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

Hàm callable trong Python: Kiểm tra object có thể gọi

Trong bài này chúng ta sẽ tìm hiểu hàm callable trong Python. Callable là khái niệm được sử dụng khá nhiều khi học Python nâng cao, nhất là các chủ đề liên quan đến function.

Nói chung thì callable là cái gì đó mà có thể gọi được, thường thì đó là những hàm, những phương thức hoặc class trong Python.

1. Hàm callable trong Python

Hàm callable được tích hợp sẵn trong build-in function của Python, nó sẽ trả về True nếu đối tương object truyền vào có thể gọi, ngược lại nó sẽ trả về False.

Cú pháp:

callable(object)

Hàm này chỉ có một tham số truyền vào, và nó sẽ trả về một trong hai giá trị sau:

  • True: nếu object một đối tượng có thể gọi
  • False: nếu object là đối tượng không thể gọi

Lưu ý rằng vẫn có một số trường hợp callable trả về True, nhưng lệnh gọi object lại không thực hiện được. Tuy nhiên, nếu nó trả về False thì chắc chắn object đó là không thể gọi.

2. Các trường hợp callable trong Python

Sau đây là một số trường hợp thường thấy nhất khi sử dụng callable.

Function là callable

Xem ví dụ dưới đây.

# Function
def Freetuts():
    return 5

# một đối tượng được tạo ra từ hàm Freetuts()
let = Freetuts
print(callable(let)) # True

# Test thử một biến bình thường
num = 5 * 5
print(callable(num)) # False

Do biến let là object được tạo ra từ hàm Freetuts nên nó là callable, nghĩa là bạn có thể gọi hàm thông qua object let.

Còn đối với biến num thì đó là một biến bình thường, không được kế thừa phương thức __call__() nên không thể là callable.

Class có thể là callable hoặc không

Đối với class thì có hai trường hợp xảy ra. Thứ nhất là nếu trong class bạn không định nghĩa phương thức __call__() thì nó không phải là callable. Ngược lại thì nó sẽ là callable.

Trường hợp 1: Có định nghĩa phương thức __call__()

# Class
class Freetuts:
    def __call__(self):
        print('Hello Freetuts')

# Kiểm tra xem class có callable không
print(callable(Freetuts)) # True

# Kết quả trả về True, điều này chứng tỏ nó là callable
FreetutsObj = Freetuts()

# Gọi được, vì có phương thức call
FreetutsObj() # Hello Freetuts

Trường hợp 2: Mình bỏ phương thức __call__() thì mặc dù kiểm tra class thì là callable, nhưng thực tế thì không thể gọi được.

# Class
class Freetuts:
    pass

# Kiểm tra xem class có callable không
print(callable(Freetuts)) # True

# Kết quả trả về True, điều này chứng tỏ nó là callable
FreetutsObj = Freetuts()

# Nhưng gọi sẽ bị lỗi TypeError
FreetutsObj()

Phương thức của class là callable

Trường hợp cuối cùng, một phương thức của một class sẽ là callable.

# Class
class Freetuts:
    def showMsg(self, msg):
        print(msg)


# Kết quả trả về True, điều này chứng tỏ nó là callable
FreetutsObj = Freetuts()
method = FreetutsObj.showMsg
print(callable(method)) # Callable

# Ghử gọi xem được không
method("Welcome to Freetuts.net")
# Kết quả là được nhé các bạn.

Trên là bài hướng dẫn cách sử dụng hàm callable trong Python, qua đó cũng giải thích cho các bạn hiểu cách kiểm tra một đối tượng có phải là callable không.

Và mình cũng nhắc lại lưu ý ở trên, trường hợp kiểm tra cho class thì mặc dù là callable, nhưng nếu trong class không có phương thức __call__() thì bạn không thể gọi được.

test php

Bài giải

-------------------- ######## --------------------

Danh sách function

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