CÔNG CỤ
MODULES
THAM KHẢO
Cách chia List thành các phần bằng nhau trong Python Cách xóa một khóa (key) ra khỏi dictionary trong Python Hướng dẫn chuyển đổi file Google Colab sang Markdown trong Python Bài tập Python: Lập trình cơ sở dữ liệu trong Python Kết nối cơ sở dữ liệu MySQL Python Hướng dẫn kết nối Python PostgreSQL bằng Psycopg2 Hướng dẫn kết nối SQLite sử dụng sqlite3 trong Python Bài tập Python : Pandas trong Python Phạm vi số float của Python Cách lên lịch chạy script Python bằng GitHub Actions Cách tạo hằng số trong Python Các nền tảng lưu trữ tốt nhất cho ứng dụng và script Python 6 Tip viết vòng lặp For hiệu quả hơn trong Python Cách đảo ngược Chuỗi String trong Python Cách gỡ lỗi ứng dụng Python trong Docker Container bằng VS Code 10 tip One Liner bạn cần biết trong Python Cách áp dụng ngưỡng hình ảnh trong Python với NumPy Tìm hiểu về các phép toán Groupby trong Pandas Lập trình Socket trong Python Mô-đun base64 trong Python Cách giới hạn float values trong Python Tìm hiểu Mô-đun statistics Trong Python File Organizing trong Python Đổi tên File trong Python Tìm hiểu về Deque trong Python Mô-đun Calendar trong Python Tìm hiểu về Enum trong Python Sử dụng pprint trong Python Làm việc với cấu trúc Dữ liệu Stack trong Python Thư viện functools trong Python Tip sử dụng hàm round() với tham số âm trong Python Hàm print có thể nhận thêm các tham số bổ sung trong Python Tip tìm chuỗi dài nhất bằng hàm max() trong Python Cách lặp qua nhiều list với hàm zip() trong Python Tìm hiểu về MLOps trong Python Docker và Kubernetes với MLOps trong Python Kết hợp DevOps với MLOps trong Python Xử lý độ chính xác các hàm floor, ceil, round, trunc, format trong Python tối ưu quy trình MLOps Với Python Sự khác biệt giữa byte objects và string trong Python Top 4 thư viện phổ biến nhất của NLP trong Python Cách sử dụng ThreadPoolExecutor trong Python Phân tích dữ liệu Blockchain với Python Hướng dẫn triển khai Smart Contracts với Python Blockchain APIs với Python Làm việc với file ZIP trong Python Sự khác biệt giữa toán tử == và is trong Python Chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python Cách làm việc với file tarball/tar trong Python Sự khác biệt giữa iterator và iterable trong Python Sự khác biệt giữa set() và frozenset() trong Python Làm việc với các biến môi trường trong Python Một tác vụ phổ biến khi làm việc với danh sách trong Python Định dạng chuỗi Strings trong Python Sử dụng Poetry để quản lý dependencies trong Python Sự khác biệt giữa sort() và sorted() trong Python Từ khóa yield trong Python Lớp dữ liệu (Data Classes) trong Python với decorator @dataclass Cách truy cập và thiết lập biến môi trường trong Python Hướng dẫn toàn diện về module datetime trong Python Hướng dẫn xây dựng Command-Line Interface (CLI) bằng Quo trong Python Sử dụng Virtual Environment trong Python Từ khóa super() trong Python Số phức trong Python Ý nghĩa của một hoặc hai dấu gạch dưới đứng đầu trong Python Làm việc với Video trong OpenCV bằng Python Chỉnh sửa file trực tiếp bằng module fileinput trong Python Hướng dẫn cách chuyển đổi kiểu dữ liệu trong Python Làm việc với hình ảnh trong OpenCV sử dụng Python Metaclasses trong Python Cách chọn ngẫu nhiên một phần tử từ danh sách trong Python Hướng dẫn cài đặt và sử dụng OpenCV trong Python Phạm vi toàn cục, cục bộ và không cục bộ trong Python Tìm hiểu về từ khóa self trong các lớp Python Hướng dẫn sử dụng Rich, Typer, và SQLite trên terminal bằng Python Giới thiệu về Graph Machine Learning trong Python Cách kiểm tra một đối tượng có thể lặp (iterable) trong Python Quản lý sinh viên Python & MySQL Cách cắt (slicing) chuỗi trong Python Cách loại bỏ phần tử trùng lặp khỏi danh sách (List) trong Python Phân tích dữ liệu Apple Health bằng Python Cách làm phẳng danh sách lồng nhau trong Python Tìm hiểu về *args và **kwargs trong Python Cách xóa file và thư mục trong Python 31 Phương thức xử lý chuỗi (String) quan trọng trong Python Cách sao chép file trong Python 8 Mẹo Refactor Code Python nhanh gọn (Phần 2) Cách yêu cầu người dùng nhập liệu đến khi nhận được phản hồi hợp lệ trong Python Làm chủ Pattern Matching trong Python 3.10 Tạo app ghi chú trong Python với nhận dạng giọng nói và API Notion Các tính năng mới trong Python 3.10 5 lỗi thường gặp trong Python Sự khác biệt giữa append() và extend() trong list Python Các cách nối hai danh sách trong Python Sự khác biệt giữa str và repr trong Python Sự khác biệt giữa @classmethod, @staticmethod và instance methods trong Python Cách thêm số 0 vào đầu chuỗi trong Python Cách tạo thư mục lồng nhau (nested directory) trong Python Cách hợp nhất hai Dictionaries trong Python Cách thực thi lệnh hệ thống hoặc System Command từ Python Cách kiểm tra một chuỗi có chứa chuỗi con trong Python Cách tìm chỉ mục của một phần tử trong danh sách (List) trong Python Cách truy cập index trong vòng lặp for trong Python Cách kiểm tra file hoặc thư mục có tồn tại trong Python Cách xóa phần tử trong danh sách Python Ý nghĩa của if __name__ == "__main__" trong Python 8 mẹo tái cấu trúc Python giúp mã sạch hơn và Pythonic Hỗ trợ Async trong Django 3.1 Hướng dẫn tạo ứng dụng AI hội thoại với NVIDIA Jarvis trong Python Hướng dẫn xây dựng ứng dụng dự đoán giá cổ phiếu bằng Python Cách cài đặt Jupyter Notebook trong môi trường Conda và thêm Kernel Xây dựng ứng dụng Web Style Transfer với PyTorch và Streamlit Cách sử dụng Python Debugger với hàm breakpoint() Cách sử dụng chế độ interactive trong Python Hướng dẫn viết game Rắn Săn Mồi bằng Python 11 mẹo và thủ thuật để viết Code Python hiệu quả hơn Hướng dẫn làm ứng dụng TODO với Flask dành cho người mới bắt đầu trong Python Hướng dẫn tạo Chatbot đơn giản bằng PyTorch Xây dựng Web Machine Learning đẹp mắt với Streamlit và Scikit-learn trong Python Xây dựng web Python tự động hóa Twitter | Flask, Heroku, Twitter API & Google Sheets API Hướng dẫn sử dụng Google Sheets API với Python Cách nạp dữ liệu Machine Learning từ File trong Python Toán tử Walrus Operator- Tính năng mới trong Python 3.8 Cách thêm Progress Bar trong Python với chỉ một dòng Code List Comprehension trong Python Tạo danh sách phim ngẫu nhiên với Python Hướng dẫn Web Scraping tự động tải hình ảnh với Python Hướng dẫn sử dụng Anaconda bằng Python Hồi quy tuyến tính và hồi quy Logistic trong Python Thuật toán Naive Bayes trong Python Bắt đầu tìm hiểu Perceptron bằng Python SVM (Support Vector Machine) bằng Python Triển khai Decision Tree bằng Python Triển khai thuật toán Random Forest bằng Python Triển khai PCA bằng Python Thuật toán AdaBoost trong Python LDA (Linear Discriminant Analysis) trong Python
PYTHON NÂNG CAO
CÁC CHỦ ĐỀ
BÀI MỚI NHẤT
MỚI CẬP NHẬT

