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.

Tìm hiểu Context Managers trong Python

Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu cách quản lý ngữ cảnh (context managers) trong Python và sử dụng chúng một cách hiệu quả. Quản lý ngữ cảnh là một tính năng mạnh mẽ giúp đơn giản hóa việc quản lý tài nguyên như mở/đóng file, khóa/giải phóng tài nguyên, và nhiều hơn nữa. Thông qua việc sử dụng các câu lệnh with, bạn có thể viết mã ngắn gọn, rõ ràng và đảm bảo rằng tài nguyên được quản lý đúng cách, ngay cả khi có lỗi xảy ra. Hãy cùng tìm hiểu cách thức hoạt động của quản lý ngữ cảnh và các ứng dụng thực tế của chúng trong Python.

test php

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

Giới thiệu về quản lý ngữ cảnh trong Python

Quản lý ngữ cảnh (context manager) là một đối tượng định nghĩa một ngữ cảnh thực thi trong lệnh with. Để hiểu rõ hơn về khái niệm này, chúng ta hãy bắt đầu với một ví dụ đơn giản.

Giả sử bạn có một file tin gọi là data.txt chứa số nguyên 100.

Chương trình sau đây đọc file data.txt, chuyển đổi nội dung của nó thành một số và hiển thị kết quả ra màn hình:

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

f = open('data.txt')
data = f.readlines()

# chuyển đổi số thành số nguyên và hiển thị
print(int(data[0]))

f.close()

Mã này rất đơn giản và dễ hiểu. Tuy nhiên, file data.txt có thể chứa dữ liệu không thể chuyển đổi thành số. Trong trường hợp này, mã sẽ gây ra lỗi.

Ví dụ, nếu data.txt chứa chuỗi '100' thay vì số 100, bạn sẽ gặp lỗi sau:

ValueError: invalid literal for int() with base 10: "'100'"

Do lỗi này, Python có thể không đóng file đúng cách. Để khắc phục điều này, bạn có thể sử dụng câu lệnh try...except...finally:

try:
    f = open('data.txt')
    data = f.readlines()
    # chuyển đổi số thành số nguyên và hiển thị
    print(int(data[0]))
except ValueError as error:
    print(error)
finally:
    f.close()

Vì mã trong khối finally luôn được thực thi, mã sẽ luôn đóng file đúng cách. Giải pháp này hoạt động như mong đợi, nhưng khá dài dòng.

Do đó, Python cung cấp một cách tốt hơn để tự động đóng file sau khi bạn hoàn thành xử lý nó. Đây là lúc các quản lý ngữ cảnh xuất hiện.

Ví dụ sau đây cho thấy cách sử dụng một quản lý ngữ cảnh để xử lý file data.txt:

with open('data.txt') as f:
    data = f.readlines()
    print(int(data[0]))

Trong ví dụ này, chúng ta sử dụng hàm open() với lệnh with. Sau khối with, Python sẽ tự động đóng file.

Câu lệnh with trong Python

Đây là cú pháp điển hình của lệnh with:

with context as ctx:
    # sử dụng đối tượng ctx

# ngữ cảnh được dọn dẹp

Cách nó hoạt động:

  • Khi Python gặp lệnh with, nó tạo ra một ngữ cảnh mới. Ngữ cảnh có thể tùy chọn trả về một đối tượng.
  • Sau khối with, Python tự động dọn dẹp ngữ cảnh.
  • Phạm vi của ctx cùng phạm vi với lệnh with. Điều này có nghĩa là bạn có thể truy cập ctx cả bên trong và sau lệnh with.

Ví dụ sau đây cho thấy cách truy cập biến f sau lệnh with:

with open('data.txt') as f:
    data = f.readlines()
    print(int(data[0]))

print(f.closed)  # True

Giao thức quản lý ngữ cảnh trong Python

Quản lý ngữ cảnh trong Python hoạt động dựa trên giao thức quản lý ngữ cảnh, bao gồm các phương thức sau:

  • __enter__() – thiết lập ngữ cảnh và tùy chọn trả về một đối tượng.
  • __exit__() – dọn dẹp đối tượng.

Nếu bạn muốn một lớp hỗ trợ giao thức quản lý ngữ cảnh, bạn cần triển khai hai phương thức này.

Python Context Manager png

Giả sử rằng ContextManager là một lớp hỗ trợ giao thức quản lý ngữ cảnh. Sau đây là cách sử dụng lớp ContextManager:

with ContextManager() as ctx:
    # làm gì đó
# hoàn thành ngữ cảnh

Khi bạn sử dụng lớp ContextManager với lệnh with, Python ngầm tạo một instance của lớp ContextManager (instance) và tự động gọi phương thức __enter__() trên instance đó.

Phương thức __enter__() có thể tùy chọn trả về một đối tượng. Nếu có, Python gán đối tượng trả về cho ctx.

Lưu ý rằng ctx tham chiếu đến đối tượng được trả về bởi phương thức __enter__(). Nó không tham chiếu đến instance của lớp ContextManager.

