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 all() trong Python: Kiểm tra danh sách True / False

Trong bài này chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng hàm all() trong Python, đây là hàm dùng để kiểm tra dữ liệu của một danh sách như List, Tuple, Dictionary.

Giả sử bạn cần kiểm tra tất cả các phần tử của một danh sách đều có giá trị True hay không thì hãy sử dụng hàm all() nhé. Nhưng vấn đề là làm sao biết dữ liệu nào được quy về True và dữ liệu nào được quy về False?

Các dữ liệu True và False

Dữ liệu quy về False gồm:

  • Là số 0
  • Là rỗng ""
  • Là Null
  • Là False

Dữ liệu quy về true gồm:

  • Tất cả dữ liệu khác với nhóm trên.

Cú pháp hàm all() trong Python

Trước tiên hãy tham khảo cú pháp của hàm này đã nhé.

all(iterable)

Trong đó iterable là một biến kiểu dữ liệu danh sách như Tuple, List, Dictionary. Tức là kiểu dữ liệu chứa nhiều phần tử.

Giá trị trả về hàm all() trong Python

Hàm này trả về True hoặc False, phụ thuộc vào dữ liệu danh sách mà bạn truyền vào:

  • Return True nếu toàn bộ danh sách là True
  • Return False nếu xuất hiện một phần tử là False

Bảng dưới đây mô phỏng các trường hợp xảy ra:

Giá trị trả về của hàm All Python
Khi Return Value
Tất cả phần tử đều True True
Tất cả phần tử đều False False
Một phần tử True, còn lại False False
Một phần tử False, còn lại True False
Rỗng True

Cách dùng hàm all() trong Python

Sau đây chúng ta sẽ làm một vài ví dụ về cách dùng hàm này nhé.

Dùng hàm all với List

# Tất cả giá trị đều True
my_list = [1, 3, 4, 5]
print(all(my_list)) # Return True

# Tất cả giá trị đều False
my_list = [0, False]
print(all(my_list)) # Return false

# Xuất hiện giá trị false
my_list = [1, 3, 4, 0]
print(all(my_list)) # Return false

# Danh sách rỗng
my_list = []
print(all(my_list)) # Return false

Kết quả:

ket qua 1 JPG

Như bạn thấy, chỉ cần có một phần tử chứa giá trị False là hàm sẽ return False.

Dùng hàm all với String:

Khi tham số truyền vào là một chuỗi chứ không phải là một danh sách thì nó return True, cho dù đó là một chuỗi rỗng.

s = "freetuts.net"
print(all(s)) # Return True

s = '000'
print(all(s)) # Return True

s = ''
print(all(s)) # Return True

Kết quả:

tat ca ket qua deu true JPG

Dùng hàm all với Number

Không dùng được nhé các bạn, bởi Number không phải là một list.

Dùng với Dictionary

s = {0: 'False', 1: 'False'}
print(all(s))

s = {1: 'True', 2: 'True'}
print(all(s))

s = {1: 'True', False: 0}
print(all(s))

s = {}
print(all(s))

s = {'0': 'True'}
print(all(s))

Kết quả:

all voi tu dien JPG

Trên là cách sử dụng hàm all() trong Python.

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