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.

Iterators trong Python

Trong bài này chúng ta sẽ tìm hiểu khái niệm iterators trong Python, đây là những đối tượng có những hàm hoặc phương thức hỗ trợ lặp riêng, thường là những kiểu dữ liệu dạng danh sách như mảng.

test php

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

Mặc dù có thể sử dụng vòng lặp để lặp qua các phần tử của các iterators. Tuy nhiên, việc sử dụng những hàm hỗ trợ riêng của nó sẽ giúp ta lặp một cách an toàn hơn, điển hình nhất là việc ghi nhớ lại vị trí của phần đã lặp cuối cùng.

1. Iterators trong Python là gì?

Trong Python, iterators là những đối tượng (object) được hỗ trợ những tính năng lặp riêng biệt, không cần phải sử dụng những vòng lặp thông thường như vòng lặp for hay vòng lặp while.

Một số đối tượng như list, tuple, string là những iterators, bởi bạn có thể sử dụng hàm iter() để tạo chúng thành một iterators, sau đó sử dụng những hàm như next() để lặp qua từng phần tử.

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

Về mặt kỹ thuật thì một iterator object phải implement từ hai phương thức __iter__()__next__(), được gọi chung là iterator protocol. Và để giúp lập trình viên sử dụng dễ dàng hơn thì hai build-in function ra đời, đó là iter()next().

Lặp tuple với Iterators trong Python

Hãy xem ví dụ dưới đây.

# Danh sách dạng tuple
words = ("Xin", "chào", "các", "bạn")

# Chuyển nó thành Iterators
iword = iter(words)

# Sử dụng next để lấy từng phần tử
print(next(iword)) # Xin
print(next(iword)) # Chào
print(next(iword)) # Các
print(next(iword)) # Bạn

Chạy lên kết quả sẽ như sau:

ket qua 1 JPG

Hàm next sẽ trả về phần tử tiếp theo tính từ vị trí được đánh dấu là đã lặp cuối cùng. Chính vì vậy mình đã dễ dàng lấy ra 4 phần tử bằng bốn lệnh next().

Lặp chuỗi bằng Iterators trong Python

Ta sẽ làm một ví dụ rất đơn giản, đó là in ra lần lượt từng kí tự của chuỗi "freetuts.net".

Đương nhiên bạn có thể sử dụng vòng lặp để làm bài này, nhưng cách đơn giản nhất là sử dụng iterators.

# Chuỗi
domain = "freetuts.net"

# Chuyển thành Iterator
idomain = iter(domain)

# Lấy ký tự đầu tiên
print(next(idomain))

# Lấy ký tự thứ 2
print(next(idomain))

Kết quả:

ket qua 2 JPG

Lặp mảng bằng Iterators trong Python

# Danh sách mảng
my_list = [4, 7, 0, 3]

# Chuyển sang iterator
my_iter = iter(my_list)

# Lấy phần tử đầu tiên
print(next(my_iter))

# Lấy phần tử tiếp theo (thứ 2)
print(next(my_iter))

# Lấy phần tử tiếp theo (thứ 3)
print(my_iter.__next__())

# Lấy phần tử tiếp theo (thứ 4)
print(my_iter.__next__())

Trong ví dụ này mình có sử dụng my_iter.__next__(), thực ra nó có công dụng giống với hàm next(my_iter).

2. lặp Iterators trong Python

Bạn có thể sử dụng vòng lặp for hoặc while để lặp qua các phần tử của đối tượng Iterators.

Ví dụ vòng lặp for in 1:

# Danh sách mảng
my_list = [4, 7, 0, 3]

# Iterator
my_iter = iter(my_list)

# Lặp
for i in range(0, len(my_list)):
    print(next(my_iter))

Ví dụ vòng lặp for in 2:

# Danh sách mảng
my_list = [4, 7, 0, 3]

# Iterator
my_iter = iter(my_list)

# Lặp
for item in my_iter:
    print(item)

Ví dụ vòng lặp while:

Bạn phải kết hợp với lênh try .. except để bắt lỗi khi lặp hết phần tử nhé.

# Danh sách mảng
my_list = [4, 7, 0, 3]

# Iterator
my_iter = iter(my_list)

# Lặp
while True:
    try:
        print(next(my_iter))
    except StopIteration:
        break

3. Tự tạo ra Iterators trong Python

Để có thể tự tạo ra những đối tượng Iterators thì trong class bạn phải khai báo hai phương thức __iter__()__next__().

  • Phương thức __iter__() phải trả về chính đối tượng của lớp đó.
  • Phương thức __next__() phải trả về phần tử tiếp theo trong dãy.

Ví dụ: Tạo một Iterator là danh sách các số chẵn lớn hơn 1.

class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 2 # Số chẵn bắt đầu bằng 2
        return self

    def __next__(self):
        x = self.a
        self.a += 2 # Tăng lên 2 đơn vị
        return x


mynumber = MyNumbers()
inumber = iter(mynumber)

print(next(inumber))
print(next(inumber))
print(next(inumber))
print(next(inumber))
print(next(inumber))

Kết quả:

ket qua 3 JPG

4. StopIteration trong Python

Bạn có thể sử dụng StopIteration để để thoát khỏi chương trình lặp.

Xét lại ví dụ ở trên, mình muốn MyNumbers chỉ in các số chẵn lớn hơn 1 và bé hơn 11.

class MyNumbers:
    def __iter__(self):
        self.a = 2 # Số chẵn bắt đầu bằng 2
        return self

    def __next__(self):
        x = self.a
        self.a += 2 # Tăng lên 2 đơn vị
        if (self.a < 11):
            return x
        else :
            StopIteration

mynumber = MyNumbers()
inumber = iter(mynumber)

print(next(inumber))
print(next(inumber))
print(next(inumber))
print(next(inumber))
print(next(inumber)) # None

Lệnh print cuối cùng nó trả về None vì kết quả đã vượt khỏi số 10.

Trên là cách sử dụng và tạo Iterators trong Python. Chúc bạn thành công nhé!

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