Trong phần này chúng ta sẽ tìm hiểu một số hàm kiểm tra trạng thái.

Trong Python mọi thứ đều là đối tượng. Một đối tượng thì có các thuộc tính và phương thức. Chúng ta có thể dùng các hàm kiểm tra để biết các thuộc tính và phương thức của một đối tượng.

Hàm dir()

Hàm dir() trả về một danh sách các thuộc tính và phương thức có trong một đối tượng.

>>> dir(())
['__add__', '__class__', '__contains__', '__delattr__', '__dir__', '__doc__', '__eq__', '__format__', '__ge__', '__getattribute__', '__getitem__', '__getnewargs__', '__gt__', '__hash__', '__init__', '__iter__', '__le__', '__len__', '__lt__', '__mul__', '__ne__', '__new__', '__reduce__', '__reduce_ex__', '__repr__', '__rmul__', '__setattr__', '__sizeof__', '__str__', '__subclasshook__', 'count', 'index']

Trong ví dụ trên chúng ta dùng hàm dir() để xem các thuộc tính và phương thức có trong một tuple.

>>> print (().__doc__)
tuple() -> empty tuple
tuple(iterable) -> tuple initialized from iterable's items

If the argument is a tuple, the return value is the same object.

Trong đó có thuộc tính __doc__, chúng ta có thể dùng hàm print() để xem nội dung của thuộc tính này.

import sys

class Object:
   def __init__(self):
      pass
   def examine(self):
      print (self)


o = Object()

print (dir(o))
print (dir([]))
print (dir({}))
print (dir(1))
print (dir())
print (dir(len))
print (dir(sys))
print (dir("String"))

Trong đoạn code trên chúng ta kiểm tra một vài đối tượng khác nhau trong đó có cả đối tượng thuộc lớp do chúng ta định nghĩa.

Nếu không đưa tham số vào thì hàm dir() trả về tên các module trong chương trình.

>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__']
>>> import sys
>>> import math, os
>>> dir()
['__builtins__', '__doc__', '__name__', '__package__', 'math', 'os', 'sys']

Hàm type() và id()

Hàm type() trả về kiểu dữ liệu của một đối tượng.

import sys

def function(): pass

class MyObject():
   def __init__(self):
      pass

o = MyObject()

print (type(1))
print (type(""))
print (type([]))
print (type({}))
print (type(()))
print (type(object))
print (type(function))
print (type(MyObject))
print (type(o))
print (type(sys))

Trong ví dụ trên chúng ta in ra kiểu dữ liệu của một số đối tượng.

<type 'int'>
<type 'str'>
<type 'list'>
<type 'dict'>
<type 'tuple'>
<type 'type'>
<type 'function'>
<type 'classobj'>
<type 'instance'>
<type 'module'>

Hàm id() sẽ trả về id của một đối tượng.

import sys

def fun(): pass

class MyObject():
   def __init__(self):
      pass

o = MyObject()

print (id(1))
print (id(""))
print (id({}))
print (id([]))
print (id(sys))
print (id(fun))
print (id(MyObject))
print (id(o))
print (id(object))

Trong ví dụ trên chúng ta in ra id của một số đối tượng, kể cả đối tượng có sẵn trong Python.

135717024
3084304536
3084111220
3084104940
3084304500
3084112812
3084074556
3084130444
135568640

Module sys

Module sys cung cấp các thông tin về hệ điều hành và tình trạng của Python.

>>> import sys
>>> sys.version
'3.5.1 (v3.5.1:37a07cee5969, Dec  6 2015, 01:38:48) [MSC v.1900 32 bit (Intel)]'
>>> sys.platform
'win32'
>>> sys.path
['C:\\Users\\PhoCode\\', 'C:\\python\\python35.zip', 'C:\\python\\DLLs', 'C:\\python\\lib', 'C:\\python', 'C:\\python\\lib\\site-packages']

Trong ví dụ trên chúng ta kiểm tra phiên bản Python, tên hệ điều hành và các đường dẫn thư mục liên quan.

Chúng ta sẽ kiểm tra một số thuộc tính khác trong module sys. Bạn cũng có thể dùng hàm dir() để lấy về danh sách đầy đủ các thuộc tính và phương thức có trong module sys.

>>> sys.maxsize
2147483647
>>> sys.executable
'C:\\python\\python.exe'
>>> sys.argv
['']

Trong ví dụ trên chúng ta kiểm tra 3 thuộc tính là maxsize, executable, và argv.

>>> sys.maxsize
2147483647

Thuộc tính maxsize lưu trữ giá trị số nguyên lớn nhất được hỗ trợ trong Python.

>>> sys.executable
'C:\\python\\python.exe'

Thuộc tính executable trả về đường dẫn đầy đủ đến trình thông dịch Python.

>>> sys.argv
['']

Thuộc tính argv trả về tham số được đưa vào trình thông dịch Python. Ở đây là danh sách rỗng, nếu bạn chạy từ file script thì tham số này sẽ có ít nhất đường dẫn đến file script của bạn.

Một số hàm khác

def fun(): pass

print (hasattr(object, '__doc__'))
print (hasattr(fun, '__doc__'))
print (hasattr(fun, '__call__'))

print (getattr(object, '__doc__'))
print (getattr(fun, '__doc__'))

Hàm hasattr() kiểm tra xem một đối tượng nào đó có chứa thuộc tính nào đó không. Hàm getattr() sẽ trả về nội dung của thuộc tính đó nếu có.

True
True
True
The most base type
None

Hàm isinstance kiểm tra xem một đối tượng có thuộc một lớp nào đó không.

class MyObject():
   def __init__(self):
      pass

o = MyObject()

print (isinstance(o, MyObject))
print (isinstance(o, object))
print (isinstance(2, int))
print (isinstance('str', str))

Chúng ta đã biết là tất cả mọi thứ trong Python đều là đối tượng, kể cả số hay chuỗi. Tất cả các lớp trong Python đều kế thừa từ một lớp cơ sở có tên là object. Do đó hàm instance sẽ trả về true nếu chúng ta kiểm tra xem một đối tượng có thuộc lớp object hay không.

