CÔNG CỤ
MODULES
THAM KHẢO
Cách chia List thành các phần bằng nhau trong Python Cách xóa một khóa (key) ra khỏi dictionary trong Python Hướng dẫn chuyển đổi file Google Colab sang Markdown trong Python Bài tập Python: Lập trình cơ sở dữ liệu trong Python Kết nối cơ sở dữ liệu MySQL Python Hướng dẫn kết nối Python PostgreSQL bằng Psycopg2 Hướng dẫn kết nối SQLite sử dụng sqlite3 trong Python Bài tập Python : Pandas trong Python Phạm vi số float của Python Cách lên lịch chạy script Python bằng GitHub Actions Cách tạo hằng số trong Python Các nền tảng lưu trữ tốt nhất cho ứng dụng và script Python 6 Tip viết vòng lặp For hiệu quả hơn trong Python Cách đảo ngược Chuỗi String trong Python Cách gỡ lỗi ứng dụng Python trong Docker Container bằng VS Code 10 tip One Liner bạn cần biết trong Python Cách áp dụng ngưỡng hình ảnh trong Python với NumPy Tìm hiểu về các phép toán Groupby trong Pandas Lập trình Socket trong Python Mô-đun base64 trong Python Cách giới hạn float values trong Python Tìm hiểu Mô-đun statistics Trong Python File Organizing trong Python Đổi tên File trong Python Tìm hiểu về Deque trong Python Mô-đun Calendar trong Python Tìm hiểu về Enum trong Python Sử dụng pprint trong Python Làm việc với cấu trúc Dữ liệu Stack trong Python Thư viện functools trong Python Tip sử dụng hàm round() với tham số âm trong Python Hàm print có thể nhận thêm các tham số bổ sung trong Python Tip tìm chuỗi dài nhất bằng hàm max() trong Python Cách lặp qua nhiều list với hàm zip() trong Python Tìm hiểu về MLOps trong Python Docker và Kubernetes với MLOps trong Python Kết hợp DevOps với MLOps trong Python Xử lý độ chính xác các hàm floor, ceil, round, trunc, format trong Python tối ưu quy trình MLOps Với Python Sự khác biệt giữa byte objects và string trong Python Top 4 thư viện phổ biến nhất của NLP trong Python Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python Phân tích dữ liệu Blockchain với Python Hướng dẫn triển khai Smart Contracts với Python Blockchain APIs với Python Làm việc với file ZIP trong Python Sự khác biệt giữa toán tử == và is trong Python Chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python Cách làm việc với file tarball/tar trong Python Sự khác biệt giữa iterator và iterable trong Python Sự khác biệt giữa set() và frozenset() trong Python Làm việc với các biến môi trường trong Python Một tác vụ phổ biến khi làm việc với danh sách trong Python Định dạng chuỗi Strings trong Python Sử dụng Poetry để quản lý dependencies trong Python Sự khác biệt giữa sort() và sorted() trong Python Từ khóa yield trong Python Lớp dữ liệu (Data Classes) trong Python với decorator @dataclass Cách truy cập và thiết lập biến môi trường trong Python Hướng dẫn toàn diện về module datetime trong Python Hướng dẫn xây dựng Command-Line Interface (CLI) bằng Quo trong Python Sử dụng Virtual Environment trong Python Từ khóa super() trong Python Số phức trong Python Ý nghĩa của một hoặc hai dấu gạch dưới đứng đầu trong Python Làm việc với Video trong OpenCV bằng Python Chỉnh sửa file trực tiếp bằng module fileinput trong Python Hướng dẫn cách chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python Làm việc với hình ảnh trong OpenCV sử dụng Python Metaclasses trong Python Cách chọn ngẫu nhiên một phần tử từ danh sách trong Python Hướng dẫn cài đặt và sử dụng OpenCV trong Python Phạm vi toàn cục, cục bộ và không cục bộ trong Python Tìm hiểu về từ khóa self trong các lớp Python Hướng dẫn sử dụng Rich, Typer, và SQLite trên terminal bằng Python Giới thiệu về Graph Machine Learning trong Python Cách kiểm tra một đối tượng có thể lặp (iterable) trong Python Quản lý sinh viên Python & MySQL Cách cắt (slicing) chuỗi trong Python Cách loại bỏ phần tử trùng lặp khỏi danh sách (List) trong Python Phân tích dữ liệu Apple Health bằng Python Cách làm phẳng danh sách lồng nhau trong Python Tìm hiểu về *args và **kwargs trong Python Cách xóa file và thư mục trong Python 31 Phương thức xử lý chuỗi (String) quan trọng trong Python Cách sao chép file trong Python 8 Mẹo Refactor Code Python nhanh gọn (Phần 2) Cách yêu cầu người dùng nhập liệu đến khi nhận được phản hồi hợp lệ trong Python Làm chủ Pattern Matching trong Python 3.10 Tạo app ghi chú trong Python với nhận dạng giọng nói và API Notion Các tính năng mới trong Python 3.10 5 lỗi thường gặp trong Python Sự khác biệt giữa append() và extend() trong list Python Các cách nối hai danh sách trong Python Sự khác biệt giữa str và repr trong Python Sự khác biệt giữa @classmethod, @staticmethod và instance methods trong Python Cách thêm số 0 vào đầu chuỗi trong Python Cách tạo thư mục lồng nhau (nested directory) trong Python Cách hợp nhất hai Dictionaries trong Python Cách thực thi lệnh hệ thống hoặc System Command từ Python Cách kiểm tra một chuỗi có chứa chuỗi con trong Python Cách tìm chỉ mục của một phần tử trong danh sách (List) trong Python Cách truy cập index trong vòng lặp for trong Python Cách kiểm tra file hoặc thư mục có tồn tại trong Python Cách xóa phần tử trong danh sách Python Ý nghĩa của if __name__ == "__main__" trong Python 8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic Hỗ trợ Async trong Django 3.1 Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint() Cách sử dụng chế độ interactive trong Python Hướng dẫn viết game Rắn Săn Mồi bằng Python 11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python Xây dựng web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8 Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code List Comprehension trong Python Tạo danh sách phim ngẫu nhiên với Python Hướng dẫn Web Scraping tự động tải hình ảnh với Python Hướng dẫn sử dụng Anaconda bằng Python Hồi quy tuyến tính và hồi quy Logistic trong Python Thuật toán Naive Bayes trong Python Bắt đầu tìm hiểu Perceptron bằng Python SVM (Support Vector Machine) bằng Python Triển khai Decision Tree bằng Python Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python Triển khai PCA bằng Python Thuật toán AdaBoost trong Python LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python
PYTHON NÂNG CAO
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Monkey Patching trong Python

Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về khái niệm sửa đổi động (monkey patching) trong Python. Kỹ thuật này cho phép bạn thay đổi hoặc mở rộng hành vi của các module, lớp hoặc hàm hiện có tại thời gian chạy mà không cần chỉnh sửa mã nguồn gốc. Bạn sẽ học cách áp dụng sửa đổi động một cách hiệu quả, cũng như khi nào nên sử dụng kỹ thuật này để tránh những hậu quả không mong muốn.

test php

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

Giới thiệu về sửa đổi động trong Python

Sửa đổi động (monkey patching) là một kỹ thuật cho phép bạn thay đổi hoặc mở rộng hành vi của các module, lớp hoặc hàm hiện có tại thời gian chạy mà không cần thay đổi mã nguồn gốc.

Áp dụng sửa đổi động

Để áp dụng kỹ thuật sửa đổi động, bạn thực hiện các bước sau:

  • Xác định mục tiêu: Đây có thể là một module, lớp, phương thức hoặc hàm mà bạn muốn sửa đổi.
  • Tạo bản vá: Viết mã để thêm, thay đổi hoặc thay thế logic hiện có.
  • Áp dụng bản vá: Sử dụng phép gán để áp dụng bản vá vào mục tiêu. Bản vá sẽ ghi đè hoặc mở rộng hành vi hiện có.

