- vừa được xem lúc

Phương pháp làm chủ Python bằng 16 ví dụ thực tiễn cho người mới bắt đầu

0 0 2

Người đăng: Gung Typical

Theo Viblo Asia

Bạn đang học Python? Việc nắm vững methods (phương thức) của nó là điều bắt buộc. Vì nó sẽ giúp bạn xử lý dữ liệu, tối ưu mã nguồn và viết chương trình sạch hơn.

Dưới đây là 16 phương thức Python thực tiễn mà người mới bắt đầu nên biết, kèm theo định nghĩa, ví dụ. Hãy cùng tham khảo ngay sau đây nhé!

1. str.lower() – Chuyển đổi một chuỗi thành chữ thường

Định nghĩa: Chuyển đổi tất cả các ký tự viết hoa trong một chuỗi thành chữ thường.

text = "HELLO WORLD"
print(text.lower())

Output:

hello world

Giải thích:

  • Giúp chuẩn hóa văn bản khi so sánh không phân biệt chữ hoa chữ thường.
  • Hữu ích trong quá trình xử lý dữ liệu đầu vào của người dùng.

2. str.upper() – Chuyển đổi một chuỗi thành chữ in hoa

Định nghĩa: Chuyển đổi tất cả các ký tự viết thường trong chuỗi thành chữ hoa.

text = "hello world"
print(text.upper())

Output:

HELLO WORLD

Giải thích:

  • Hữu ích để định dạng văn bản một cách thống nhất.
  • Hỗ trợ kiểm tra không phân biệt chữ hoa chữ thường.

3. str.strip() – Xóa khoảng trắng ở cả hai đầu

Định nghĩa: Xóa khoảng trắng đầu và cuối chuỗi.

text = " Hello, Python! "
print(text.strip())

Output:

Hello, Python!

Giải thích:

  • Giúp làm sạch dữ liệu đầu vào của người dùng.
  • Xóa các khoảng trắng vô ý trong các chuỗi đã định dạng.

4. str.replace() – Thay thế chuỗi con

Định nghĩa: Thay thế các lần xuất hiện của một chuỗi con trong một chuỗi.

text = "Hello, world!"
print(text.replace("world", "Python"))

Output:

Hello, Python!

Giải thích:

  • Giúp sửa đổi văn bản một cách linh hoạt.
  • Hữu ích trong các hoạt động tìm kiếm và thay thế.

5. str.split() – Chia một chuỗi thành một danh sách

Định nghĩa: Chia một chuỗi thành một danh sách dựa trên một dấu phân cách.

text = "apple,banana,cherry"
print(text.split(","))

Output:

['apple', 'banana', 'cherry']

Giải thích:

  • Chuyển đổi các chuỗi giống CSV thành danh sách.
  • Hữu ích cho việc phân tích dữ liệu.

6. list.append() – Thêm một mục vào danh sách

Định nghĩa: Thêm một mục mới vào cuối danh sách.

fruits = ["apple", "banana"]
fruits.append("cherry")
print(fruits)

Output:

['apple', 'banana', 'cherry']

Giải thích:

  • Thêm các phần tử vào danh sách một cách linh hoạt.
  • Hữu ích trong các vòng lặp và thu thập dữ liệu.

7. list.remove() – Xóa một mục khỏi danh sách

Định nghĩa: Xóa lần xuất hiện đầu tiên của một mục được chỉ định khỏi danh sách.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.remove("banana")
print(fruits)

Output:

['apple', 'cherry']

Giải thích:

  • Xóa các mục cụ thể theo giá trị.
  • Đưa ra lỗi nếu mục không có trong danh sách.

8. sorted() – Sắp xếp danh sách

Định nghĩa: Trả về một danh sách được sắp xếp mới từ một đối tượng có thể lặp lại.

numbers = [3, 1, 4, 1, 5, 9]
print(sorted(numbers))

Output:

[1, 1, 3, 4, 5, 9]

Giải thích:

  • Trả về danh sách đã sắp xếp mới mà không sửa đổi danh sách gốc.
  • Hoạt động với nhiều loại dữ liệu khác nhau.

9. dict.keys() – Lấy khóa từ một từ điển

Định nghĩa: Trả về một đối tượng dạng xem có khóa từ điển.

data = {"name": "Alice", "age": 25}
print(list(data.keys()))

Output:

['name', 'age']

Giải thích:

  • Giúp lặp lại các khóa từ điển.
  • Hữu ích để kiểm tra sự tồn tại của khóa.

10. set.add() – Thêm một mục vào một bộ

Định nghĩa: Thêm một mục vào một tập hợp.

numbers = {1, 2, 3}
numbers.add(4)
print(numbers)

Output:

{1, 2, 3, 4}

Giải thích:

  • Đảm bảo giá trị duy nhất.
  • Giúp kiểm tra tư cách thành viên.

