Thông tin liên hệ
- 036.686.3943
- admin@nguoicodonvn2008.info
Len trong Python là một hàm thông dụng. Dưới đây là những điều bạn cần biết về cách dùng hàm len trong Python.
Khi lập trình, bạn có thể gặp phải tình huống cần xác định độ dài của một đối tượng lặp cụ thể. Ví dụ, giả sử bạn muốn tìm ra điểm trung bình của học sinh trong một lớp. Đối với điều này, chúng ta cũng sẽ cần số lượng học sinh đang học trong lớp đó. Tình huống tương tự có thể được triển khai trong chương trình Python. Python len() là một hàm tích hợp giúp giải quyết vấn đề này mà không gặp bất kỳ rắc rối nào. Nó được sử dụng để tính toán độ dài của bất kỳ đối tượng lặp nào được truyền dưới dạng tham số cho hàm len().
Hiểu đơn giản:
Dưới đây là thông tin chi tiết về hàm len() trong Python.
len(chuoi)
Hàm len() có 1 tham số:
testList = []print(testList, 'co do dai la', len(testList))testList = [1, 2, 3]print(testList, 'co do dai la', len(testList))testTuple = (1, 2, 3)print(testTuple, 'co do dai la', len(testTuple))testRange = range(1, 10)print('Do dai cua', testRange, 'la', len(testRange))
Chạy chương trình, kết quả trả về là
[] co do dai la 0[1, 2, 3] co do dai la 3(1, 2, 3) co do dai la 3Do dai cua range(1, 10) la 9
testString = ''print('Do dai cua', testString, 'la', len(testString))testString = 'Quantrimang'print('Do dai cua', testString, 'la', len(testString))# byte objecttestByte = b'Quantrimang'print('Do dai cua', testByte, 'la', len(testByte))testList = [1, 2, 3]# converting to bytes objecttestByte = bytes(testList)print('Do dai cua', testByte, 'la', len(testByte))
Chạy chương trình ta được kết quả trả về là:
Do dai cua la 0Do dai cua Quantrimang la 11Do dai cua b'Quantrimang' la 11Do dai cua b'\x01\x02\x03' la 3
testSet = {1, 2, 3}print(testSet, 'co do dai la', len(testSet))# Empty SettestSet = set()print(testSet, 'co do dai la', len(testSet))testDict = {1: 'mot', 2: 'hai'}print(testDict, 'co do dai la', len(testDict))testDict = {}print(testDict, 'co do dai la', len(testDict))testSet = {1, 2}# frozenSetfrozenTestSet = frozenset(testSet)print(frozenTestSet, 'co do dai la', len(frozenTestSet))
Ta được kết quả trả về là:
{1, 2, 3} co do dai la 3set() co do dai la 0{1: 'mot', 2: 'hai'} co do dai la 2{} co do dai la 0frozenset({1, 2}) co do dai la 2
Khi thực thi, len() gọi phương thức __len__ của đối tượng nên bạn cũng có thể hình dung về hàm len() là:
def len(s): return s.__len__()
Vì vậy, bạn có thể gán độ dài tùy chỉnh cho đối tượng (nếu cần).
class Session: def __init__(self, number = 0): self.number = number def __len__(self): return self.number# độ dài mặc định là 0# viết bởi Quantrimang.coms1 = Session()print(len(s1))# gán chiều dài tùy chỉnhs2 = Session(6)print(len(s2))
Chạy chương trình, kết quả trả về nhận được là:
06
Bạn không thể dùng tất cả các kiểu dữ liệu có sẵn làm đối số cho len(). Đối với các kiểu dữ liệu không chứa nhiều hơn một mục bên trong, khái niệm chiều dài không liên quan. Đây là trường hợp liên quan tới số và các kiểu Boolean:
>>> len(5)
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: object of type 'int' has no len()
>>> len(5.5)
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: object of type 'float' has no len()
>>> len(True)
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: object of type 'bool' has no len()
>>> len(5 + 2j)
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: object of type 'complex' has no len()
Các kiểu integer, float, Boolean và complex là những ví dụ về kiểu dữ liệu có sẵn mà bạn không thể dùng với len(). Hàm này sinh ra TypeError khi đối số là một đối tượng của kiểu dữ liệu không có độ dài.
Bạn cũng có thể dùng len() của Python với một số kiểu dữ liệu tùy biến từ thư viện bên thứ ba. Dưới đây là một ví dụ phổ biến.
Kiểu DataFrame trong thư viện pandas là kiểu dữ liệu khác, được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng.
Trước khi có thể dùng pandas, bạn cần cài đặt nó bằng cách sử dụng lệnh sau trong console:
$ python -m pip install pandas
Bạn đã cài đặt gói pandas, và giờ bạn có thể tạo một DataFrame từ một từ điển:
>>> import pandas as pd
>>> marks = {
"Robert": [60, 75, 90],
"Mary": [78, 55, 87],
"Kate": [47, 96, 85],
"John": [68, 88, 69],
}
>>> marks_df = pd.DataFrame(marks, index=["Physics", "Math", "English"])
>>> marks_df
Robert Mary Kate John
Physics 60 78 47 68
Math 75 55 96 88
English 90 87 85 69
>>> len(marks_df)
3
>>> marks_df.shape
(3, 4)
Khóa của từ điển này là các chuỗi đại diện cho tên của học sinh trong một lớp. Giá trị của từng khóa là danh sách chứa điểm cho 3 môn học. Khi tạo DataFrame từ dictionary, bạn xác định index bằng một danh sách chứa tên môn học.
DataFrame có 3 hàng và 4 cột. Hàm len() trả về số hàng trong DataFrame. Kiểu DataFrame cũng có một thuộc tính .shape, mà bạn có thể dùng để hiện thứ nguyên đầu tiên của DataFrame đại diện cho số hàng.
Nguồn tin: Quantrimang.com:
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Xây dựng dashboard hỗ trợ ra quyết định cho doanh nghiệp với AI
Các tiện ích Chrome tốt nhất cho Agentic AI
Hướng dẫn tạo video tóm tắt kiến thức trên Gemini
Kể chuyện và truyền đạt dữ liệu doanh nghiệp với AI
Hướng dẫn nghiên cứu chuyên sâu với Gemini Deep Research
Karaoke Đơn côi (Beat Midi )
Hướng dẫn dùng thư viện quản lý tập tin trên ChatGPT
Hướng dẫn chuyển PPT/PDF thành video bằng HeyGen
Giải thích những thuật ngữ ai phổ biến nhất hiện nay
Định tuyến sub-agent và chế độ Think-Max
Hướng dẫn cài đặt Tiện ích mở rộng trong Cursor
Hướng dẫn tự lấy prompt hình ảnh bất kỳ
Các giao thức và giao tiếp agent
Điều phối trong hệ thống AI multi-agent: Tuần tự, song song và phân cấp
Hướng dẫn ngắt kết nối ứng dụng trên ChatGPT
Prompt tạo thư chia tay học sinh cuối năm học
Hướng dẫn viết phiếu đánh giá viên chức cuối năm
Cách chỉnh ảnh đồ ăn ảo diệu ngay trên Canva
Cách chỉnh ảnh đồ ăn ảo diệu ngay trên Canva
Kỹ thuật tạo ngữ cảnh cho AI Agent