình xây dựng các ứng dụng hướng đối tượng.

test php

banquyen png
Bài viết này được đăng tại freetuts.net, không được copy dưới mọi hình thức.

Giới thiệu về phương thức __init__() trong Python

Khi bạn tạo một đối tượng mới từ một lớp (class) trong Python, phương thức __init__() sẽ tự động được gọi để khởi tạo các thuộc tính cho đối tượng.

Không giống như các phương thức thông thường, __init__() có hai dấu gạch dưới (__) ở cả hai đầu. Do đó, __init__() thường được gọi là "dunder init," xuất phát từ cụm từ viết tắt "double underscores init."

Hai dấu gạch dưới ở cả hai bên phương thức __init__() cho biết Python sẽ sử dụng phương thức này nội bộ. Nói cách khác, bạn không nên gọi trực tiếp phương thức này.

Bài viết này được đăng tại [free tuts .net]

Vì Python sẽ tự động gọi __init__() ngay sau khi tạo một đối tượng mới, bạn có thể sử dụng phương thức này để khởi tạo các thuộc tính của đối tượng.

Ví dụ dưới đây định nghĩa lớp Person với phương thức __init__():

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

if __name__ == '__main__':
    person = Person('John', 25)
    print(f"Tôi tên là {person.name}. Tôi {person.age} tuổi.")

Khi bạn tạo một thể hiện (instance) của lớp Person, Python thực hiện hai công việc:

  • Tạo một thể hiện mới của lớp Person bằng cách khởi tạo không gian tên của đối tượng (ví dụ: thuộc tính __dict__) là rỗng {}.
  • Gọi phương thức __init__ để khởi tạo các thuộc tính của đối tượng vừa được tạo.

Lưu ý rằng phương thức __init__() không phải là một trình tạo đối tượng (constructor), mà chỉ khởi tạo các thuộc tính của đối tượng sau khi nó được tạo.

Nếu phương thức __init__() có các tham số khác ngoài self, bạn cần truyền các đối số tương ứng khi tạo đối tượng, như trong ví dụ ở trên. Nếu không, bạn sẽ gặp lỗi.

Phương thức __init__ với tham số mặc định trong Python

Phương thức __init__() có thể có các tham số với giá trị mặc định. Ví dụ:

class Person:
    def __init__(self, name, age=22):
        self.name = name
        self.age = age

if __name__ == '__main__':
    person = Person('John')
    print(f"Tôi tên là {person.name}. Tôi {person.age} tuổi.")

Kết quả:

Tôi tên là John. Tôi 22 tuổi.

Trong ví dụ này, tham số age có giá trị mặc định là 22. Vì chúng ta không truyền đối số cho tham số age khi tạo đối tượng Person(), nên giá trị mặc định sẽ được sử dụng.

Kết bài

Phương thức __init__() đóng vai trò quan trọng trong việc khởi tạo các thuộc tính của đối tượng, giúp đảm bảo rằng mỗi đối tượng được tạo ra đều có các giá trị ban đầu cần thiết. Mặc dù không trực tiếp tạo ra đối tượng, nhưng __init__() được Python tự động gọi ngay sau khi đối tượng được khởi tạo, giúp bạn dễ dàng quản lý và xử lý các thuộc tính của đối tượng một cách linh hoạt và hiệu quả.

Cùng chuyên mục:

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Cách lưu trữ và tải lại Models trong PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Tìm hiểu về TensorBoard với PyTorch

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Học chuyển giao (Transfer Learning) trong PyTorch Beginner

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Hướng dẫn cơ bản mạng Nơ-ron Tích Chập (CNN) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Mạng Nơ-Ron truyền thẳng (Feed Forward Neural Network) trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Tìm hiểu Activation Functions trong PyTorch

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Softmax và Cross Entropy trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset Transforms trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Dataset và DataLoader trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy Logistic trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Hồi quy tuyến tính trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Training Pipeline trong PyTorch Beginner

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Sử dụng Gradient Descent với Autograd trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn về Tensor cơ bản trong PyTorch

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

Hướng dẫn cài đặt PyTorch với Deep Learning

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán AdaBoost trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Thuật toán K-Means Clustering trong Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai PCA bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python

Top