True
True
True
True

Hàm issubclass() kiểm tra xem một lớp có được kế thừa từ một lớp khác hay không. Nếu chúng ta dùng hàm issubclass() với 2 tham số giống nhau thì cũng trả về True, nói cách khác trong Python thì một lớp cũng là lớp con của chính nó.

class Object():
   def __init__(self):
      pass

class Wall(Object):
   def __init__(self):
      pass

print (issubclass(Object, Object))
print (issubclass(Object, Wall))
print (issubclass(Wall, Object))
print (issubclass(Wall, Wall))

Trong ví dụ trên, chúng ta định nghĩa lớp Wall kế thừa từ lớp Object.

True
False
True
True

Thuộc tính __doc__ là đoạn chuỗi mô tả về một đối tượng nào đó. Thuộc tính __name__ là chuỗi chứa tên của một đối tượng nào đó.

def noaction():
   '''Blah blah blah'''
   pass


funcs = [noaction, len, str]

for i in funcs:
   print (i.__name__)
   print (i.__doc__)
   print ("-" * 75)

Trong ví dụ trên, chúng ta tạo một list chứa tên các hàm, trong đó có một hàm do chúng ta tự định nghĩa, 2 hàm còn lại có sẵn. Sau đó chúng ta duyệt qua list này và in nội dung hai thuộc tính __name__ và __doc__ của mỗi hàm ra.

noaction
Blah blah blah
---------------------------------------------------------------------------
len
len(object) -> integer

Return the number of items of a sequence or mapping.
---------------------------------------------------------------------------
str
str(object) -> string

Return a nice string representation of the object.
If the argument is a string, the return value is the same object.
---------------------------------------------------------------------------

Cuối cùng là hàm callable(), hàm này kiểm tra xem một đối tượng có phải là một hàm hay không.

class Car:      
    def setName(self, name):
        self.name = name    

def fun():
    pass

c = Car()    
    
print (callable(fun))
print (callable(c.setName))
print (callable([]))
print (callable(1))

Trong ví dụ trên chúng ta kiểm tra 4 đối tượng fun, c.setName, [] (list rỗng) và số 1 có phải là các hàm hay không.

print (callable(fun))
print (callable(c.setName))

Chắc chắn fun chính là một hàm do chúng ta tự định nghĩa, setName() là một phương thức (hàm nằm trong một lớp) của lớp Car.

True
True
False
False

 

Trong phần này chúng ta sẽ tìm hiểu về Iterator và Generator.

Iterator là một khái niệm chỉ các lớp dạng danh sách cho phép chúng ta duyệt qua chúng mà không cần quan tâm đến kiểu dữ liệu đó là gì.

Để một lớp được gọi là Iterator thì lớp đó phải hỗ trợ 2 phương thức là __iter__() và __next__(). Cả 2 phương thức đó được gọi chung là giao thức iterator (Iterator Protocol). Trong đó phương thức __iter__() chỉ đơn giản là trả về đối tượng tham chiếu tới chính nó, còn phương thức __next__() trả về phần tử tiếp theo có trong danh sách cho đến phần tử cuối cùng thì giải phóng exception StopIteration.

Hầu hết các kiểu dữ liệu dạng danh sách trong Python như kiểu list, tuple, string, dictionary đều hỗ trợ giao thức Iterator.

str = "formidable"
it = iter(str)

print (it.__next__())
print (it.__next__())
print (it.__next__())

print (list(it))

Trong đoạn code trên, chúng ta sử dụng tính tăng iterator của một string. Hàm iter() sẽ gọi đến phương thức __iter__() có sẵn trong lớp string để lấy về đối tượng tham chiếu đến chính nó. Phương thức __next__() sẽ trả về phần tử tiếp theo trong danh sách. Ngoài ra bạn còn có thể dùng các hàm như list(), tuple() để tạo các đối tượng danh sách mới dựa trên một iterator.

f
o
r
['m', 'i', 'd', 'a', 'b', 'l', 'e']

Trong ví dụ dưới đây, chúng ta sẽ viết một lớp riêng có hỗ trợ giao thức Iterator.

class seq:
   def __init__(self):
      self.x = 0

   def __next__(self):
      self.x += 1
      return self.x**self.x

   def __iter__(self):
      return self


s = seq()
n = 0

for i in s:
   print (i)
   n += 1
   if n > 10:
      break

Trong đoạn code trên, chúng ta tạo một dãy số dài vô tận. Khi chúng ta sử dụng vòng lặp for, vòng lặp sẽ tự động gọi hàm iter() lên đối tượng của chúng ta để lấy về một đối tượng tham chiếu tới chính nó, và cứ mỗi lần lặp nó lại gọi đến phương thức __next__() đế lấy phần tử tiếp theo trong dãy.

def __next__(self):
    self.x += 1
    return self.x**self.x

Phương thức __next__() trả về phần tử tiếp theo trong dãy.

 def __iter__(self):
    return self

Phương thức __iter__ trả về đối tượng tham chiếu đến chính nó (hay còn gọi là đối tượng iterator).

 if n > 10:
      break

Do chúng ta tạo một danh sách dài vô tận nên phải có câu lệnh để ngắt vòng lặp.

1
4
27
256
3125
46656
823543
16777216
387420489
10000000000
285311670611

Trong ví dụ dưới đây, chúng ta sẽ ngắt vòng lặp bằng cách giải phóng exception StopIteration.

class seq14:
   def __init__(self):
      self.x = 0

   def __next__(self):
      self.x += 1
      if self.x > 14:
         raise StopIteration
      return self.x**self.x

   def __iter__(self):
      return self


s = seq14()

for i in s:
   print (i)

Trong đoạn code trên chúng ta in ra 14 số đầu tiên trong dãy.

if self.x > 14:
    raise StopIteration

StopIteration sẽ ngắt vòng lặp.

