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.

Phân biệt Data Descriptor và Non-data Descriptor trong Python

Trong Python, descriptors là một cơ chế mạnh mẽ giúp lập trình viên kiểm soát việc truy cập và quản lý thuộc tính của các đối tượng. Tuy nhiên, không phải tất cả các descriptor đều giống nhau; chúng được chia thành hai loại chính: data descriptornon-data descriptor. Mỗi loại có cách hoạt động khác nhau, ảnh hưởng đến thứ tự ưu tiên khi Python tìm kiếm và xử lý thuộc tính của đối tượng. Trong bài viết này, chúng ta sẽ mình sự khác biệt giữa hai loại descriptor này, cách chúng hoạt động, và cách bạn có thể tận dụng chúng để quản lý thuộc tính hiệu quả hơn trong các lớp Python.

test php

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

Descriptor là một cơ chế mạnh mẽ trong Python, cung cấp cho lập trình viên khả năng kiểm soát việc truy cập và thay đổi thuộc tính của một đối tượng. Có hai loại descriptor:

  • Data descriptor: Là các đối tượng của một lớp triển khai phương thức __set__ (và/hoặc phương thức __delete__).
  • Non-data descriptor: Là các đối tượng của một lớp chỉ triển khai phương thức __get__.

Cả hai loại descriptor đều có thể tùy chọn triển khai phương thức __set_name__. Tuy nhiên, việc có hay không phương thức __set_name__ không ảnh hưởng đến việc phân loại descriptor.

Việc phân loại descriptor sẽ quyết định cách Python xử lý việc tìm kiếm thuộc tính của một đối tượng.

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

Non-data Descriptor trong Python

Nếu một lớp sử dụng non-data descriptor, Python sẽ tìm kiếm thuộc tính trong các thuộc tính của đối tượng trước tiên (trong từ điển __dict__ của đối tượng). Nếu không tìm thấy thuộc tính trong từ điển này, Python mới sử dụng non-data descriptor.

Hãy xem một ví dụ đơn giản:

Trước tiên, định nghĩa một lớp non-data descriptor tên là FileCount, trong đó có phương thức __get__ trả về số lượng file trong một thư mục:

class FileCount:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Phương thức __get__ được gọi')
        return len(os.listdir(instance.path))

Tiếp theo, định nghĩa một lớp Folder sử dụng descriptor FileCount:

class Folder:
    count = FileCount()

    def __init__(self, path):
        self.path = path

Sau đó, tạo một đối tượng của lớp Folder và truy cập thuộc tính count:

folder = Folder('/')
print('Số lượng file: ', folder.count)

Kết quả là:

Phương thức __get__ được gọi
Số lượng file:  32

Python đã gọi phương thức __get__ của descriptor.

Tiếp theo, gán giá trị cho thuộc tính count của đối tượng folder:

folder.__dict__['count'] = 100
print('Số lượng file: ', folder.count)

Kết quả:

Số lượng file:  100

Trong ví dụ này, Python tìm thấy thuộc tính count trong từ điển __dict__ của đối tượng, vì vậy nó không sử dụng non-data descriptor mà thay vào đó trả về giá trị đã được gán trong từ điển.

Data Descriptor trong Python

Ngược lại, khi một lớp có data descriptor, Python sẽ tìm kiếm thuộc tính của đối tượng trong data descriptor trước. Nếu không tìm thấy, Python mới tìm kiếm thuộc tính trong từ điển __dict__.

Ví dụ:

Trước tiên, định nghĩa một lớp descriptor Coordinate:

class Coordinate:
    def __get__(self, instance, owner):
        print('Phương thức __get__ được gọi')

    def __set__(self, instance, value):
        print('Phương thức __set__ được gọi')

Tiếp theo, định nghĩa một lớp Point sử dụng descriptor Coordinate:

class Point:
    x = Coordinate()
    y = Coordinate()

Sau đó, tạo một đối tượng mới của lớp Point và gán giá trị cho thuộc tính x:

p = Point()
p.x = 10

Kết quả là:

Phương thức __set__ được gọi

Python đã gọi phương thức __set__ của descriptor x.

Cuối cùng, truy cập thuộc tính x của đối tượng p:

p.x

Kết quả:

Phương thức __get__ được gọi

Python đã gọi phương thức __get__ của descriptor x.

Kết bài

Việc nắm vững sự khác biệt giữa data descriptornon-data descriptor giúp bạn hiểu rõ hơn cách Python xử lý thứ tự ưu tiên khi truy cập thuộc tính của một đối tượng. Điều này cho phép bạn tối ưu hóa quá trình quản lý và kiểm soát thuộc tính một cách chặt chẽ và hiệu quả hơn trong các lớp Python. Bằng cách tận dụng đúng loại descriptor, bạn có thể tạo ra các lớp linh hoạt, dễ bảo trì và đáp ứng tốt hơn các yêu cầu kiểm tra dữ liệu hay xử lý logic phức tạp, từ đó giúp mã nguồn trở nên mạnh mẽ hơn.

Cùng chuyên mục:

Hướng dẫn xây dựng Command-Line Interface (CLI) bằng Quo trong Python

Hướng dẫn xây dựng Command-Line Interface (CLI) bằng Quo trong Python

Hướng dẫn toàn diện về module datetime trong Python

Hướng dẫn toàn diện về module datetime trong Python

Cách truy cập và thiết lập biến môi trường trong Python

Cách truy cập và thiết lập biến môi trường trong Python

Lớp dữ liệu (Data Classes) trong Python với decorator @dataclass

Lớp dữ liệu (Data Classes) trong Python với decorator @dataclass

Từ khóa yield trong Python

Từ khóa yield trong Python

Sự khác biệt giữa sort() và sorted() trong Python

Sự khác biệt giữa sort() và sorted() trong Python

Sử dụng Poetry để quản lý dependencies trong Python

Sử dụng Poetry để quản lý dependencies trong Python

Định dạng chuỗi Strings trong Python

Định dạng chuỗi Strings trong Python

Một tác vụ phổ biến khi làm việc với danh sách trong Python

Một tác vụ phổ biến khi làm việc với danh sách trong Python

Làm việc với các biến môi trường trong Python

Làm việc với các biến môi trường trong Python

Sự khác biệt giữa set() và frozenset() trong Python

Sự khác biệt giữa set() và frozenset() trong Python

Sự khác biệt giữa iterator và iterable trong Python

Sự khác biệt giữa iterator và iterable trong Python

Cách làm việc với file tarball/tar trong Python

Cách làm việc với file tarball/tar trong Python

Chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python

Chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python

Sự khác biệt giữa toán tử == và is trong Python

Sự khác biệt giữa toán tử == và is trong Python

Làm việc với file ZIP trong Python

Làm việc với file ZIP trong Python

Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python

Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python

Sự khác biệt giữa byte objects và string trong Python

Sự khác biệt giữa byte objects và string trong Python

Xử lý độ chính xác các hàm floor, ceil, round, trunc, format  trong Python

Xử lý độ chính xác các hàm floor, ceil, round, trunc, format trong Python

Cách lặp qua nhiều list với hàm zip() trong Python

Cách lặp qua nhiều list với hàm zip() trong Python

Top