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.

Phương thức __bool__ trong Python

Trong bài viết này, bạn sẽ học cách triển khai phương thức đặc biệt __bool__ trong Python. Phương thức này giúp xác định giá trị boolean của các đối tượng trong một lớp tùy chỉnh, cho phép bạn tùy chỉnh cách mà một đối tượng được đánh giá là True hay False trong các ngữ cảnh điều kiện. Việc sử dụng __bool__ giúp kiểm soát tốt hơn các điều kiện logic liên quan đến đối tượng, phù hợp với yêu cầu cụ thể của chương trình.

test php

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

Giới thiệu về phương thức __bool__ trong Python

Mặc định, một đối tượng của lớp tùy chỉnh sẽ được đánh giá là True. Ví dụ:

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

if __name__ == '__main__':
    person = Person('John', 25)

Trong ví dụ này, chúng ta định nghĩa lớp Person, tạo một đối tượng và kiểm tra giá trị boolean của nó. Mặc định, đối tượng person được đánh giá là True.

Để ghi đè hành vi mặc định này, bạn cần triển khai phương thức đặc biệt __bool__. Phương thức __bool__ phải trả về giá trị boolean là True hoặc False.

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

Ví dụ, giả sử bạn muốn đối tượng person sẽ trả về False nếu tuổi của người đó dưới 18 hoặc trên 65:

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

    def __bool__(self):
        if self.age < 18 or self.age > 65:
            return False
        return True

if __name__ == '__main__':
    person = Person('Jane', 16)
    print(bool(person))  # False

Trong ví dụ trên, phương thức __bool__ sẽ trả về False nếu tuổi nhỏ hơn 18 hoặc lớn hơn 65. Với đối tượng person có tuổi là 16, kết quả sẽ là False.

Phương thức __len__ trong Python

Nếu một lớp tùy chỉnh không có phương thức __bool__, Python sẽ tìm kiếm phương thức __len__(). Nếu __len__ trả về 0, đối tượng sẽ được đánh giá là False. Nếu không, nó sẽ là True.

Nếu lớp không triển khai cả hai phương thức __bool____len__, mặc định các đối tượng của lớp sẽ được đánh giá là True.

Dưới đây là một ví dụ về lớp Payroll không triển khai phương thức __bool__, nhưng có phương thức __len__:

class Payroll:
    def __init__(self, length):
        self.length = length

    def __len__(self):
        print('len was called...')
        return self.length

if __name__ == '__main__':
    payroll = Payroll(0)
    print(bool(payroll))  # False

    payroll.length = 10
    print(bool(payroll))  # True

Trong ví dụ trên, vì lớp Payroll không ghi đè phương thức __bool__, Python sẽ sử dụng phương thức __len__ để đánh giá đối tượng. Khi phương thức __len__ trả về 0, kết quả sẽ là False và khi trả về 10, kết quả sẽ là True.

Kết bài

Như vậy, việc triển khai phương thức __bool__ giúp bạn tùy chỉnh cách mà các đối tượng của một lớp được đánh giá trong các ngữ cảnh điều kiện, thay vì dựa trên mặc định của Python. Nếu không có __bool__, Python sẽ kiểm tra phương thức __len__, và nếu cả hai đều không có, đối tượng sẽ mặc định là True. Điều này mang lại sự linh hoạt trong việc thiết kế các lớp tùy chỉnh, giúp bạn kiểm soát logic so sánh và kiểm tra điều kiện một cách hiệu quả hơn.

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