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.

Hàm Static Methods trong Python

Trong lập trình Python, phương thức tĩnh (static methods) là một khái niệm quan trọng khi bạn cần xây dựng các hàm tiện ích mà không phụ thuộc vào trạng thái của đối tượng hoặc lớp. Khác với phương thức thể hiện và phương thức lớp, static methods không tương tác trực tiếp với bất kỳ thuộc tính hoặc phương thức nào của đối tượng hay lớp. Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểustatic methods, cách sử dụng chúng trong các tình huống cụ thể, và cách chúng giúp tạo ra các lớp tiện ích trong Python.

test php

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

Giới thiệu về static methods trong Python

Cho đến nay, bạn đã học về các phương thức thể hiện (instance methods) trong Python, vốn gắn với một đối tượng cụ thể. Điều này có nghĩa là các phương thức thể hiện có thể truy cập và thay đổi trạng thái của đối tượng đó.

Bạn cũng đã biết về các phương thức lớp (class methods), vốn gắn với một lớp và có thể truy cập, thay đổi trạng thái của lớp.

Không giống như phương thức thể hiện, static methods không gắn với bất kỳ đối tượng nào. Nói cách khác, phương thức tĩnh không thể truy cập và thay đổi trạng thái của một đối tượng.

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

Ngoài ra, Python không tự động truyền tham số cls (hoặc self) vào static methods. Do đó, các static methods không thể truy cập hay thay đổi trạng thái của lớp.

Trong thực tế, bạn sử dụng static methods để định nghĩa các phương thức tiện ích (utility methods) hoặc gom nhóm các hàm có mối liên hệ logic trong một lớp.

Để định nghĩa static methods, bạn sử dụng decorator @staticmethod:

class className:
    @staticmethod
    def static_method_name(param_list):
        pass

Để gọi một static methods, bạn sử dụng cú pháp sau:

className.static_method_name()

So sánh static methods và phương thức lớp

Vì static methods khá giống với phương thức lớp, dưới đây là bảng so sánh để giúp bạn dễ phân biệt:

Phương thức lớp Phương thức tĩnh
Python tự động truyền tham số cls vào phương thức lớp. Python không tự động truyền tham số cls vào phương thức tĩnh.
Phương thức lớp có thể truy cập và thay đổi trạng thái của lớp. Phương thức tĩnh không thể truy cập hay thay đổi trạng thái của lớp.
Dùng decorator @classmethod để định nghĩa phương thức lớp. Dùng decorator @staticmethod để định nghĩa phương thức tĩnh.

Ví dụ về static methods trong Python

Dưới đây là ví dụ định nghĩa một lớp có tên là TemperatureConverter với các static methods để chuyển đổi nhiệt độ giữa Celsius, Fahrenheit và Kelvin:

class TemperatureConverter:
    KEVIN = 'K'
    FAHRENHEIT = 'F'
    CELSIUS = 'C'

    @staticmethod
    def celsius_to_fahrenheit(c):
        return 9 * c / 5 + 32

    @staticmethod
    def fahrenheit_to_celsius(f):
        return 5 * (f - 32) / 9

    @staticmethod
    def celsius_to_kelvin(c):
        return c + 273.15

    @staticmethod
    def kelvin_to_celsius(k):
        return k - 273.15

    @staticmethod
    def fahrenheit_to_kelvin(f):
        return 5 * (f + 459.67) / 9

    @staticmethod
    def kelvin_to_fahrenheit(k):
        return 9 * k / 5 - 459.67

    @staticmethod
    def format(value, unit):
        symbol = ''
        if unit == TemperatureConverter.FAHRENHEIT:
            symbol = '°F'
        elif unit == TemperatureConverter.CELSIUS:
            symbol = '°C'
        elif unit == TemperatureConverter.KEVIN:
            symbol = '°K'

        return f'{value}{symbol}'

Để gọi phương thức từ lớp TemperatureConverter, bạn có thể sử dụng:

f = TemperatureConverter.celsius_to_fahrenheit(35)
print(TemperatureConverter.format(f, TemperatureConverter.FAHRENHEIT))

Kết quả sẽ là:

95.0°F

Kết bài

Static methods là một công cụ hữu ích trong Python để xây dựng các phương thức tiện ích hoặc nhóm các hàm có liên quan logic vào cùng một lớp. Khi sử dụng decorator @staticmethod, bạn có thể tạo ra các phương thức không phụ thuộc vào trạng thái của lớp hay đối tượng, giúp tổ chức mã nguồn gọn gàng và dễ bảo trì 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