Thông báo: Download 4 khóa học Python từ cơ bản đến nâng cao tại đây.

Reference Counting trong Python

Trong lập trình Python, hiểu biết về cơ chế tham chiếu và cách thức quản lý bộ nhớ là một phần quan trọng giúp bạn viết mã hiệu quả và tránh các lỗi phổ biến liên quan đến bộ nhớ. Tham chiếu (reference) trong Python không chỉ đơn thuần là gán giá trị cho biến, mà là quá trình liên kết biến với một đối tượng trong bộ nhớ. Việc nắm vững cách hoạt động của tham chiếu sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về quản lý đối tượng và bộ nhớ trong Python. Trong bài viết này, mình sẽ tìm hiểu chi tiết về cách thức hoạt động của tham chiếu và đếm số lượng tham chiếu trong Python, từ đó giúp bạn tối ưu hóa mã nguồn và quản lý tài nguyên hiệu quả hơn.

test php

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

Giới thiệu về tham chiếu trong Python

Trong Python, biến không phải là nhãn của giá trị như bạn nghĩ. Thay vào đó, biến tham chiếu đến một đối tượng chứa giá trị. Nói cách khác, các biến là tham chiếu.

Ví dụ sau đây gán một số có giá trị là 100 cho một biến:

counter = 100

Đằng sau hậu trường, Python tạo ra một đối tượng số nguyên (int) mới trong bộ nhớ và liên kết biến counter với địa chỉ bộ nhớ đó.

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

Python References png

Khi bạn truy cập biến counter, Python sẽ tra cứu đối tượng được tham chiếu bởi counter và trả về giá trị của đối tượng đó:

print(counter) # 100

Vì vậy, các biến là tham chiếu trỏ đến các đối tượng trong bộ nhớ.