11. set.remove() – Xóa một mục khỏi một tập hợp

Định nghĩa: Xóa một mục khỏi một tập hợp. Đưa ra lỗi nếu không tìm thấy mục đó.

numbers = {1, 2, 3}
numbers.remove(2)
print(numbers)

Output:

{1, 3}

Giải thích:

  • Loại bỏ các thành phần một cách an toàn.
  • Sử dụng discard()để tránh lỗi nếu mục không tồn tại.

12. enumerate() – Đánh số các mục trong một Iterable

Định nghĩa: Trả về một đối tượng liệt kê chứa các cặp chỉ số-giá trị.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
for index, fruit in enumerate(fruits): print(index, fruit)

Output:

0 apple
1 banana
2 cherry

Giải thích:

  • Hữu ích trong các vòng lặp cần theo dõi chỉ mục.

13. map() – Áp dụng một hàm cho một Iterable

Định nghĩa: Áp dụng một hàm cho tất cả các phần tử trong một đối tượng lặp lại.

numbers = [1, 2, 3]
squared = list(map(lambda x: x**2, numbers))
print(squared)

Output:

[1, 4, 9]

Giải thích:

  • Thích hợp cho lập trình chức năng.

14. filter() – Lọc các phần tử trong một Iterable

Định nghĩa: Lọc các phần tử đáp ứng một điều kiện.

numbers = [1, 2, 3, 4, 5]
even = list(filter(lambda x: x % 2 == 0, numbers))
print(even)

Output:

[2, 4]

Giải thích:

  • Chỉ giữ lại những phần tử thỏa mãn điều kiện.

15. zip() – Kết hợp các phần tử Iterables theo từng phần tử

Định nghĩa: Kết hợp nhiều phần tử lặp lại thành các bộ phần tử tương ứng.

names = ["Alice", "Bob", "Charlie"]
ages = [25, 30, 35]
combined = list(zip(names, ages))
print(combined)

Output:

[("Alice", 25), ("Bob", 30), ("Charlie", 35)]

Giải thích:

  • Ghép nối các phần tử từ nhiều phần tử lặp lại.

16. any() – Kiểm tra xem có phần tử nào là đúng không

Định nghĩa: Trả về Truenếu ít nhất một phần tử trong một đối tượng lặp là đúng.

values = [0, 0, 1, 0]
print(any(values))

Output:

True

Giải thích:

  • Hữu ích để kiểm tra điều kiện.

Việc thành thạo các phương pháp Python này sẽ nâng cao trình độ lập trình của bạn. Hãy tiếp tục luyện tập và đừng quên xem tài liệu chính thức của Python để biết thêm nhiều kiến thức nữa bạn nhé!

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Thao tác với File trong Python

Python cung cấp các chức năng cơ bản và phương thức cần thiết để thao tác các file. Bài viết này tôi xin giới thiệu những thao tác cơ bản nhất với file trong Python.

1 1 135

- vừa được xem lúc

Tập tành crawl dữ liệu với Scrapy Framework

Lời mở đầu. Chào mọi người, mấy hôm nay mình có tìm hiểu được 1 chút về Scrapy nên muốn viết vài dòng để xem mình đã học được những gì và làm 1 demo nho nhỏ.

1 1 238

- vừa được xem lúc

Sử dụng Misoca API (oauth2) với Python

Với bài viết này giúp chúng ta có thể nắm được. ・Tìm hiểu cách xử lý API misoca bằng Python.

1 1 123

- vừa được xem lúc

[Series Pandas DataFrame] Phân tích dữ liệu cùng Pandas (Phần 3)

Tiếp tục phần 2 của series Pandas DataFrame nào. Let's go!!. Ở phần trước, các bạn đã biết được cách lấy dữ liệu một row hoặc column trong Pandas DataFame rồi phải không nào. 6 Hoc.

1 1 137

- vừa được xem lúc

Lập trình socket bằng Python

Socket là gì. Một chức năng khác của socket là giúp các tầng TCP hoặc TCP Layer định danh ứng dụng mà dữ liệu sẽ được gửi tới thông qua sự ràng buộc với một cổng port (thể hiện là một con số cụ thể), từ đó tiến hành kết nối giữa client và server.

0 0 149

- vừa được xem lúc

[Series Pandas DataFrame] Phân tích dữ liệu cùng Pandas (Phần 2)

Nào, chúng ta cùng đến với phần 2 của series Pandas DataFrame. Truy xuất Labels và Data. Bạn đã biết cách khởi tạo 1 DataFrame của mình, và giờ bạn có thể truy xuất thông tin từ đó. Với Pandas, bạn có thể thực hiện các thao tác sau:.

0 0 166