Generator

Generator chẳng qua cũng chỉ là Iterator, chúng cũng tạo ra một đối tượng kiểu danh sách, nhưng bạn chỉ có thể duyệt qua các phần tử của generator một lần duy nhất vì generator không lưu dữ liệu trong bộ nhớ mà cứ mỗi lần lặp thì chúng sẽ tạo phần tử tiếp theo trong dãy và trả về phần tử đó.

Đoạn code dưới đây ví dụ cách định nghĩa một generator.

def gen():
  x, y = 1, 2
  yield x, y
  x += 1
  yield x, y


it = gen()

print (it.__next__())
print (it.__next__())

try:
  print (it.__next__())
except StopIteration:
  print ("Iteration finished")

Để định nghĩa một generator thì chúng ta dùng từ khóa def giống như khi định nghĩa một hàm. Trong generator chúng ta dùng từ khóa yield để trả về các phần tử.

Từ khóa yield có chức năng y hệt như từ khóa return, chỉ khác ở chỗ là khi bạn gọi phương thức __next__() lần thứ nhất thì generator thực hiện các công việc tính toán giá trị rồi gặp từ khóa yield nào thì nó sẽ trả về các phần tử tại ví trí đó, khi bạn gọi phương thức __next__() lần thứ hai thì generator không bắt đầu chạy tại vị trí đầu tiên mà bắt đầu ngay phía sau từ khóa yield thứ nhất. Cứ như thế generator tạo ra các phần tử trong dãy, cho đến khi không còn gặp từ khóa yield nào nữa thì giải phóng exception StopIteration.

(1, 2)
(2, 2)
Iteration finished

 

Trong phần này chúng ta sẽ tìm hiểu về lỗi ngoại lệ (exception) trong Python.

Lỗi exception là lỗi xảy ra trong quá trình chạy (tiếng anh là run time error). Trong lập trình có 3 loại lỗi là lỗi biên dịch, lỗi ngữ nghĩa và lỗi ngoại lệ. Trong đó lỗi biên dịch dễ phát hiện nhất, lỗi ngoại lệ là lỗi khó phát hiện nhất. Ví dụ như bạn viết một chương trình máy tính bỏ túi gồm các chức năng cộng trừ nhân chia. Thoạt nhìn có vẻ như rất đơn giản, chỉ cần yêu cầu người dùng nhập vào 2 số và phép tính, thực hiện phép tính rồi trả lại kết quả cho người dùng. Nhưng chương trình này sẽ báo lỗi nếu người dùng thực hiện một phép tính chia với số chia là 0. Đó là loại lỗi chỉ xảy ra trong khi chương trình chạy, để phòng ngừa loại lỗi này thì chỉ có một cách là các lập trình viên phải đoán trước các trường hợp lỗi ngoại lệ có thể xảy ra và xử lý chúng trước trong code của mình. Nhưng vì bạn chẳng phải nhà tiên tri, bạn không thể nào đoán trước tất cả mọi thứ được 🙂 nên trên thực tế thì các phần mềm lớn vẫn thường có lỗi chứ không có phần mềm nào không có lỗi cả, công việc của chúng ta là cố gắng phát hiện lỗi và sửa lỗi thôi.

Trong Python và các ngôn ngữ lập trình cấp cao khác như Java, C#… các lỗi exception thường gặp được định nghĩa thành một lớp riêng, mỗi khi chương trình gặp các lỗi này trình thông dịch sẽ báo tên các lỗi đó ra màn hình.

>>> 3 / 0
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: integer division or modulo by zero

Trong ví dụ trên, chúng ta chạy trình thông dịch Python trong cmd và thực hiện phép tính 3 / 0. Chương trình trả về lỗi ZeroDivisionError.

def input_numbers():
    a = float(input("Enter first number:"))
    b = float(input("Enter second number:"))
    return a, b

x, y = input_numbers()
print ("%d / %d is %f" % (x, y, x/y))

Trong đoạn code trên, chúng ta tính phép chia 2 số, nếu một trong 2 số là số 0 thì sẽ nảy sinh một lỗi exception.

Enter first number:2
Enter second number:0
Traceback (most recent call last):
  File "./zerodivision.py", line 12, in <module>
    print "%d / %d is %f" % (x, y, x/y)
ZeroDivisionError: float division

Để xử lý lỗi exception thì chúng ta có 2 cách.

def input_numbers():
    a = float(input("Enter first number:"))
    b = float(input("Enter second number:"))
    return a, b

x, y = input_numbers()

while True:
    if y != 0:
        print ("%d / %d is %f" % (x, y, x/y))
        break
    else:
       print ("Cannot divide by zero")
       x, y = input_numbers() 

Cách thứ nhất là chúng ta kiểm tra bằng các câu lệnh if...else. Cứ thấy người dùng nhập vào số 0 thì chúng ta in câu thông báo và yêu câu nhập lại, không thì thực hiện phép tính và trả kết quả.

Enter first number:4
Enter second number:0
Cannot divide by zero
Enter first number:5
Enter second number:0
Cannot divide by zero
Enter first number:5
Enter second number:6
5 / 6 is 0.833333

Cách thứ hai là “bắt” các đối tượng exception có thể nảy sinh trong Python.

def input_numbers():
    a = float(raw_input("Enter first number:"))
    b = float(raw_input("Enter second number:"))
    return a, b
x, y = input_numbers()

while True:
    try:
        print ("%d / %d is %f" % (x, y, x/y))
        break
    except ZeroDivisionError:
       print ("Cannot divide by zero")
       x, y = input_numbers() 

Để bắt exception thì chúng ta sử dụng câu lệnh try...except. Trong ví dụ trên, sau từ khóa try là các câu lệnh thực hiện các công việc của chúng ta. Sau câu lệnh except là tên exception có thể xảy ra. Bên trong except là các câu thông báo lỗi mà chúng ta muốn in ra. Khi chạy ban đầu chương trình sẽ thực thi các câu lệnh bên trong try, nếu có exception xảy ra thì câu lệnh except sẽ “bắt” exception đó rồi thực hiện phần thông báo lỗi.

except ValueError:
   pass
except (IOError, OSError):
   pass

Bạn có thể “bắt” nhiều exception bằng cách dùng nhiều câu lệnh except hoặc đặt các exception bên trong một tuple.

