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 String format_map() trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu về hàm format_map() trong Python. Hàm này cho phép chúng ta thực hiện định dạng chuỗi sử dụng các giá trị từ một bản đồ dữ liệu (mapping). Mình sẽ khám phá cú pháp của hàm format_map() cùng với một số ví dụ cơ bản và nâng cao để hiểu rõ hơn về cách sử dụng nó.

test php

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

Cú pháp của hàm format_map() trong Python

Cú pháp của hàm format_map() như sau:

string.format_map(mapping)

Trong đó:

  • string là chuỗi mà mình muốn định dạng.
  • mapping là một đối tượng bản đồ dữ liệu (dictionary-like object) chứa các giá trị cho việc định dạng chuỗi.

Hàm format_map() thực hiện việc thay thế các giá trị trong chuỗi string dựa trên các cặp key-value trong mapping. Khi có một key trong mapping tương ứng với một placeholder trong chuỗi, giá trị tương ứng sẽ được chèn vào.

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

Ví dụ cơ bản của hàm format_map()

Hãy xem một ví dụ cơ bản để hiểu cách sử dụng hàm format_map():

person = {'name': 'Alice', 'age': 25}
message = 'My name is {name} and I am {age} years old.'
formatted_message = message.format_map(person)
print(formatted_message)

Kết quả đầu ra sẽ là:

My name is Alice and I am 25 years old.

Trong ví dụ trên, mình có một dictionary person với các cặp key-value tương ứng với tên và tuổi của một người. Bằng cách gọi hàm format_map(person) trên chuỗi message, mình thay thế các placeholder {name}{age} bằng các giá trị tương ứng từ person. Kết quả trả về là chuỗi 'My name is Alice and I am 25 years old.'

Ví dụ nâng cao của hàm format_map()

Hàm format_map() cũng cho phép mình sử dụng các đối tượng tùy chỉnh làm bản đồ dữ liệu. Hãy xem một ví dụ nâng cao để thấy rõ điều này:

class Data:
    def __init__(self, value):
        self.value = value

data = Data(42)
message = 'The answer is {data.value}.'
formatted_message = message.format_map(vars())
print(formatted_message)

Kết quả đầu ra sẽ là:

The answer is 42.

Trong ví dụ này, mình có một lớp Data với một thuộc tính value. Bằng cách gọi hàm format_map(vars()) trên chuỗi message, chúng ta thay thế placeholder {data.value} bằng giá trị của thuộc tính value trong đối tượng data. Kết quả trả về là chuỗi 'The answer is 42.'

MÌnh đã xem cú pháp của hàm, cùng với ví dụ cơ bản và nâng cao để hiểu cách sử dụng nó. Hàm format_map() là một công cụ mạnh mẽ để thực hiện định dạng chuỗi sử dụng các giá trị từ một bản đồ dữ liệu. Hy vọng rằng bài viết này đã giúp bạn hiểu rõ về hàm format_map() và cách áp dụng nó vào các tình huống thực tế trong lập trình Python. Cảm ơn bạn đã đọc!

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