What the f*ck Python! 😱

Cùng khám phá và tìm hiểu Python thông qua các đoạn mã khiến bạn bất ngờ.

Các bản dịch tiếng nước ngoài khác: Tiếng Trung 中文 | Thêm bản dịch

Bạn có thể tham khảo các đoạn mã với: Chế độ trực quan | Giao diện dòng lệnh

Python là một ngôn ngữ cấp cao, với các mã được thông dịch thay vì biên dịch như các ngôn ngữ khác như C hay Java. Python có rất nhiều các tính năng giúp việc lập trình dễ dàng, thuận tiện. Tuy nhiên, các đoạn mã viết bằng Python thỉnh thoảng cho ra kết quả không rõ ràng, gây khó hiểu khi mới nhìn vào.

wtfpython được tạo ra với mong muốn giải thích chính xác cách hoạt động của các đoạn mã thoạt nhìn khó hiểu và các tính năng ít được biết tới trong Python.

Một vài ví dụ có thể không làm bạn quá ngạc nhiên, tuy vậy bạn sẽ khám phá được những điều hay ho về Python mà có thể bạn chưa từng biết tới. Học lập trình thông qua những ví dụ như vậy giúp bạn hiểu sâu hơn những thứ nằm bên trong của một ngôn ngữ lập trình, khi đó bạn sẽ thấy hứng thú hơn trong quá trình học.

Nếu độc giả là một lập trình viên có thâm niên, hãy thử thức mình với các đoạn mã sắp tới, cố gắng làm đúng mỗi thử thách ngay trong lần đầu tiên. Độc giả có thể đã thử quả một vài trong số các bài toán trước đó, đọc và làm các bài toán dưới đây có thể giúp bạn ôn lại chúng.

PS: Nếu bạn đã đọc bài này trước đó, bạn có thể muốn xem những thay đổi mới ở đây.

Nào ta bắt đầu ...

Những nội dung chính

Cấu trúc của các ví dụ
- ▶ Some fancy Title
Cách sử dụng
👀 Các ví dụ
Section: Strain your brain!
Section: Slippery Slopes
Section: The Hidden treasures!
Section: Appearances are deceptive!
Section: Miscellaneous
Contributing
Acknowledgements
🎓 License
Surprise your friends as well!
More content like this?

Cấu trúc của các ví dụ

Tất cả các các ví dụ được trình bày với cấu trúc như sau:

▶ Một tiêu đề hấp dẫn
# Đoạn mã tạo dựng ví dụ.
# Đoạn mã chủ thể cần khám phá...
Kết quả (Các phiên bản Python):
>>> câu lệnh kích hoạt?
Một vài kết quả bất ngờ, không như mong đợi
(Có thể có hay không): Một dòng mô tả kết quả

💡 Giải thích:
Giải thích những điều đang diễn ra và tại sao.
# Đoạn mã tạo dựng ví dụ
# Trong trường hợp cần thiết, chúng tôi liệt kê thêm nhiều ví dụ khác để giúp bạn hiểu rõ hơn
Kết quả (Các phiên bản Python):
>>> trigger # some example that makes it easy to unveil the magic
>>> trigger # Một vài ví dụ giúp bạn hiểu các đoạn mã
# some justified output

Lưu ý: Tất cả các ví dụ đã được chứng minh chạy thành công trên trình thông dịch Python 3.5.2 chế độ tương tác, với các phiên bản Python khác các ví dụ sẽ vẫn chạy bình thường, ngoại trừ một số ví dụ chúng tôi sẽ lưu ý trước phần kết quả.