Tham số đối tượng exception

Khi trình thông dịch báo lỗi exception, thì một đối tượng của lớp exception đó được tạo ra và bạn có thể tham chiếu đến nó bằng cách đặt một tham số thứ 2 vào sau tên của exception để lấy tham chiếu đến đối tượng này (thường chúng ta đặt tên là e hoặc exception).

try:
    3/0
except ZeroDivisionError, e:
    print ("Cannot divide by zero")
    print ("Message:", e.message)
    print ("Class:", e.__class__)

Trong đối tượng exception có một thuộc tính tên là message. Đây là câu thông báo lỗi có sẵn trong Python.

Cannot divide by zero
Message: integer division or modulo by zero
Class: <type 'exceptions.ZeroDivisionError'>

Cấu trúc phân cấp của exception

Hệ thống exception cũng được phân cấp, với lớp gốc là lớp Exception.

try:
    while True:
       pass
except KeyboardInterrupt:
   print ("Program interrupted")

Trong đoạn code trên chúng ta có một vòng lặp vô tận. Nếu chúng ta bấm Ctrl+C, vòng lặp sẽ bị ngắt bởi lỗi KeyboardInterrupt.

Exception
  BaseException
    KeyboardInterrupt

Lớp KeyboardInterrupt là lớp kế thừa từ lớp BaseException.

try:
    while True:
       pass
except BaseException:
   print ("Program interrupted")

Chúng ta có thể bắt lỗi BaseException thay vì bắt lỗi KeyboardInterrupt.

Định nghĩa exception

Chúng ta có thể định nghĩa các lớp exception của riêng chúng ta.

class BFoundError(Exception):
   def __init__(self, value):
      print ("BFoundError: b character found at position %d" % value)

string = "You make me want to be a better man."

pos = 0
for i in string:
   if i == 'b':
      raise BFoundError(pos)
   pos = pos + 1

Các lớp exception mới đều phải được kế thừa từ lớp Exception. Để giải phóng một exception thì chúng ta dùng từ khóa raise. Trong ví dụ trên, chúng ta định nghĩa lớp BFoundError, một string và một vòng lặp, chúng ta duyệt qua string, nếu tìm thấy kí tự b trong chuỗi thì giải phóng exception.

BFoundError: b character found at position 20
Traceback (most recent call last):
  File "C:\Users\PhoCode\python\b.py", line 16, in <module>
    raise BFoundError, pos 
__main__.BFoundError

Từ khóa finally

Sau khối lệnh except chúng ta có thể có từ khóa finally và một số câu lệnh. Các câu lệnh trong khối finally sẽ được thực thi cho dù có hay không có lỗi exception nào xảy ra. Thường thì các câu lệnh trong finally được dùng để thực hiện các công việc giải phóng tài nguyên…

f = None

try:
   f = file('indaclub', 'r')
   contents = f.readlines()
   for i in contents:
      print (i,)
except IOError:
   print ('Error opening file')
finally:
   if f:
      f.close()

Đoạn code trên sẽ mở một file, nếu vì một lý do gì đó mà file không thể mở được thì lỗi IOError sẽ xảy ra. Và cho dù có lỗi hay không có lỗi xảy ra thì chúng ta vẫn làm công việc đóng file trong phần finally.

Trong bài này chúng ta sẽ tìm hiểu về gói (Package) trong Python.

Một package đơn giản là một thư mục chứa các module có liên quan với nhau, trong thư mục này có một file đặc biệt tên là __init__.py.

Như trong bài trước chúng ta đã biết trong Python có các cách sau để quản lý code:

• Dùng hàm
• Dùng lớp
• Dùng module
• Dùng package

Nếu chương trình của chúng ta đủ lớn (cỡ hàng trăm module) thì chúng ta nên dùng package.

Để tạo một package thì bạn làm những bước sau đây:

• B1: Tạo một thư mục với tên package mà bạn muốn đặt
• B2: Trong thư mục đó tạo một file có tên __init__.py
• B3: Đặt các module mà bạn viết vào thư mục đó

Bất cứ thư mục nào chứa file __init__.py sẽ sẽ trở thành một package của Python.

Ví dụ: mình tạo một folder với tên constants, trong file này mình tạo file __init__.py và một module có tên names (file có tên names.py)

test_package.py
constants/
          __init__.py
          names.py 

print ("Package names initialized!")

names = ('Jack', 'Jessica', 'Robert', 'Lucy', 'Tom')

Vậy là bạn đã tạo xong package constants rồi. Bây giờ chúng ta sẽ tạo một file script Python ở ngoài để dùng thử.

from constants import names
print (names.names)

Để sử dụng package thì bạn dùng câu lệnh import như dùng với module bình thường.

Package names initialized!
('Jack', 'Jessica', 'Robert', 'Lucy', 'Tom')

Bạn cũng có thể tạo một package trong một package hay còn gọi là các package con.

test_package.py
constants/
          __init__.py
          names.py 
          numbers/
                   __init__.py
                   integers.py

Trong ví dụ trên chúng tạo package numbers trong package constants. Bên trong package numbers có một module tên là integers.

print ("Package constants.numbers initialized")

Các file __init__.py bạn có thể để trống chứ không cần ghi gì trong đó cả.

integers = (2, 3, 45, 6, 7, 8, 9)

from constants import names
from constants.numbers import integers

print (names.names)
print (integers.integers)

Để import package con thì bạn dùng dấu chấm.

Package constants initialized!
Package constants.numbers initialized!
('Jack', 'Jessica', 'Robert', 'Lucy', 'Tom')
(2, 3, 45, 6, 7, 8, 9)

 

Trong phần này chúng ta sẽ tìm hiểu về module trong Python.