Để tìm địa chỉ bộ nhớ của một đối tượng được tham chiếu bởi một biến, bạn truyền biến đó vào hàm id() tích hợp.

Ví dụ sau đây trả về địa chỉ bộ nhớ của đối tượng số nguyên được tham chiếu bởi biến counter:

counter = 100
print(id(counter)) 

Output:

140717671523072

Hàm id() trả về địa chỉ bộ nhớ của một đối tượng được tham chiếu bởi một biến dưới dạng số hệ thập phân.

Để chuyển đổi địa chỉ bộ nhớ này thành chuỗi hệ thập lục phân, bạn sử dụng hàm hex():

counter = 100

print(id(counter)) 
print(hex(id(counter))) 

Output:

140717671523072
0x7ffb62d32300

Đếm số lượng reference trong Python

Một đối tượng trong địa chỉ bộ nhớ có thể có một hoặc nhiều tham chiếu. Ví dụ:

counter = 100

Đối tượng số nguyên có giá trị là 100 có một tham chiếu là biến counter. Nếu bạn gán counter cho một biến khác, ví dụ max:

counter = 100
max = counter

Bây giờ, cả hai biến countermax đều tham chiếu đến cùng một đối tượng số nguyên. Đối tượng số nguyên có giá trị 100 có hai tham chiếu:

Python Reference counting png

Nếu bạn gán một giá trị khác cho biến max:

max = 999

... đối tượng số nguyên có giá trị 100 sẽ có một tham chiếu, đó là biến counter.

Python Reference counting 2 png

Và số lượng tham chiếu của đối tượng số nguyên có giá trị 100 sẽ là zero nếu bạn gán một giá trị khác cho biến counter:

counter = 1

Python Reference counting 3 png

Khi một đối tượng không có bất kỳ tham chiếu nào, Trình Quản lý Bộ Nhớ của Python sẽ hủy đối tượng đó và thu hồi bộ nhớ.

Đếm số lượng tham chiếu trong Python

Để lấy số lượng tham chiếu của một đối tượng, bạn sử dụng phương thức from_address() của mô-đun ctypes.

ctypes.c_long.from_address(address).value

Để sử dụng phương thức này, bạn cần truyền địa chỉ bộ nhớ của đối tượng mà bạn muốn đếm số lượng tham chiếu. Địa chỉ cũng cần là một số nguyên.

Đoạn mã sau định nghĩa một hàm gọi là ref_count() sử dụng phương thức from_address():

import ctypes

def ref_count(address):
    return ctypes.c_long.from_address(address).value

Bây giờ, bạn có thể sử dụng hàm ref_count() ngắn gọn thay vì sử dụng cú pháp dài dòng như trên.

Ví dụ này định nghĩa một danh sách gồm ba số nguyên:

numbers = [1, 2, 3]

Để lấy địa chỉ bộ nhớ của danh sách numbers, bạn sử dụng hàm id() như sau:

numbers_id = id(numbers)

Đoạn mã sau đây hiển thị số lượng tham chiếu của danh sách được tham chiếu bởi biến numbers:

print(ref_count(numbers_id))  # 1

Nó trả về một vì chỉ có biến numbers tham chiếu đến danh sách.

Đoạn mã này gán biến numbers cho một biến mới:

ranks = numbers

Số lượng tham chiếu của danh sách bây giờ là hai vì nó được tham chiếu bởi cả hai biến numbersranks:

print(ref_count(numbers_id)) # 2

Nếu bạn gán biến ranks bằng None, số lượng tham chiếu của danh sách sẽ giảm xuống một:

ranks = None
print(ref_count(numbers_id))  # 1

Và nếu bạn gán biến numbers bằng None, số lượng tham chiếu của danh sách sẽ là zero:

numbers = None
print(ref_count(numbers_id))  # 0

Tổng hợp tất cả:

import ctypes

def ref_count(address):
    return ctypes.c_long.from_address(address).value

numbers = [1, 2, 3]
numbers_id = id(numbers)

print(ref_count(numbers_id))  # 1

ranks = numbers
print(ref_count(numbers_id))  # 2

ranks = None
print(ref_count(numbers_id))  # 1

numbers = None
print(ref_count(numbers_id))  # 0

Kết bài

Qua hướng dẫn này, bạn đã hiểu rõ hơn về cơ chế tham chiếu của biến trong Python, cách lấy địa chỉ bộ nhớ của đối tượng thông qua hàm id(), và cách đếm số lượng tham chiếu đến một đối tượng bằng hàm ref_count(). Những kiến thức này rất quan trọng trong việc quản lý bộ nhớ và tối ưu hóa hiệu suất của chương trình. Bằng cách nắm vững các khái niệm này, bạn sẽ có khả năng viết mã Python hiệu quả hơn, tránh được các lỗi liên quan đến bộ nhớ và làm chủ được việc quản lý tài nguyên trong các ứng dụng của mình.

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