Nếu có lỗi xảy ra trong khối with hoặc sau khối with, Python gọi phương thức __exit__() trên đối tượng instance.

Ứng dụng của quản lý ngữ cảnh trong Python

Như bạn đã thấy từ ví dụ trước, việc sử dụng phổ biến của quản lý ngữ cảnh là mở và đóng file tự động. Tuy nhiên, bạn có thể sử dụng quản lý ngữ cảnh trong nhiều trường hợp khác như:

  • Mở - Đóng: Nếu bạn muốn mở và đóng một tài nguyên tự động, bạn có thể sử dụng quản lý ngữ cảnh. Ví dụ, bạn có thể mở một socket và đóng nó bằng quản lý ngữ cảnh.

  • Khóa - Giải phóng: Quản lý ngữ cảnh có thể giúp bạn quản lý khóa cho các đối tượng hiệu quả hơn, cho phép bạn chiếm giữ và giải phóng khóa tự động.

  • Bắt đầu - Dừng: Quản lý ngữ cảnh cũng giúp bạn làm việc với các kịch bản yêu cầu các giai đoạn bắt đầu và dừng. Ví dụ, bạn có thể sử dụng quản lý ngữ cảnh để bắt đầu một bộ đếm thời gian và dừng nó tự động.

  • Thay đổi - Đặt lại: Quản lý ngữ cảnh có thể hoạt động với kịch bản thay đổi và đặt lại. Ví dụ, ứng dụng của bạn cần kết nối tới nhiều nguồn dữ liệu và có một kết nối mặc định. Để kết nối tới một nguồn dữ liệu khác, bạn có thể sử dụng quản lý ngữ cảnh để thay đổi kết nối mặc định sang kết nối mới, làm việc với kết nối mới, và đặt lại về kết nối mặc định sau khi hoàn thành.

Triển khai giao thức quản lý ngữ cảnh trong Python

Ví dụ sau đây minh họa việc triển khai đơn giản hàm open() bằng cách sử dụng giao thức quản lý ngữ cảnh:

class File:
    def __init__(self, filename, mode):
        self.filename = filename
        self.mode = mode

    def __enter__(self):
        print(f'Opening the file {self.filename}.')
        self.__file = open(self.filename, self.mode)
        return self.__file

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
        print(f'Closing the file {self.filename}.')
        if not self.__file.closed:
            self.__file.close()

        return False


with File('data.txt', 'r') as f:
    print(int(next(f)))

Cách nó hoạt động:

  • Khởi tạo filenamemode trong phương thức __init__().
  • Mở file trong phương thức __enter__() và trả về đối tượng file.
  • Đóng file nếu nó đang mở trong phương thức __exit__().

Sử dụng quản lý ngữ cảnh trong Python

để triển khai mô hình bắt đầu và dừng

Ví dụ sau đây định nghĩa một lớp Timer hỗ trợ giao thức quản lý ngữ cảnh:

from time import perf_counter


class Timer:
    def __init__(self):
        self.elapsed = 0

    def __enter__(self):
        self.start = perf_counter()
        return self

    def __exit__(self, exc_type, exc_value, exc_traceback):
        self.stop = perf_counter()
        self.elapsed = self.stop - self.start
        return False

Cách nó hoạt động:

  • Nhập perf_counter từ module time.
  • Bắt đầu bộ đếm thời gian trong phương thức __enter__().
  • Dừng bộ đếm thời gian trong phương thức __exit__() và trả về thời gian đã trôi qua.

Bây giờ, bạn có thể sử dụng lớp Timer để đo thời gian cần thiết để tính toán số Fibonacci của 1000 một triệu lần:

def fibonacci(n):
    f1 = 1
    f2 = 1
    for i in range(n-1):
        f1, f2 = f2, f1 + f2

    return f1


with Timer() as timer:
    for _ in range(1, 1000000):
        fibonacci(1000)

print(timer.elapsed)

Kết bài

Sử dụng quản lý ngữ cảnh trong Python để định nghĩa các ngữ cảnh thực thi trong lệnh with là một cách tiếp cận thông minh để đảm bảo mã của bạn an toàn và hiệu quả. Bằng cách triển khai các phương thức __enter__()__exit__(), bạn có thể hỗ trợ đầy đủ giao thức quản lý ngữ cảnh, giúp tự động hóa việc quản lý tài nguyên như mở/đóng file, khóa/giải phóng, bắt đầu/dừng và thay đổi/đặt lại.

Quản lý ngữ cảnh không chỉ giúp mã của bạn ngắn gọn và dễ đọc hơn mà còn tăng tính bảo mật và hiệu quả trong việc xử lý tài nguyên, đặc biệt trong những tình huống phức tạp. Sử dụng chúng một cách thông minh sẽ giúp bạn tránh được các lỗi tiềm ẩn và đảm bảo rằng tài nguyên được xử lý một cách chính xác. Tóm lại, việc nắm vững và áp dụng quản lý ngữ cảnh sẽ là một bước tiến quan trọng trong việc phát triển các ứng dụng Python chất lượng cao.

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