Module trong Python rất đơn giản, đó là các file chứa code python có đuôi mở rộng là .py. Dùng module là một cách tuyệt vời để quản lý code Python, ngoài module ra thì chúng ta còn có các cách sau:

• Dùng Hàm
• Dùng Lớp
• Dùng Module
• Dùng Package

Trong đó quy mô nhỏ nhất là hàm và lớn nhất là Package. Bạn có thể hình dung chúng ta viết hàm để chia nhỏ các công việc ra, sau đó gộp các hàm liên quan với nhau vào một lớp cụ thể, các lớp có liên quan với nhau lại được gộp vào một file làm một module, cứ thế chương trình lớn dần và chúng ta lại gộp các module thành một package. Chúng ta sẽ tìm hiểu về package ở bài sau.

Đặt tên module

Tên module là tên file có phần mở rộng là .py. Ví dụ như chúng ta có file empty.py thì empty là tên module. Mặc nhiên module này có một biến tên là __name__, biến này lưu trữ tên của module đang được sử dụng. Khi chúng ta viết một file Python rồi chạy thì biến thì tên module của file này được gọi là __main__.

Trong ví dụ dưới đây chúng ta có 2 file: empty.py và modulename.py. Khi chúng ta chạy từ file modulename.py thì file này được gọi là module main. Module main sử dụng module của file empty.py. Để sử dụng một module thì chúng ta dùng từ khóa import. 

"""
An empty module
"""

import empty
import sys

print (__name__)
print (empty.__name__)
print (sys.__name__)

Trong đoạn code trên chúng ta sử dụng 2 module, thứ nhất là module sys có sẵn trong Python và thứ hai là module empty do chúng ta tự tạo ra. Chúng ta in tên của các module này ra màn hình

__main__
empty
sys

Tên của module main sẽ luôn luôn là __main__. Các module khác sẽ là tên file.

Thư mục chứa module

Khi chúng ta import một module nào đó. Trình thông dịch sẽ tìm các module có sẵn trong Python. Nếu không thấy, nó sẽ tìm trong biến sys.path, biến này lưu trữ một list các chuỗi đường dẫn bao gồm đường dẫn đến thư mục hiện tại của file và đường dẫn đến thư mục cài đặt Python cùng với một số thư mục con bên trong. Nếu không tìm thấy module thì báo lỗi ImportError.

import sys
import textwrap

sp = sorted(sys.path)
dnames = ', '.join(sp)

print (textwrap.fill(dnames))

Đoạn code trên in ra tất cả các thư mục trong biến sys.path.

import textwrap

Module textwrap dùng để định dạng kiểu hiển thị.

sp = sorted(sys.path)

Dòng code trên lấy danh sách các đường dẫn thư mục và sắp xếp chúng.

dnames = ', '.join(sp)

Sau đó chúng ta nối chúng lại thành một chuỗi, ngăn cách bởi dấu phẩy.

C:\Users\PhoCode\, C:\Python, C:\Python\DLLs, C:\Python\lib,
C:\Python\lib\site-packages, C:\Python\python35.zip

Từ khóa import

Như chúng ta đã biết từ khóa này được dùng để tích hợp một module vào chương trình.

from module import *

Cú pháp trên có ý nghĩa là tích hợp tất cả những gì có trong module vào chương trình của chúng ta ngoại trừ các đối tượng có tên bắt đầu bằng dấu gạch dưới _. Những đối tượng này được sử dụng với tên của module chứ không thể được gọi riêng như những đối tượng khác.

from math import *

print (cos(3))
print (pi)

Đoạn code trên tích hợp tất cả các đối tượng có thể sử dụng trong module math vào chương trình. Chúng ta có thể gọi các hàm trong module này một cách trực tiếp chứ không cần phải thông qua tên module.

-0.9899924966
3.14159265359

Cách import kiểu này có thể làm rối loạn chương trình của chúng ta vì có thể có rất nhiều module trùng tên với nhau, do đó chúng sẽ bị ghi đè.

from math import  *

pi = 3.14

print (cos(3))
print (pi)

Đoạn code trên sẽ in ra con số 3.14. Vì trình thông dịch nghĩ rằng chúng ta muốn sử dụng biến pi do chúng ta tự gán chứ không phải biến pi có sẵn trong module math.

Ví dụ dưới đây kiểm nghiệm các hàm không được tích hợp vào chương trình bằng cách sử dụng kiểu import trên.

"""
names is a test module
"""

_version = 1.0

names = ["Paul", "Frank", "Jessica", "Thomas", "Katherine"]

def show_names():
   for i in names:
      print (i)

def _show_version():
   print (_version)

from names import *

print (locals())

show_names()

Biến _version và hàm _show_version() sẽ không được tích hợp vào module private vì tên của chúng có dấu gạch dưới ở đầu. Chúng ta dùng hàm locals() để in ra các module đã được tích hợp.

{'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, '__file__': './private.py', 
'show_names': <function show_names at 0xb7dd233c>, 
'names': ['Paul', 'Frank', 'Jessica', 'Thomas', 'Katherine'],
 '__name__': '__main__', '__doc__': None}
Paul
Frank
Jessica
Thomas
Katherine

from module import fun, var

Kiểu cú pháp trên chỉ tích hợp một số đối tượng được chỉ định vào module của chúng ta.

from math import sin, pi

print (sin(3))
print (pi)

Trong ví dụ trên chúng ta tích hợp 2 đối tượng sin và pi từ module math.

from names import _version, _show_version

print (_version)
_show_version()

Với kiểu cú pháp này chúng ta có thể tích hợp các module có tên có dấu gạch dưới ở đầu.

