Phương thức get set python

Trong bài này chúng ta sẽ tìm hiểu về getter và setter trong Python, đây là cách thiết lập giá trịlấy giá trị các thuộc tính của class mà không vi phạm đến tính an toàn của chúng.

Phương thức get set python

Phương thức get set python

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

Trong Python, getter và setter không giống với những ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng khác, nó sử dụng từ khóa @property để khai báo getter, và @name.setter để khai báo setter.

1. Getter và setter là gì?

Getter là phương thức dùng để lấy dữ liệu thuộc tính của một lớp. Còn Setter là phương thức dùng để thiết lập giá trị cho thuộc tính.

Thực tế bạn có thể truy cập trực tiếp đến thuộc tính bằng cách khai báo cho nó là public, sau đó gọi đến một cách bình thường.

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

class className:
    name = ''

c = className()
c.name = 'freetuts.net'
print(c.name)

Tuy nhiên, việc cho phép bên ngoài truy xuất đến dữ liệu nhạy cảm như vậy sẽ không tốt. Vì vậy giải pháp là tạo ra những hàm hỗ trợ việc xử lý truy cập đến những thuộc tính đó, và ta gọi nó là setter và getter.

2. Tạo getter và setter theo cách thông thường

Trong Python, để viết những phương thức getter setter theo cách thông thường thì bạn chỉ việc tạo ra hai phương thức có tên khác nhau.

class className:

    # Thuộc tính name
    __name = ''

    # Setter cho name
    def setName(self, name):
        self.__name = name

    # Getter cho name
    def getName(self):
        return self.__name

# Sử dụng
c = className()
c.setName("Cường")
print(c.getName())
# Kết quả: Cường

Thuộc tính __name đang ở cấp độ private, đây cũng chính là cấp độ nên sử dụng khi khai báo các thuộc tính trong lập trình hướng đối tượng.

3. Cú pháp getter và setter trong Python

Để khai báo một hàm là setter thì ta sử dụng từ khóa @name.setter, còn getter thì sử dụng từ khóa @property, cả hai đều được đặt phía trước khai báo hàm (phương thức).

class Freetuts:

    # Thuộc tính name
    __domain = ''

    # Getter
    @property
    def domain(self):
        print("Getter được gọi")
        return self.__domain

    # Setter
    @domain.setter
    def domain(self, domain):
        print("Setter được gọi")
        self.__domain = domain

Như bạn thấy, mình đã khai báo hai hàm trùng tên domain luôn nhưng không bị Python báo lỗi, lý do là nó hiểu đây chính là hai hàm getter và setter.

Lúc này tùy vào số lượng tham số truyền vào hàm mà nó gọi đúng đến hàm có số lượng tham số tương ứng.

Dưới đây là cách sử dụng:

# Sử dụng
c = Freetuts()
c.domain = "https://freetuts.net"
print(c.domain)

Kết quả như sau:

Như ví dụ này thì rõ ràng tên của thuộc tính là __domain và nó ở dạng private. Nhưng khi sử dụng thì bạn có thể đổi thành domain vì mình đã khai báo đó là những setter và getter.

Trên là những chia sẻ về cách sử dụng setter và getter trong Python.

Quan sát của bạn là chính xác. Đây không phải là một phong cách bình thường của lập trình Python. Các thuộc tính đều công khai, vì vậy bạn chỉ cần truy cập (lấy, đặt, xóa) chúng như bạn làm với các thuộc tính của bất kỳ đối tượng nào có chúng (không chỉ các lớp hoặc thể hiện). Thật dễ dàng để biết khi các lập trình viên Java học Python vì mã Python của họ trông giống Java bằng cú pháp Python!

Tôi chắc chắn đồng ý với tất cả các áp phích trước đó, đặc biệt là liên kết của @ Maximiliano với bài viết nổi tiếng của Phillip đề xuất của @ Max rằng mọi thứ phức tạp hơn cách thiết lập (và nhận) các thuộc tính lớp và tiêu chuẩn là sử dụng Thuộc tính (hoặc Mô tả để khái quát hơn nữa) để tùy chỉnh việc nhận và thiết lập các thuộc tính! (Điều này bao gồm việc có thể thêm các phiên bản tùy chỉnh riêng tư, được bảo vệ, bạn bè hoặc bất kỳ chính sách nào bạn muốn nếu bạn muốn một cái gì đó ngoài công khai.)

Là một bản demo thú vị, trong Lập trình Core Python (chương 13, phần 13.16), tôi đã đưa ra một ví dụ về việc sử dụng các mô tả để lưu trữ các thuộc tính vào đĩa thay vì trong bộ nhớ !! Vâng, đó là một hình thức kỳ lạ của lưu trữ liên tục, nhưng nó làm cho bạn thấy một ví dụ về những gì có thể!

Đây là một bài viết liên quan khác mà bạn cũng có thể thấy hữu ích: Python: nhiều thuộc tính, một setter / getter

5 hữu ích 0 bình luận chia sẻ