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.

Class Variables trong Python

Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về cách hoạt động của Class Variables (biến lớp) trong Python. Class Variables là một khái niệm quan trọng trong lập trình hướng đối tượng, giúp bạn quản lý và chia sẻ dữ liệu giữa tất cả các đối tượng được tạo ra từ cùng một lớp. Thông qua các ví dụ thực tế, bạn sẽ nắm vững cách khai báo, truy cập, thay đổi và xóa Class Variables , cũng như hiểu cách chúng được lưu trữ và sử dụng trong Python. Hãy cùng tìm hiểu chi tiết cách sử dụng Class Variables hiệu quả trong lập trình Python.

test php

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

Giới thiệu về Class Variables trong Python

Trong Python, mọi thứ đều là đối tượng, bao gồm cả lớp (class). Nói cách khác, một lớp là một đối tượng trong Python.

Khi bạn định nghĩa một lớp bằng từ khóa class, Python sẽ tạo ra một đối tượng với tên giống như tên của lớp. Ví dụ:

class HtmlDocument:
    pass

Ví dụ này định nghĩa lớp HtmlDocument và tạo đối tượng HtmlDocument. Đối tượng này có thuộc tính __name__:

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

print(HtmlDocument.__name__)  # Kết quả: HtmlDocument

Ngoài ra, HtmlDocument có kiểu type:

print(type(HtmlDocument))  # Kết quả: <class 'type'>

Nó cũng là một thể hiện (instance) của lớp type:

print(isinstance(HtmlDocument, type))  # Kết quả: True

Biến lớp (class variables) là những biến được gắn liền với lớp và được chia sẻ bởi tất cả các thể hiện của lớp đó.

Ví dụ dưới đây thêm hai Class Variables extensionversion vào lớp HtmlDocument:

class HtmlDocument:
    extension = 'html'
    version = '5'

Cả extensionversion đều là Class Variables của lớp HtmlDocument và chúng gắn liền với lớp đó.

Lấy giá trị của Class Variables trong Python

Để lấy giá trị của Class Variables , bạn sử dụng cú pháp dấu chấm (.). Ví dụ:

print(HtmlDocument.extension)  # Kết quả: html
print(HtmlDocument.version)    # Kết quả: 5

Nếu bạn cố gắng truy cập một Class Variables không tồn tại, Python sẽ ném ra ngoại lệ AttributeError. Ví dụ:

HtmlDocument.media_type

Kết quả:

AttributeError: type object 'HtmlDocument' has no attribute 'media_type'

Một cách khác để lấy giá trị của Class Variables là sử dụng hàm getattr(). Hàm này nhận một đối tượng và tên của Class Variables. Nó sẽ trả về giá trị của Class Variables đó. Ví dụ:

extension = getattr(HtmlDocument, 'extension')
version = getattr(HtmlDocument, 'version')

print(extension)  # Kết quả: html
print(version)    # Kết quả: 5

Nếu Class Variables không tồn tại, bạn sẽ nhận được ngoại lệ AttributeError. Để tránh điều này, bạn có thể cung cấp giá trị mặc định nếu biến không tồn tại như sau:

media_type = getattr(HtmlDocument, 'media_type', 'text/html')
print(media_type)  # Kết quả: text/html

Gán giá trị cho Class Variables trong Python

Để gán giá trị cho Class Variables, bạn cũng sử dụng cú pháp dấu chấm:

HtmlDocument.version = 10

Hoặc sử dụng hàm setattr():

setattr(HtmlDocument, 'version', 10)

Vì Python là một ngôn ngữ động, bạn có thể thêm một Class Variablesvào một lớp ngay trong thời gian chạy. Ví dụ, đoạn mã dưới đây thêm Class Variables media_type vào lớp HtmlDocument:

HtmlDocument.media_type = 'text/html'
print(HtmlDocument.media_type)  # Kết quả: text/html

Tương tự, bạn có thể sử dụng hàm setattr():

setattr(HtmlDocument, 'media_type', 'text/html')
print(HtmlDocument.media_type)  # Kết quả: text/html

Xóa Class Variables

Để xóa một Class Variables trong thời gian chạy, bạn sử dụng hàm delattr():

delattr(HtmlDocument, 'version')

Hoặc sử dụng từ khóa del:

del HtmlDocument.version

Lưu trữ Class Variables

Python lưu trữ các Class Variables trong thuộc tính __dict__. Thuộc tính này là một đối tượng dạng từ điển (dictionary). Ví dụ:

from pprint import pprint

class HtmlDocument:
    extension = 'html'
    version = '5'

HtmlDocument.media_type = 'text/html'

pprint(HtmlDocument.__dict__)

Kết quả:

mappingproxy({
    '__dict__': <attribute '__dict__' of 'HtmlDocument' objects>,
    '__doc__': None,
    '__module__': '__main__',
    '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'HtmlDocument' objects>,
    'extension': 'html',
    'media_type': 'text/html',
    'version': '5'
})

Như bạn có thể thấy, từ điển __dict__ chứa ba Class Variables là: extension, media_type, và version, cùng với các thuộc tính mặc định khác.

Python không cho phép bạn thay đổi trực tiếp thuộc tính __dict__. Ví dụ, đoạn mã dưới đây sẽ dẫn đến lỗi:

HtmlDocument.__dict__['released'] = 2008

Kết quả:

TypeError: 'mappingproxy' object does not support item assignment

Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng hàm setattr() hoặc cú pháp dấu chấm để gián tiếp thay đổi thuộc tính __dict__.

Thuộc tính lớp Callable class attributes trong Python

Thuộc tính của lớp có thể là bất kỳ đối tượng nào, bao gồm cả hàm. Khi bạn thêm một hàm vào một lớp, hàm đó trở thành thuộc tính của lớp và có thể gọi được.

Ví dụ:

from pprint import pprint

class HtmlDocument:
    extension = 'html'
    version = '5'

    def render():
        print('Rendering the Html doc...')

pprint(HtmlDocument.__dict__)

Kết quả:

mappingproxy({
    '__dict__': <attribute '__dict__' of 'HtmlDocument' objects>,
    '__doc__': None,
    '__module__': '__main__',
    '__weakref__': <attribute '__weakref__' of 'HtmlDocument' objects>,
    'extension': 'html',
    'render': <function HtmlDocument.render at 0x0000010710030310>,
    'version': '5'
})

Rendering the Html doc...

Trong ví dụ này, render là thuộc tính của lớp HtmlDocument và giá trị của nó là một hàm.

Kết bài

Tóm lại, trong Python, lớp là một đối tượng đặc biệt thuộc về lớp type. Các Class Variables đóng vai trò là thuộc tính chung của lớp và được chia sẻ giữa tất cả các thể hiện của nó. Bạn có thể truy xuất và gán giá trị cho các Class Variables bằng cú pháp dấu chấm hoặc thông qua các hàm getattr()setattr(). Với tính linh hoạt của Python như một ngôn ngữ động, bạn hoàn toàn có thể thêm Class Variables trong thời gian chạy. Việc lưu trữ Class Variables trong thuộc tính __dict__ giúp Python tối ưu hóa quá trình truy xuất và quản lý dữ liệu một cách 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