1.0
1.0

import module

Cú pháp cuối cùng này là cú pháp được sử dụng nhiều nhất. Bạn có thể dùng tất cả các đối tượng có trong module và để sử dụng thì bạn phải ghi tên module cùng với dấu chấm rồi mới đến tên đối tượng. Nhờ đó mà chương trình của bạn không bị rối tung lên.

import math

pi = 3.14

print (math.cos(3))
print (math.pi)
print (math.sin(3))
print (pi)

Trong ví dụ trên chúng ta import module math. Chúng ta có thể truy xuất được cả biến pi của chúng ta và biến pi trong module math.

-0.9899924966
3.14159265359
0.14112000806
3.14

import math as m

print (m.pi)
print (m.cos(3))

Ngoài ra khi import một module nào đó, bạn có thể muốn dùng một cái tên khác ngắn gọn hơn bằng cách thêm từ khóa as cùng với tên mà bạn muốn dùng. Tên này chỉ có hiệu lực trong file mà bạn đang viết.

3.14159265359
-0.9899924966

Nếu bạn import sai tên module thì lỗi ImportError sẽ nảy sinh.

try:
    import empty2
except ImportError, e:
    print ('Failed to import:', e)

Trong ví dụ trên, chúng ta không có module nào tên là empty2 do đó trình thông dịch báo lỗi.

Failed to import: No module named empty2

Thực thi module

Để sử dụng module thì chúng ta import nó từ chương trình của chúng ta nhưng chúng ta cũng có thể chạy chính nó. Ngoài các module có sẵn trong Python còn có rất nhiều lập trình viên viết các module khác cho Python. Thường thì sau khi viết xong họ hay viết những đoạn code để kiểm tra module của mình ở cuối file.

Chúng ta sẽ kiểm chứng điều này bằng cách viết module in dãy số fibonacci. Dãy số fibbonacci là dãy số mà số thứ i bằng tổng của số thứ i-1 và i-2, ngoại trừ hai số đầu tiên có giá trị là 1.

"""
A module containing the fibonacci
function. 
"""

def fib(n):
    a, b = 0, 1
    while b < n:
        print (b,)
        (a, b) = (b, a + b)


# testing

if __name__ == '__main__':
   fib(500)

Chúng ta sẽ chạy module này từ command prompt.

1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

Trong đoạn code trên chúng ta có câu lệnh if để kiểm tra, nếu module được chạy từ trình biên dịch thì nó sẽ tự thực thi câu lệnh fib(500). Còn nếu được import từ module khác thì không.

>>> import fibonacci as fib
>>> fib.fib(500)
1 1 2 3 5 8 13 21 34 55 89 144 233 377

Trong phần này chúng ta sẽ tìm hiểu về lập trình hướng đối tượng trong Python.

Lập trình hướng đối tượng (gọi tắt là OOP, từ chữ Anh ngữ object-oriented programming), là kĩ thuật lập trình hỗ trợ công nghệ đối tượng. OOP được xem là giúp tăng năng suất, đơn giản hóa độ phức tạp khi bảo trì cũng như mở rộng phần mềm bằng cách cho phép lập trình viên tập trung vào các đối tượng phần mềm ở bậc cao hơn. Ngoài ra, nhiều người còn cho rằng OOP dễ tiếp thu hơn cho những người mới học về lập trình hơn là các phương pháp trước đó (theo Wikipedia).

Trong OOP có các khái niệm cơ bản sau đây:

• Trừu tượng (Abstraction)
• Đa hình (Polymorphism)
• Đóng gói (Encapsulation)
• Kế thừa (Inheritance)

Các khái niệm trên giải thích theo wikipedia hay lấy trong sách rất khó hiểu nên mình sẽ làm ví dụ luôn và tới đoạn nào mình sẽ giải thích đoạn đó cho dễ hiểu.

Khái niệm đối tượng

Đối tượng là các thực thể của một lớp nào đó. Lớp là khuôn mẫu của các đối tượng. Ví dụ như list, tuple, dictionary, string, int… là các lớp. Khi chúng ta khai báo biến thuộc các lớp này thì chúng là các đối tượng. Tất cả mọi thứ trong Python đều là đối tượng.

import sys


def function(): pass


print (type(1))
print (type(""))
print (type([]))
print (type({}))
print (type(()))
print (type(object))
print (type(function))
print (type(sys))

Trong ví dụ trên nhờ vào hàm type() mà chúng ta biết được thực chất tất cả các kiểu dữ liệu và các module mà chúng ta đã học thực chất đều là các đối tượng.

<class 'int'>
<class 'str'>
<class 'list'>
<class 'dict'>
<class 'tuple'>
<class 'type'>
<class 'function'>
<class 'module'>

Từ khóa class

Trong ví dụ trên, các lớp mà chúng ta kiểm tra bằng hàm type là các lớp có sẵn trong Python. Khi chúng ta muốn định nghĩa một lớp cho riêng mình thì chúng ta dùng từ khóa class. Một lớp có thể hiểu là một bản thiết kế để tạo ra một thực thể (mà chúng ta gọi là đối tượng). Một đối tượng là một thực thể được xây dựng từ một bản thiết kế đó (mà chúng ta gọi là lớp). Ví dụ chúng ta định nghĩa lớp Dog, thì chúng ta có các đối tượng là Huck, Lulu…. 😀

class First:
   pass

fr = First()

print (type(fr))
print (type(First))

Trong đoạn code trên chúng ta định nghĩa một lớp. Phần thân lớp tạm thời được để trống.

fr = First()

Ở dòng trên chúng ta xây dựng nên thực thể fr từ bản thiết kế First. Hay nói cách khác là chúng ta đã tạo ra đối tượng fr từ lớp First.

<class '__main__.First'>
<class 'type'>

Bên trong một lớp, chúng ta có thể định nghĩa các biến và hàm, biến và hàm bên trong một lớp được gọi là thuộc tính và phương thức. Chẳng hạn chúng ta định nghĩa lớp Employee (nhân viên), bên trong lớp này sẽ có thuộc tính Salary (lương) và phương thức calculateSalary (tính tiền lương).