Cách dùng các ví dụ

Theo tôi, để học các ví dụ trong bài, bạn nên đọc theo trình tự thời gian, và đối với mỗi ví dụ hãy: - Đọc kĩ đoạn mã tạo dựng nên ví dụ. Nếu bạn đã lập trình lâu rồi, bạn sẽ đoán được những điều sắp tới ngay. - Đọc kết quả của các ví dụ và thực hiện hai việc sau: + Kiểm tra xem kết quả có giống như bạn nghĩ hay không. + Một khi đọc xong, hãy hỏi chính bạn xem mình đã hiểu thông suốt lý do mà có kết quả như vậy chưa. - Nếu câu trả lời là "chưa, tôi chưa hiểu" (không sao cả), hít một hơi thật sau, và đọc phần giải thích (nếu bạn vẫn chưa hiểu, hãy tạo một issue ở dây). - Nếu câu trả lời là "có, tôi đã hiểu", bạn có thể đọc ví dụ tiếp theo. PS: Bạn có thể đọc WTFPython dùng chế độ dòng lệnh sử dụng pypi package,

$ pip install wtfpython -U
$ wtfpython

👀 Các ví dụ

Chương 1: Hack não!

▶ Món khai vị! *

Kí hiệu "con hà mã" ("Walrus" operator), được giới thiệu trong phiên bản Python 3.8 đã trở nên khá phổ biến vì một vài lý do. Hãy thử qua nó xem 1.

# Phiên bản Python 3.8+

>>> a = "wtf_walrus"
>>> a
'wtf_walrus'

>>> a := "wtf_walrus"
File "<stdin>", line 1
    a := "wtf_walrus"
      ^
SyntaxError: invalid syntax (Lỗi về cú pháp: Cú pháp không hợp lệ)

>>> (a := "wtf_walrus") # This works though
>>> a
'wtf_walrus'

2 .

# Phiên bản Python 3.8+

>>> a = 6, 9
>>> a
(6, 9)

>>> (a := 6, 9)
>>> a
6

>>> a, b = 6, 9 # Phân rã (unpacking) các giá trị, hay còn gọi là câu lệnh gán đa giá trị (multiple assignments)
>>> a, b
(6, 9)
>>> (a, b = 16, 19) # Có 
  File "<stdin>", line 1
    (a, b = 6, 9)
          ^
SyntaxError: invalid syntax (Lỗi cú pháp: cú pháp không hợp lệ)

>>> (a, b := 16, 19) # Câu lệnh này in ra một tuple có 3 phần tử không như mong đợi (đáng lẽ là 2 phần tử 16 và 19)
(6, 16, 19)

>>> a # a được được gán lại giá trị trước đó, nhưng giá trị phía dưới vẫn giữ nguyên, là sao?
6

>>> b 
16

💡 Giải thích

Ôn lại một chút về kí hiệu "con hà mã"

Kí hiệu con hà mã (:=) lần đầu tiên được giới thiệu trong phiên bản Python 3.8, nó hữu dụng khi bạn muốn gán giá trị cho các biến bên trong một biểu diễn (expression).

def some_func():
        # Giả định rằng ta thực hiện một vài phép tính tốn nhiều tài nguyên (thời gian, I/O) ở đây
        # time.sleep(1000)
        return 5

# Thay vì thực hiện việc kiểm tra kết quả trả về của hàm trên,
if some_func():
        print(some_func()) # Và gọi lại hàm đó trong thân điều kiện, nghĩa là thực hiện các tính toán trong hàm 2 lần.
# Hay tốt hơn, ta có thể tiết kiệm một lời gọi hàm thông qua việc lấy về giá trị trả về ở một lần gọi và thực hiện so sánh trên giá trị đó:
a = some_func()
if a:
    print(a)

# Dùng kĩ hiệu con hà mã bạn có thể viết ngắn gọn hơn như dưới đây, phép gán được sử dụng như mệnh đề điều kiện và ta có thể sử dụng biến được gán giá trị trong thân câu điều kiện if:
if a := some_func():
        print(a)

Kết quả (> 3.8):

5
5
5

Sử dụng kí hiệu con hà mã giúp ta rút ngắn được đoạn mã đi một dòng và tránh được việc gọi some_func hai lần.

