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

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

Setter và Getter trong Python

Trong bài này chúng ta sẽ tìm hiểu về getter và setter trong Python, đây là cách thiết lập giá trịlấy giá trị các thuộc tính của class mà không vi phạm đến tính an toàn của chúng.

test php

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

Trong Python, getter và setter không giống với những ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng khác, nó sử dụng từ khóa @property để khai báo getter, và @name.setter để khai báo setter.

1. Getter và setter là gì?

Getter là phương thức dùng để lấy dữ liệu thuộc tính của một lớp. Còn Setter là phương thức dùng để thiết lập giá trị cho thuộc tính.

Thực tế bạn có thể truy cập trực tiếp đến thuộc tính bằng cách khai báo cho nó là public, sau đó gọi đến một cách bình thường.

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

class className:
    name = ''

c = className()
c.name = 'freetuts.net'
print(c.name)

Tuy nhiên, việc cho phép bên ngoài truy xuất đến dữ liệu nhạy cảm như vậy sẽ không tốt. Vì vậy giải pháp là tạo ra những hàm hỗ trợ việc xử lý truy cập đến những thuộc tính đó, và ta gọi nó là setter và getter.

2. Tạo getter và setter theo cách thông thường

Trong Python, để viết những phương thức getter setter theo cách thông thường thì bạn chỉ việc tạo ra hai phương thức có tên khác nhau.

class className:

    # Thuộc tính name
    __name = ''

    # Setter cho name
    def setName(self, name):
        self.__name = name

    # Getter cho name
    def getName(self):
        return self.__name

# Sử dụng
c = className()
c.setName("Cường")
print(c.getName())
# Kết quả: Cường

Thuộc tính __name đang ở cấp độ private, đây cũng chính là cấp độ nên sử dụng khi khai báo các thuộc tính trong lập trình hướng đối tượng.

3. Cú pháp getter và setter trong Python

Để khai báo một hàm là setter thì ta sử dụng từ khóa @name.setter, còn getter thì sử dụng từ khóa @property, cả hai đều được đặt phía trước khai báo hàm (phương thức).

class Freetuts:

    # Thuộc tính name
    __domain = ''

    # Getter
    @property
    def domain(self):
        print("Getter được gọi")
        return self.__domain

    # Setter
    @domain.setter
    def domain(self, domain):
        print("Setter được gọi")
        self.__domain = domain

Như bạn thấy, mình đã khai báo hai hàm trùng tên domain luôn nhưng không bị Python báo lỗi, lý do là nó hiểu đây chính là hai hàm getter và setter.

Lúc này tùy vào số lượng tham số truyền vào hàm mà nó gọi đúng đến hàm có số lượng tham số tương ứng.

Dưới đây là cách sử dụng:

# Sử dụng
c = Freetuts()
c.domain = "https://freetuts.net"
print(c.domain)

Kết quả như sau:

getter setter JPG

Như ví dụ này thì rõ ràng tên của thuộc tính là __domain và nó ở dạng private. Nhưng khi sử dụng thì bạn có thể đổi thành domain vì mình đã khai báo đó là những setter và getter.

Trên là những chia sẻ về cách sử dụng setter và getter trong Python.

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