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 Protocol trong Python

Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về Python Protocol, một tính năng quan trọng cho phép bạn định nghĩa các giao diện ngầm (implicit interfaces) trong Python. Protocol giúp bạn tạo ra các hàm hoặc lớp linh hoạt hơn, có thể hoạt động với nhiều loại đối tượng khác nhau mà không cần quan tâm đến kiểu dữ liệu cụ thể, chỉ cần các đối tượng đó có các thuộc tính hoặc phương thức cần thiết. Qua việc sử dụng Protocol, bạn có thể xây dựng các chương trình dễ bảo trì và mở rộng hơn.

test php

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

Giới thiệu về Python Protocol

Giả sử bạn có một hàm tính tổng giá trị của một danh sách sản phẩm, mỗi sản phẩm có các thuộc tính bao gồm tên, số lượng và giá:

from typing import List

class Product:
    def __init__(self, name: str, quantity: float, price: float):
        self.name = name
        self.quantity = quantity
        self.price = price

def calculate_total(items: List[Product]) -> float:
    return sum([item.quantity * item.price for item in items])

Trong ví dụ này, hàm calculate_total() nhận vào một danh sách các đối tượng Product và trả về tổng giá trị.

Tuy nhiên, nếu bạn muốn hàm này linh hoạt hơn để có thể tính tổng giá trị cho các danh sách khác ngoài sản phẩm, bạn có thể sử dụng Protocol từ module typing trong Python.

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

Sử dụng Python Protocol

Khi nhìn vào hàm calculate_total(), bạn có thể thấy rằng nó chỉ sử dụng hai thuộc tính là quantity (số lượng) và price (giá). Để làm cho hàm này linh hoạt hơn, ta có thể sử dụng Protocol để định nghĩa một giao diện cho các đối tượng có hai thuộc tính này mà không cần kế thừa từ một lớp cụ thể.

Protocol đã có sẵn từ Python 3.8, theo mô tả trong PEP 544.

Cách sử dụng Protocol

Đầu tiên, định nghĩa một lớp Item kế thừa từ Protocol, với hai thuộc tính là quantityprice:

class Item(Protocol):
    quantity: float
    price: float

Tiếp theo, sửa đổi hàm calculate_total() để nhận danh sách các đối tượng Item thay vì danh sách các đối tượng Product:

def calculate_total(items: List[Item]) -> float:
    return sum([item.quantity * item.price for item in items])

Bằng cách này, bạn có thể truyền bất kỳ danh sách đối tượng nào có hai thuộc tính quantityprice vào hàm calculate_total().

Ví dụ hoàn chỉnh

from typing import List, Protocol

class Item(Protocol):
    quantity: float
    price: float

class Product:
    def __init__(self, name: str, quantity: float, price: float):
        self.name = name
        self.quantity = quantity
        self.price = price

def calculate_total(items: List[Item]) -> float:
    return sum([item.quantity * item.price for item in items])

# Tính tổng danh sách sản phẩm
total = calculate_total([
    Product('A', 10, 150),
    Product('B', 5, 250)
])

print(total)  # 2750

Áp dụng Protocol với các lớp khác

Bạn có thể định nghĩa một danh sách hàng tồn kho và truyền nó vào hàm calculate_total() như sau:

class Stock:
    def __init__(self, product_name, quantity, price):
        self.product_name = product_name
        self.quantity = quantity
        self.price = price

# Tính tổng danh sách hàng tồn kho
total = calculate_total([
    Stock('Tablet', 5, 950),
    Stock('Laptop', 10, 850)
])

print(total)  # 13500

Trong ví dụ này, lớp ProductStock không cần kế thừa từ Item, nhưng chúng vẫn có thể được sử dụng trong hàm calculate_total().

Duck Typing trong Python

Điều này được gọi là duck typing trong Python. Theo duck typing, hành vi và thuộc tính của đối tượng xác định loại của nó, thay vì kiểu tường minh của đối tượng. Nghĩa là, bất kỳ đối tượng nào có thuộc tính quantityprice đều tuân theo giao thức Item, bất kể kiểu tường minh của nó là gì.

Duck typing xuất phát từ nguyên tắc "kiểm tra con vịt":

Nếu nó đi như một con vịt và kêu như một con vịt, thì nó là một con vịt.

Trong thực tế, khi bạn viết một hàm chấp nhận dữ liệu đầu vào, điều quan trọng hơn là hành vi và thuộc tính của dữ liệu đầu vào chứ không phải kiểu cụ thể của nó.

Kết bài

Sử dụng Python Protocol giúp bạn định nghĩa các giao diện ngầm, tạo ra các hàm và lớp có tính linh hoạt cao mà vẫn đảm bảo đối tượng tuân thủ những yêu cầu về thuộc tính cần thiết. Điều này không chỉ giúp mã nguồn dễ bảo trì, mở rộng mà còn tối ưu hóa việc tái sử dụng, đặc biệt khi làm việc với nhiều loại đối tượng khác nhau mà không cần phụ thuộc vào kiểu dữ liệu cụ thể. Bằng cách tập trung vào các thuộc tính và hành vi của đối tượng, Python Protocol giúp cho việc phát triển phần mềm trở nên rõ ràng và hiệu quả hơn.

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