- vừa được xem lúc

"Bóc tách" Tuple trong Python: Hơn Cả Một Dấu Ngoặc Tròn!

0 0 2

Người đăng: Hồ Minh Anh

Theo Viblo Asia

"Bóc tách" Tuple trong Python: Hơn Cả Một Dấu Ngoặc Tròn!

Bạn đã quen với danh sách (list) linh hoạt trong Python rồi đúng không? Hôm nay, chúng ta sẽ khám phá một người anh em "tĩnh tại" của list, đó chính là tuple. Nghe có vẻ hơi khô khan? Đừng lo, tuple ẩn chứa những điều thú vị và cách truy cập dữ liệu cực kỳ đa dạng đấy!

Tuple, một cấu trúc dữ liệu bất biến trong Python, cung cấp các phương thức hiệu quả để truy cập và trích xuất dữ liệu. Tương tự như list, các phần tử trong tuple được định danh thông qua hệ thống chỉ mục (indexing), bắt đầu từ vị trí 0.

1. Truy Cập Phần Tử Theo Chỉ Mục (Indexing):

Cơ chế truy cập trực tiếp thông qua chỉ mục cho phép lấy ra các phần tử riêng lẻ dựa trên vị trí của chúng trong tuple.

my_tuple = (1, 2, "hello", 4.5)
element_at_index_0 = my_tuple[0] # Trả về: 1
element_at_index_2 = my_tuple[2] # Trả về: "hello"

Ngoài ra, Python hỗ trợ chỉ mục âm (negative indexing), cho phép truy cập các phần tử từ cuối tuple.

last_element = my_tuple[-1] # Trả về phần tử cuối cùng: 4.5
second_last_element = my_tuple[-2] # Trả về phần tử áp cuối: "hello"

2. Trích Xuất Dãy Phần Tử Bằng Cắt (Slicing):

Toán tử cắt ":" cung cấp khả năng trích xuất một subsequence các phần tử từ tuple. Cú pháp tổng quát là tuple [ start : end : step], trong đó:

start: Chỉ mục bắt đầu (bao gồm). end: Chỉ mục kết thúc (không bao gồm). step: Bước nhảy giữa các phần tử (tùy chọn).

my_tuple = (1, 2, "hello", 4.5, 6, 7)
sub_tuple_1_to_3 = my_tuple[1:4] # Trả về: (2, "hello", 4.5)
first_three_elements = my_tuple[:3] # Trả về: (1, 2, 'hello')
elements_from_index_3 = my_tuple[3:] # Trả về: (4.5, 6, 7)

3. Duyệt Các Phần Tử Sử Dụng Vòng Lặp:

Cấu trúc lặp for cho phép duyệt tuần tự qua từng phần tử của tuple, tạo điều kiện cho các thao tác xử lý trên từng thành phần.

my_tuple = (1, 2, "hello")
for element in my_tuple: print(element)
# Output:
# 1
# 2
# hello

4. Phân Rã Tuple (Tuple Unpacking):

Khi số lượng biến tương ứng với số lượng phần tử trong tuple, Python cho phép gán trực tiếp các giá trị cho các biến riêng lẻ.

my_tuple = (1, 2, "hello")
var_a, var_b, var_c = my_tuple
print(var_a) # Output: 1
print(var_b) # Output: 2
print(var_c) # Output: "hello"

Điểm đáng chú ý (và quan trọng!):

Hãy nhớ kỹ điều này: tuple là bất biến. Một khi bạn đã tạo ra một tuple và "niêm phong" nó, bạn không thể thay đổi các phần tử bên trong. Cố gắng sửa đổi một phần tử sẽ dẫn đến lỗi TypeError. Đây chính là điểm khác biệt lớn nhất giữa tuple và list.

my_tuple = (1, 2, "hello")
# my_tuple[0] = 10 # Lệnh này sẽ gây ra lỗi TypeError!

Mặc dù không thể thay đổi trực tiếp, bạn vẫn có thể thực hiện các thao tác hữu ích khác như lấy độ dài của tuple bằng hàm len() hoặc đếm số lần xuất hiện của một phần tử bằng phương thức count().

my_tuple = (1, 2, "hello", 2, 2)
print(len(my_tuple)) # Chiếc hộp này có 5 món đồ
print(my_tuple.count(2)) # Món đồ có giá trị 2 xuất hiện 3 lần

Vậy đó, tuple không hề nhàm chán phải không? Với nhiều cách tiếp cận linh hoạt, bạn có thể dễ dàng truy cập và làm việc với dữ liệu được lưu trữ trong tuple. Hãy thử nghiệm và khám phá thêm những ứng dụng thú vị của tuple trong hành trình chinh phục Python của bạn nhé!

Cảm ơn bạn đã quan tâm đến bài viết của mình!

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Lập Trình Hướng Đối Tượng trong Python

Chào các bạn Trong bài này, bạn sẽ tìm hiểu về Lập trình hướng đối tượng (OOP) bằng Python và khái niệm cơ bản của nó và một số các ví dụ. Các bạn cùng tìm hiểu trong bài viết của mình nhé.

0 0 51

- vừa được xem lúc

Lớp trong Python

. Hôm ni, mình học tiếp về bạn “Lớp(class) trong python”, bài blog tiếp theo nằm trong series “Khám phá Đại Bản Doanh Python”(nội dung trong bài series này từ chủ yếu mình lấy từ python.org rồi viết lại hoặc dịch lại theo ngôn ngữ của mình).

0 0 34

- vừa được xem lúc

Tìm hiểu về thư viện Numpy trong Python(Phần 3)

Trong bài viết trước tôi đã giới thiệu cho bạn về NumPy, tìm hiểu về Mảng trong NumPy. Trong bài viết này chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu về các kiểu dữ liệu khác trong NumPy.

0 0 141

- vừa được xem lúc

Hướng dẫn cài đặt Anaconda trên Ubuntu

Anaconda là một nền tảng mã nguồn mở về Data Science và Machine Learning trên Python thông dụng nhất hiện nay, Anaconda có vai trò đơn giản hóa việc triển khai và quản lí các gói cài đặt khi làm việc với Python. Anaconda được cài đặt dễ dàng trên 3 nền tảng hệ điều hành thông dụng hiện nay là Ubuntu

0 0 44

- vừa được xem lúc

Tùy chỉnh Exceptions trong Python

Chào các bạn trong bài viết này, mình sẽ giới thiệu với các bạn về cách tùy chỉnh các Exceptions trong Python.Mình sẽ giải thích cho các bạn hiểu và cách xử dụng chúng.

0 0 37

- vừa được xem lúc

Không gian tên(namspace) và phạm vi(scope) trong Python

. Khi mình ngồi học và dịch bài "Class trong Python" cho sê-ri "Khám Phá Đại Bản Doanh Python", mình đã đụng hai bạn này, và các bạn thật là trừu tượng và khó gặm. Thế là mình tìm kiếm và viết bài này để hiểu rõ hơn về hai bạn ấy, hi vọng bạn đọc thêm để hiểu về Python nhé.

0 0 51