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.

Tìm hiểu về lớp Property trong Python

Trong bài viết này, bạn sẽ tìm hiểu về lớp property trong Python và cách sử dụng nó để định nghĩa các thuộc tính cho một lớp. Lớp property giúp bạn kiểm soát cách các thuộc tính của đối tượng được truy cập và thay đổi, đồng thời duy trì tính tương thích và bảo mật của mã. Qua đó, bạn có thể đảm bảo rằng các thuộc tính của đối tượng luôn tuân thủ những quy tắc nhất định mà không cần thay đổi cách người dùng truy cập chúng.

test php

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

Giới thiệu về thuộc tính trong lớp property trong Python

Hãy xem xét ví dụ về một lớp Person có hai thuộc tính nameage, và tạo ra một đối tượng mới của lớp này như sau:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age
        

john = Person('John', 18)

Trong ví dụ này, bạn có thể thay đổi giá trị của thuộc tính age như sau:

john.age = 19

Tuy nhiên, bạn cũng có thể gán một giá trị không hợp lệ như sau:

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

john.age = -1

Điều này dẫn đến một giá trị age không hợp lệ về mặt ngữ nghĩa, vì tuổi không thể âm. Để tránh tình trạng này, bạn có thể sử dụng câu lệnh if để kiểm tra tính hợp lệ mỗi khi gán giá trị mới cho age:

age = -1
if age <= 0:
    raise ValueError('Tuổi phải lớn hơn 0')
else:
    john.age = age

Tuy nhiên, việc này có thể lặp lại và khó bảo trì. Để tránh lặp lại, bạn có thể định nghĩa các phương thức getter và setter.

Getter và Setter

Phương thức gettersetter cung cấp một giao diện để truy cập và thay đổi giá trị của thuộc tính. Trong ví dụ dưới đây, bạn có thể làm cho thuộc tính age trở thành riêng tư và sử dụng các phương thức này để thao tác với thuộc tính đó:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.set_age(age)

    def set_age(self, age):
        if age <= 0:
            raise ValueError('Tuổi phải lớn hơn 0')
        self._age = age

    def get_age(self):
        return self._age

Trong ví dụ trên, set_age() là setter và get_age() là getter. Nếu giá trị age không hợp lệ, phương thức set_age() sẽ ném ra một ngoại lệ ValueError. Điều này giúp đảm bảo rằng giá trị tuổi luôn hợp lệ.

Tuy nhiên, việc sử dụng phương thức getter và setter trực tiếp có thể làm thay đổi cấu trúc của lớp, gây ra vấn đề tương thích ngược nếu lớp đã được sử dụng trước đó. Để duy trì tính tương thích, Python cung cấp lớp property.

Lớp Property trong Python

Lớp property trong Python cho phép bạn tạo ra một đối tượng thuộc tính. Cú pháp của nó như sau:

property(fget=None, fset=None, fdel=None, doc=None)
  • fget: Phương thức để lấy giá trị của thuộc tính.
  • fset: Phương thức để gán giá trị cho thuộc tính.
  • fdel: Phương thức để xóa thuộc tính.
  • doc: Chuỗi chú thích cho thuộc tính.

Ví dụ dưới đây cho thấy cách sử dụng property để tạo thuộc tính age cho lớp Person:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def set_age(self, age):
        if age <= 0:
            raise ValueError('Tuổi phải lớn hơn 0')
        self._age = age

    def get_age(self):
        return self._age

    age = property(fget=get_age, fset=set_age)

Ở đây, thuộc tính age được định nghĩa bằng cách gọi property() và được gán cho age. Lưu ý rằng age là một thuộc tính của lớp, không phải của đối tượng. Khi truy cập thuộc tính này, Python sẽ gọi các phương thức tương ứng để lấy hoặc gán giá trị.

Ví dụ:

john = Person('John', 18)
print(john.age)  # 18
john.age = 19
print(john.age)  # 19

Python sẽ gọi phương thức get_age() để lấy giá trị và phương thức set_age() để gán giá trị cho age.

Kết bài

Lớp property() trong Python mang lại sự linh hoạt và tiện lợi trong việc quản lý các thuộc tính của lớp, giúp bạn dễ dàng kiểm soát cách chúng được truy cập và thay đổi. Bằng cách sử dụng property(), bạn có thể đảm bảo rằng các quy tắc và điều kiện được áp dụng cho các giá trị thuộc tính mà không làm ảnh hưởng đến mã nguồn hiện có. Điều này không chỉ giúp duy trì tính tương thích ngược mà còn cải thiện tính bảo mật và ổn định của ứng dụng, đặc biệt khi yêu cầu xử lý phức tạp cho các thuộc tính.

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