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

Tạo hàm với đối số mặc định trong Python

Trong bài tập này, mình sẽ tạo một hàm có tên là show_employee(), nhận vào hai đối số: tên của nhân viên và lương của nhân viên. Điều đặc biệt ở đây là nếu lương bị thiếu khi gọi hàm, ta sẽ gán giá trị mặc định là 9000 cho lương. Sau đó, mình sẽ hiển thị thông tin về nhân viên bao gồm tên và lương

Tạo hàm với đối số mặc định trong Python

Chúng ta sẽ giải quyết bài toán theo các bước sau:

Định nghĩa hàm show_employee() với hai đối số: name salary. Trong đó, salary sẽ có giá trị mặc định là 9000.

Trong hàm, mình sẽ sử dụng câu lệnh print() để hiển thị thông tin về nhân viên, bao gồm tên và lương.

def show_employee(name, salary=9000):
    """Hiển thị thông tin nhân viên, bao gồm tên và lương.

    Parameters:
        name (str): Tên của nhân viên.
        salary (int, optional): Lương của nhân viên. Giá trị mặc định là 9000.
    """
    print("Tên nhân viên:", name)
    print("Lương:", salary)

# Test hàm với giá trị lương cụ thể
print("Thông tin nhân viên 1:")
show_employee("Nguyễn Văn A", 12000)

print("\nThông tin nhân viên 2:")
show_employee("Trần Thị B")

Kết quả:

Thông tin nhân viên 1:
Tên nhân viên: Nguyễn Văn A
Lương: 12000

Thông tin nhân viên 2:
Tên nhân viên: Trần Thị B
 Lương: 9000

Trong bài tập này,mình đã tạo thành công một hàm show_employee() có đối số mặc định salary=9000. Điều này giúp cho việc gọi hàm trở nên linh hoạt hơn, vì ta có thể cung cấp hoặc không cung cấp giá trị cho đối số salary. Nếu không cung cấp giá trị cho salary, hàm sẽ sử dụng giá trị mặc định là 9000. Việc này tránh việc phải nhập giá trị salary mỗi lần gọi hàm và giúp chương trình của chúng ta dễ dàng hơn trong quá trình sử dụng.

test php

Bài giải

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

Câu hỏi thường gặp liên quan:

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