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.

Nguyên tắc Đóng-Mở trong Python

Trong bài viết này, bạn sẽ được giới thiệu về nguyên tắc Đóng-Mở (Open-Closed Principle - OCP), một trong năm nguyên tắc quan trọng của SOLID trong thiết kế phần mềm. Nguyên tắc này giúp đảm bảo rằng hệ thống của bạn có thể dễ dàng mở rộng bằng cách thêm các tính năng mới mà không cần thay đổi mã nguồn hiện tại, từ đó giảm thiểu rủi ro gây ra lỗi và duy trì sự ổn định của hệ thống. Hãy cùng tìm hiểu cách áp dụng nguyên tắc này trong Python để xây dựng các hệ thống linh hoạt và dễ bảo trì hơn.

test php

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

Giới thiệu về nguyên tắc Đóng-Mở trong Python

Nguyên tắc Đóng-Mở là một trong năm nguyên tắc trong bộ nguyên tắc SOLID. Chữ "O" trong SOLID đại diện cho nguyên tắc này:

  • S – Nguyên tắc Trách nhiệm đơn lẻ (Single Responsibility Principle)
  • O – Nguyên tắc Đóng-Mở (Open-Closed Principle)
  • L – Nguyên tắc Thay thế Liskov (Liskov Substitution Principle)
  • I – Nguyên tắc Phân tách Giao diện (Interface Segregation Principle)
  • D – Nguyên tắc Đảo ngược Phụ thuộc (Dependency Inversion Principle)

Nguyên tắc Đóng-Mở quy định rằng một lớp, phương thức, hay hàm nên mở rộng cho việc thêm chức năng mới nhưng đóng lại đối với việc chỉnh sửa mã đã tồn tại.

Nguyên tắc này giúp hệ thống dễ dàng mở rộng mà không cần sửa đổi mã nguồn đã có, tránh gây ra lỗi không mong muốn.

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

Ví dụ vi phạm nguyên tắc Đóng-Mở

Xét ví dụ sau:

Screenshot 202024 10 02 20232335 png

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

    def __repr__(self):
        return f'Person(name={self.name})'


class PersonStorage:
    def save_to_database(self, person):
        print(f'Save the {person} to database')

    def save_to_json(self, person):
        print(f'Save the {person} to a JSON file')


if __name__ == '__main__':
    person = Person('John Doe')
    storage = PersonStorage()
    storage.save_to_database(person)

Ở ví dụ trên, lớp PersonStorage có hai phương thức:

  • save_to_database(): Lưu đối tượng Person vào cơ sở dữ liệu.
  • save_to_json(): Lưu đối tượng Person vào file JSON.

Nếu muốn thêm chức năng lưu vào file XML, ta phải thay đổi lớp PersonStorage, điều này vi phạm nguyên tắc Đóng-Mở, vì lớp này không mở rộng mà lại yêu cầu sửa đổi.

Cách tuân thủ nguyên tắc Đóng-Mở trong Python

Để lớp PersonStorage tuân thủ nguyên tắc Đóng-Mở, ta cần thiết kế sao cho có thể thêm các chức năng mới mà không sửa đổi mã hiện tại.

Screenshot 202024 10 02 20232349 png

Trước tiên, định nghĩa một lớp trừu tượng PersonStorage chứa phương thức trừu tượng save():

from abc import ABC, abstractmethod

class PersonStorage(ABC):
    @abstractmethod
    def save(self, person):
        pass

Tiếp theo, tạo các lớp kế thừa như PersonDBPersonJSON để lưu đối tượng Person vào cơ sở dữ liệu hoặc file JSON:

class PersonDB(PersonStorage):
    def save(self, person):
        print(f'Save the {person} to database')


class PersonJSON(PersonStorage):
    def save(self, person):
        print(f'Save the {person} to a JSON file')

Nếu muốn lưu đối tượng vào file XML, ta có thể dễ dàng tạo thêm một lớp mới PersonXML:

Screenshot 202024 10 02 20232402 png

class PersonXML(PersonStorage):
    def save(self, person):
        print(f'Save the {person} to an XML file')

Và có thể sử dụng lớp PersonXML để lưu đối tượng Person vào file XML:

if __name__ == '__main__':
    person = Person('John Doe')
    storage = PersonXML()
    storage.save(person)

Kết hợp tất cả lại với nhau:

from abc import ABC, abstractmethod

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

    def __repr__(self):
        return f'Person(name={self.name})'


class PersonStorage(ABC):
    @abstractmethod
    def save(self, person):
        pass


class PersonDB(PersonStorage):
    def save(self, person):
        print(f'Save the {person} to database')


class PersonJSON(PersonStorage):
    def save(self, person):
        print(f'Save the {person} to a JSON file')


class PersonXML(PersonStorage):
    def save(self, person):
        print(f'Save the {person} to an XML file')


if __name__ == '__main__':
    person = Person('John Doe')
    storage = PersonXML()
    storage.save(person)

Kết bài

Nguyên tắc Đóng-Mở giúp bạn tạo ra các hệ thống phần mềm linh hoạt và dễ dàng mở rộng mà không cần sửa đổi mã đã tồn tại, đảm bảo tính ổn định và giảm thiểu rủi ro phát sinh lỗi khi thực hiện các thay đổi. Bằng cách áp dụng nguyên tắc này, mã nguồn của bạn sẽ trở nên dễ bảo trì hơn, đồng thời giúp bạn dễ dàng phát triển và tích hợp các tính năng mới mà không ảnh hưởng đến các phần khác của hệ thống.

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