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 lớp xe không có biến và phương thức trong Python

Trong bài viết này, mình sẽ cùng nhau thực hành OOP bằng cách tạo một lớp Xe trong Python mà không có bất kỳ biến hoặc phương thức nào. Hãy cùng tìm hiểu từng bước cụ thể và kết quả tương ứng.

Bước 1: Tạo lớp xe

Mình sẽ bắt đầu bằng việc tạo một lớp Xe đơn giản. Lớp này chỉ là một khung gần như trống và không chứa bất kỳ thông tin cụ thể nào.

class Xe:
    pass

Lưu ý rằng mình sử dụng từ khóa pass để đánh dấu rằng lớp này hiện tại không có nội dung cụ thể.

Bước 2: Tạo các đối tượng Xe

Sau khi đã tạo lớp Xe, mình có thể tạo ra các đối tượng Xe từ lớp này.

# Tạo đối tượng Xe 1
xe1 = Xe()

# Tạo đối tượng Xe 2
xe2 = Xe()

Mình đã tạo thành công hai đối tượng từ lớp Xe.

Bước 3: Hiển thị thông tin đối tượng

Mặc dù lớp Xe không chứa bất kỳ biến hoặc phương thức nào, ta vẫn có thể hiển thị thông tin về các đối tượng.

# Hiển thị thông tin đối tượng Xe 1
print("Thông tin đối tượng Xe 1:", xe1)

# Hiển thị thông tin đối tượng Xe 2
print("Thông tin đối tượng Xe 2:", xe2)

Khi chạy đoạn mã trên, bạn sẽ thấy kết quả tương tự như sau:

Thông tin đối tượng Xe 1: <__main__.Xe object at 0x...>
Thông tin đối tượng Xe 2: <__main__.Xe object at 0x...>

Kết quả này cho thấy rằng chúng ta đã tạo thành công các đối tượng Xe từ lớp Xe mà không có bất kỳ biến hoặc phương thức nào.

Trong bài viết này, ta đã thực hành Lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python thông qua việc tạo một lớp Xe không có biến và phương thức. Dù đây là một ví dụ đơn giản, nó đã giúp ta làm quen với cách tạo và sử dụng lớp trong lập trình hướng đối tượng. Bất kể lớp có thông tin cụ thể hay không, việc sử dụng OOP là một phần quan trọng trong việc tổ chức và quản lý mã nguồn một cách hiệu quả.

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