Thuộc tính

Thuộc tính là biến nằm trong một lớp. Thuộc tính mô tả các đặc tính của một đối tượng. Trong Python có một phương thức đặc biệt gọi là  __init__() dùng để khởi tạo giá trị cho các thuộc tính của một đối tượng.

class Cat:
   def __init__(self, name):
      self.name = name


missy = Cat('Missy')
lucky = Cat('Lucky')

print (missy.name)
print (lucky.name)

Trong đoạn code trên, chúng ta định nghĩa lớp Cat. Bên trong lớp này, chúng ta định nghĩa phương thức __init__(). Phương thức __init__() là phương thức khởi tạo của tất cả các lớp, mỗi khi tạo một đối tượng phương thức này sẽ tự động được gọi.

def __init__(self, name):

Bất cứ phương thức nào của Python cũng đều phải có tham số đầu tiên là self rồi mới đến các tham số khác. self thực ra chỉ là biến đối tượng đã gọi phương thức này mà thôi. Chẳng hạn trong ví dụ trên khi chúng ta gọi missy = Cat("Missy") thì self chính là missy. 

self.name = name

Ở dòng trên chúng ta khởi tạo thuộc tính name và gán giá trị cho nó.

missy = Cat('Missy')
lucky = Cat('Lucky')

Trong hai dòng trên chúng ta dùng hàm Cat() để tạo ra hai đối tượng lớp thuộc lớp Cat. Chúng ta không trực tiếp đưa tham số self vào mà chỉ đưa các tham số thứ 2 trở đi thôi, self được tự động đưa vào bởi trình thông dịch. Trong ví dụ trên “Missy” và “Lucky” sẽ được gán cho thuộc tính name trong lớp Cat.

print (missy.name)
print (lucky.name)

Trong hai dòng code trên chúng ta in ra giá trị của thuộc tính name trong hai đối tượng Cat. Để truy xuất đến thuộc tính của một đối tượng thì chúng ta ghi tên đối tượng, dấu chấm và tên thuộc tính.

Missy
Lucky

Ngoài ra bạn có thể gán giá trị cho các thuộc tính ở bất cứ đâu sau phần định nghĩa lớp chứ không chỉ riêng bên trong phương thức khởi tạo.

class Dynamic:
   pass


d = Dynamic()
d.name = "Dynamic"
print (d.name)

Trong ví dụ trên chúng ta định nghĩa lớp Dynamic.

d.name = "Dynamic"

Ở dòng này chúng ta khai báo và gán giá trị cho thuộc tính name.

Dynamic

Một đặc điểm nữa trong Python bạn có thể định nghĩa các thuộc tính chung cho mọi đối tượng.

class Cat:
   species = 'mammal'

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


missy = Cat('Missy', 3)
lucky = Cat('Lucky', 5)

print (missy.name, missy.age)
print (lucky.name, lucky.age)

print (Cat.species)
print (missy.__class__.species)
print (lucky.species)

Trong ví dụ trên, chúng ta tạo ra hai đối tượng Cat với thuộc tính name và age, hai thuộc tính này được khai báo bên trong phương thức __init__() và được gọi là thuộc tính đối tượng. Ngoài ra hai đối tượng này còn có một thuộc tính chung là thuộc tính species, thuộc tính này được khai báo ở ngoài phương thức __init__() và được gọi là thuộc tính lớp. Thuộc tính lớp được chia sẻ chung cho mọi đối tượng của lớp đó, trong khi thuộc tính đối tượng chỉ dành riêng cho đối tượng. Nghĩa là khi bạn thay đổi giá trị của thuộc tính chia sẻ trong một đối tượng thì tất cả các thuộc tính chia sẻ đó trong các đối tượng khác cũng thay đổi theo.

print (Cat.species)
print (missy.__class__.species)

Có hai cách để truy xuất thuộc tính lớp, thứ nhất là thông qua tên lớp, cách thứ hai là thông qua một thuộc tính đặc biệt nữa là thuộc tính __class__.

Missy 3
Lucky 5
mammal
mammal
mammal

Phương thức

Phương thức chẳng qua là các hàm, chỉ khác hàm bình thường ở chỗ chúng được định nghĩa bên trong một lớp. Các phương thức được sử dụng để thực hiện các công việc cụ thể. Phương thức là một thành phần quan trọng trong khái niệm Encapsulation (đóng gói). Chẳng hạn như bạn có một lớp tên là Network, lớp này có phương thức connect() dùng để kết nối đến các máy tính trong mạng LAN, thì bạn chỉ quan tâm rằng phương thức này làm công việc kết nối mạng chứ không quan tâm đến việc nó kết nối như thế nào.

class Circle:
   pi = 3.141592

   def __init__(self, radius=1):
      self.radius = radius 

   def area(self):
      return self.radius * self.radius * Circle.pi

   def setRadius(self, radius):
      self.radius = radius

   def getRadius(self):
      return self.radius


c = Circle()

c.setRadius(5)
print (c.getRadius())
print (c.area())

Trong ví dụ trên, chúng ta định nghĩa lớp Circle (hình tròn) và 3 phương thức mới.

 def area(self):
    return self.radius * self.radius * Circle.pi

Phương thức area() trả về diện tích hình tròn.

def setRadius(self, radius):
   self.radius = radius

Phương thức setRadius() thiết lập giá trị cho thuộc tính radius (bán kính).

 def getRadius(self):
    return self.radius

Phương thức getRadius() trả về lấy giá trị bán kính.

 c.setRadius(5)

Chúng ta gọi các phương thức thông qua biến đối tượng.