Mặc dù sửa đổi động là một công cụ mạnh mẽ, bạn nên sử dụng nó cẩn thận để tránh các hành vi không mong muốn.

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

Ví dụ về sửa đổi động

Giả sử bạn có một lớp Robot chỉ có phương thức __init__():

class Robot:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

Để mở rộng hành vi của lớp Robot tại thời gian chạy mà không thay đổi lớp Robot, bạn có thể sử dụng kỹ thuật sửa đổi động.

Giả sử bạn cần thêm hành vi cho phép các đối tượng của Robot nói. Đây là các bước để thực hiện điều đó:

Định nghĩa một hàm: Tạo một hàm add_speech chấp nhận một lớp làm tham số:

def add_speech(cls):
    cls.speak = lambda self, message: print(message)
    return cls

Hàm add_speech() thêm phương thức speak() bằng cách thêm thuộc tính speak vào lớp cls và gán một biểu thức lambda. Biểu thức lambda chấp nhận một thông điệp và hiển thị nó ra console.

Áp dụng bản vá: Áp dụng bản vá cho lớp Robot bằng cách truyền nó vào hàm add_speech():

Robot = add_speech(Robot)

Sau dòng mã này, lớp Robot sẽ có phương thức speak().

Tạo một đối tượng mới: Tạo một đối tượng mới của lớp Robot và gọi phương thức speak():

robot = Robot('Optimus Prime')
robot.speak('Hi')

Kết hợp tất cả lại:

def add_speech(cls):
    cls.speak = lambda self, message: print(message)
    return cls

class Robot:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

Robot = add_speech(Robot)

robot = Robot('Optimus Prime')
robot.speak('Hi')

Nếu bạn chạy chương trình, bạn sẽ thấy đầu ra:

Hi

Vì dòng mã này là một decorator:

Robot = add_speech(Robot)

Bạn có thể loại bỏ nó và sử dụng cú pháp decorator:

@add_speech
class Robot:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

Mã mới sẽ trông như thế này:

def add_speech(cls):
    cls.speak = lambda self, message: print(message)
    return cls

@add_speech
class Robot:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

robot = Robot('Optimus Prime')
robot.speak('Hi')

Khi nào nên sử dụng sửa đổi động trong Python

Trong thực tế, bạn chỉ nên sử dụng sửa đổi động khi cần thiết vì nó có thể làm mã khó hiểu và khó gỡ lỗi hơn.

Ví dụ, nếu bạn sử dụng một thư viện bên thứ ba và nó có một lỗi nghiêm trọng mà bạn không thể chờ đợi bản phát hành chính thức. Trong trường hợp này, bạn có thể sử dụng sửa đổi động để áp dụng các bản vá nhanh trong khi chờ đợi giải pháp chính thức.

Một kịch bản khác là bạn muốn thêm chức năng vào các lớp mà bạn không kiểm soát và không thể sử dụng các kỹ thuật khác như kế thừa hoặc thành phần, sửa đổi động sẽ hữu ích trong trường hợp này.

Trong thực tế, bạn sẽ thấy sửa đổi động trong các thư viện mock như mô-đun chuẩn unittest.mock. Mô-đun unittest.mock có phương thức patch() tạm thời thay thế một mục tiêu bằng một đối tượng mock.

Kết bài

Kỹ thuật sửa đổi động (monkey patching) trong Python cho phép bạn thay đổi hoặc mở rộng mã nguồn hiện có một cách linh hoạt tại thời gian chạy mà không cần chỉnh sửa mã gốc. Tuy nhiên, việc sử dụng monkey patching cần được thực hiện cẩn thận để tránh gây ra những hành vi không mong muốn hoặc khó khăn trong việc bảo trì và debug mã. Hãy chỉ sử dụng kỹ thuật này khi thật sự cần thiết và không có giải pháp nào tốt hơn, ví dụ như khắc phục tạm thời lỗi trong thư viện bên thứ ba hoặc thêm chức năng vào các lớp mà bạn không kiểm soát. Với những kiến thức đã học được, bạn sẽ có thể áp dụng monkey patching một cách hiệu quả và đúng đắn trong các tình huống cần thiết.

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