5
78.5398

Kế thừa

Kế thừa là định nghĩa một lớp dựa trên một lớp đã được định nghĩa trước đó. Lớp kế thừa từ lớp khác được gọi là lớp dẫn xuất, lớp được các lớp khác kế thừa mình thì gọi là lớp cơ sở. Kế thừa trong lập trình hướng đối tượng cho phép chúng ta sử dụng lại mã nguồn và giảm độ phức tạp của chương trình. Lớp dẫn xuất có thể kế thừa hoặc mở rộng các tính năng của lớp cơ sở.

class Animal:
   def __init__(self):
      print ("Animal created")

   def whoAmI(self):
      print ("Animal")

   def eat(self):
      print ("Eating")


class Dog(Animal):
   def __init__(self):
      Animal.__init__(self)
      print ("Dog created")

   def whoAmI(self):
      print ("Dog")

   def bark(self):
      print ("Woof!")


d = Dog()
d.whoAmI()
d.eat()
d.bark()

Trong ví dụ trên chúng ta định nghĩa hai lớp là là Animal và lớp Dog. Lớp Dog kế thừa từ lớp Animal, thừa hưởng một số phương thức của lớp Animal và có các phương thức của riêng nó. Ở trên lớp Dog kế thừa phương thức eat(), kế thừa và thay đổi phương thức whoAmI(), ngoài ra lớp Dog còn có phương thức của riêng nó là phương thức bark().

class Dog(Animal):
    def __init__(self):
        Animal.__init__(self)
        print ("Dog created")

Để kế thừa một lớp thì chúng ta đặt tên lớp đó bên trong cặp dấu ngoặc tròn () ngay phía sau phần định nghĩa tên lớp. Nếu bên trong lớp cơ sở đã định nghĩa phương thức __init__(), chúng ta phải gọi lại phương thức __init__() từ lớp cơ sở.

Animal created
Dog created
Dog
Eating
Woof!

Đa hình

Đa hình là bạn có thể sử dụng các toán tử hay các hàm trên nhiều kiểu dữ liệu khác nhau.

a = "alfa"
b = (1, 2, 3, 4)
c = ['o', 'm', 'e', 'g', 'a']

print (a[2])
print (b[1])
print (c[3])

Bản thân các hàm có sẵn trong Python cũng có tính chất đa hình. Chẳng hạn như hàm print() mà chúng ta hay dùng, mỗi lần gọi hàm này bạn có thể đưa vào hầu hết các kiểu dữ liệu khác nhau.

f
2
g

Trong hướng đối tượng thì tính đa hình càng được phát huy tác dụng.

class Animal:
   def __init__(self, name=''):
      self.name = name

   def talk(self):
      pass


class Cat(Animal):
   def talk(self):
      print ("Meow!")


class Dog(Animal):
   def talk(self):
      print ("Woof!")


a = Animal()
a.talk()

c = Cat("Missy")
c.talk()

d = Dog("Rocky")
d.talk()

Trong ví dụ trên, chúng ta định nghĩa hai lớp chó (Dog) và mèo (Cat) kế thừa từ lớp Animal. Do đó cả hai lớp này đều kế thừa phương thức talk() của lớp Animal, nhưng mỗi lớp lại in ra hai dòng text khác nhau.

Meow!
Woof!

Các phương thức đặc biệt

Tất cả các lớp dù là có sẵn hay do chúng ta định nghĩa đều kế thừa từ một lớp gốc trong Python có tên là object. Lớp này có sẵn một số phương thức và đương nhiên là các lớp do chúng ta định nghĩa đều kế thừa các phương thức này, ví dụ như phương thức __init__()… Trong Python khi chúng ta gọi đến các hàm hay toán tử được xây dựng sẵn như print(), del… chúng sẽ gọi đến các phương thức gốc của lớp object. Chính vì các lớp do chúng ta định nghĩa đều được kế thừa từ lớp object nên chúng ta cũng có thể dùng các hàm hay toán tử có sẵn trong Python với các lớp của chúng ta. Trong các ngôn ngữ như C++ thì tính chất này được gọi là quá tải toán tử (operator overloading).

class Book:
   def __init__(self, title, author, pages):
      print ("A book is created")
      self.title = title
      self.author = author
      self.pages = pages

   def __str__(self):
      return "Title:%s , author:%s, pages:%s " % \
              (self.title, self.author, self.pages)

   def __len__(self):
      return self.pages

   def __del__(self):
      print ("A book is destroyed")


book = Book("Inside Steve's Brain", "Leander Kahney", 304)

print (book)
print (len(book))
del book

Trong ví dụ trên, chúng ta định nghĩa lớp Book. Bên trong lớp này chúng ta định nghĩa 4 phương thức được kế thừa từ lớp object là __init__(),__str__(), __len__() và __del__().

print (book)

Khi sử dụng hàm print(), hàm này sẽ gọi đến phương thức __str__(), do đó khi chúng ta kế thừa lại phương thức này, hàm print() sẽ gọi đến phương thức __str__() trong lớp Book của chúng ta.

print (len(book))

Tương tự, hàm len() gọi đến phương thức __len__()

del book

Từ khóa del gọi đến phương thức __del__() và trên thực tế là phương thức này làm công việc hủy bỏ một đối tượng ra khỏi bộ nhớ. Nhưng ở đây chúng ta kế thừa phương thức này chỉ làm công việc là in ra một đoạn text.

Trong ví dụ dưới đây, chúng ta sẽ kế thừa các toán tử cộng và trừ.

class Vector:

  def __init__(self, data):
    self.data = data

  def __str__(self):
    return repr(self.data)

  def __add__(self, other):
    data = []
    for j in range(len(self.data)):
      data.append(self.data[j] + other.data[j])
    return Vector(data)

  def __sub__(self, other):
    data = []
    for j in range(len(self.data)):
      data.append(self.data[j] - other.data[j])
    return Vector(data)


x = Vector([1, 2, 3])
y = Vector([3, 0, 2])
print (x + y)
print (y - x)

def __add__(self, other):
  data = []
  for j in range(len(self.data)):
    data.append(self.data[j] + other.data[j])
  return Vector(data)

Chúng ta định nghĩa lớp Vector, lớp vector này kế thừa hai phương thức __add__() và __sub__(). phương thức __add__() sẽ được gọi khi sử dụng toán tử + và phương thức __sub__() sẽ được gọi khi sử dụng toán tử -.

[4, 2, 5]
[2, -2, -1]