Ta chỉ được sử dụng phép gán có kí hiệu hà mã ở cấp độ cao nhất do đó lỗi cú pháp (SyntaxError) trong câu lệnh a := "wtf_walrus" xảy ra. Khi ta cho phép gán này vào hai dấu ngoặc đơn () thì sẽ không bị lỗi nữa.
Thông thường, câu lệnh có dấu bằng = sẽ không được phép đặt trong dấu ngoặc đơn. Do vậy câu lệnh (a, b = 6, 9) bị lỗi cú pháp.
Cú pháp của kí hiệu gán con hà mã như sau: NAME:= expr, ở đó NAME là một tên biến hợp lệ, và expr là một biểu diễn hợp lệ. Do vậy, việc sử dụng các phép gộp (packing) hay phân rã trong trường hợp này sẽ không được hỗ trợ, nghãi là

(a := 6, 9) tương đương với ((a := 6), 9) và buổi diễn cuối cùng là (a, 9) (ở đó giá trị của a là 6). Bạn có thể kiểm tra lại với các dòng lệnh dưới đây

>>> (a := 6, 9) == ((a := 6), 9)
True # Biểu diễn bên trái bằng bên phải do phép phân rã không được phép (như đã giải thích phía trên)
>>> x = (a := 696, 9)
>>> x
(696, 9)
>>> x[0] is a # Cả x[0] và a cùng trỏ về chung một địa chỉ trong bộ nhớ 
True

Tương tự, (a, b := 16, 19) tương đương với (a, (b := 16), 19) khi ta có 3 giá trị trong một tuple.

▶ Strings thỉnh thoảng có thể khá oái oăm

1.

>>> a = "some_string"
>>> id(a)
140420665652016
>>> id("some" + "_" + "string") # Để ý rằng cả hai giá trị id đều giống nhau (140420665652016).
140420665652016

2.

>>> a = "wtf"
>>> b = "wtf"
>>> a is b
True # a và b cùng trỏ tới một địa chỉ trong bộ nhớ

>>> a = "wtf!"
>>> b = "wtf!"
>>> a is b
False # a và b không cùng trỏ tới một địa chỉ trong bộ nhớ

3.

>>> a, b = "wtf!", "wtf!"
>>> a is b # Áp dụng cho tất cả các phiên bản Python, ngoại trừ các phiên bản 3.7.x
True # a và b cùng trỏ tới một địa chỉ trong bộ nhớ

>>> a = "wtf!"; b = "wtf!"
>>> a is b # Kết quả là True hoặc False tuỳ thuộc vào môi trường bên chạy đoạn mã (python shell / ipython / as a script)
False

# Tạo một file tên some_file.py, chứa ba dòng code dưới đây:
a = "wtf!"
b = "wtf!"
print(a is b)

# Khi file này được chạy kết quả in ra là True

4.

Kết quả (< Python3.7 )

>>> 'a' * 20 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
True
>>> 'a' * 21 is 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa'
False

Có gì đó sai sai?

💡Giải thích:

Những điều xảy ra trong các đoạn mã đầu tiên và thứ hai đến từ một tối ưu của CPython (được gọi là string interning), tối ưu này cố gắng sử dụng các đối tượng không thể thay đổi giá trị hiện tồn tại trong một vài trường hợp thay vì việc tạo ra một đối tượng mới mỗi lần.
Sau khi được "interned," nhiều biến có thể tham chiếu tới cùng một đối tượng string trong bộ nhớ (do vậy mà tiết kiệm bộ nhớ).
Trong các đoạn mã phía trên, các strings được interned một cách ngầm. Quyết định ki nào thì intern một cách ngầm là phụ thuộc vào mỗi triển khai Python. Có một vài luật có thể được sử dụng để đoán biết một string sẽ được intern hay không:
Tất cả strings có độ dài bằng 0 và 1 được intern.
Các strings được intern tại thời điểm biên dịch ('wtf' sẽ được intern nhưng ''.join(['w', 't', 'f']) sẽ không được intern).
Các strings không được tạo thành từ các mẫu tự ASCII, số, hoặc dấu gạch chân, sẽ không được intern. Điều đó giải thích tại sao 'wtf!' không được intern bởi vì kí tự !. Triển khai Cpython cho luật này có thể tìm thấy ở đây
Khi a and b được cho nhận giá trị "wtf!" trên cùng một dòng, trình thông dịch Python sẽ tạo một đối tượng mới, sau đó tham chiếu tới biến thứ hai tại cùng một thời điểm. Nếu bạn làm các phép gán trên các dòng riêng biệt, trình thông dịch sẽ không biết rằng đã có "wtf!" tồn tại như một đối tượng (bởi vì "wtf!" không được intern ngầm như điều được trình bày trên). Đây là một tối ưu tại thời điểm biên dịch. Tối ưu này không áp dụng cho các phiên bản CPython 3.7.x (xem thêm về vấn đề này [ở đây] (https://github.com/satwikkansal/wtfpython/issues/100)).
Một đơn vị biên dịch trong môi trường tương tác như IPython bao gồm chỉ một câu lệnh đơn, trái lại a = "wtf!"; b = "wtf!"là hai câu lệnh. Điều này giải thích tại sao các danh định (identities) lại khác nhau trong a = "wtf!"; b = "wtf!", và cũng giải thích tại sao chúng lại giống nhau trong some_file.py.
Sự thay đổi đột ngột trong đoạn mã thứ tư là do một kĩ thuật Tối ưu peephole hay còn được biết đến như sự gấp hằng số. Điều này có nghĩa là biểu diễn 'a'*20 được thay thế bở 'aaaaaaaaaaaaaaaaaaaa' trong quá trình biên dịch tiết kiệm một vài chu kì đồng hồ trong suốt thời gian chạy . Sự gấp hằng số chỉ xảy ra đối với các strings có độ dài nhỏ hơn 20 (Tại sao? tưởng tượng kích thước của file .pyc sinh ra bởi biểu diễn 'a'*10**10). Link này dẫn tới triển khai của tối ưu được đề cập.
Chú ý rằng: trong Python 3.7, gấp hằng số được chuyển từ bộ tối ưu peephole sang bộ tối ưu mới AST với một vài thay đổi luận lý, nên đoạn mã thứ tư không chạy được trong Python 3.7. Bạn có thể đọc thêm về sự thay đổi này ở .

▶ Be careful with chained operations

>>> (False == False) in [False] # makes sense
False
>>> False == (False in [False]) # makes sense
False
>>> False == False in [False] # now what?
True

>>> True is False == False
False
>>> False is False is False
True

>>> 1 > 0 < 1
True
>>> (1 > 0) < 1
False
>>> 1 > (0 < 1)
False

💡 Giải thích:

As per https://docs.python.org/2/reference/expressions.html#not-in

Nếu a, b, c, ..., y, z là các biểu diễn (expressions) và op1, op2, ..., opN là các phép so sánh, khi đó op1 b op2 c ... y opN z tương đương với op1 b and b op2 c and ... y opN, ngoại trì việc mỗi biểu diễn được thực hiện hay đánh giá nhiều nhât một lần

Trong khi những điều ta thấy phía trên có thể hơi ngớ ngẩn đối với bạn, ta có thể làm những thứ thú vị hơn như a == b == c và 0 <= x <= 100.

False is False is False tương đương (False is False) and (False is False)
True is False == False tương đương với True is False and False == False và do phần so sánh đầu tiên (True is False) cho ra kết quả False, do đó kết quả cuối cùng là False.
1 > 0 < 1 tương đương với 1 > 0 and 0 < 1 và cho ra kết quả là True.
Biểu diễn (1 > 0) < 1 tương đương với True < 1 và
```
>>> int(True)
1
>>> True + 1 #làm cho vui thôi, chứ không liên quan
2
```
do đó, 1 < 1 cho ra kết quảFalse

▶ How not to use `is` operator

Ví dụ dươi đây rất nổi tiếng trên Internet 1.

>>> a = 256
>>> b = 256
>>> a is b
True

>>> a = 257
>>> b = 257
>>> a is b
False

2.

>>> a = []
>>> b = []
>>> a is b
False

>>> a = tuple()
>>> b = tuple()
>>> a is b
True

3. Kết quả

>>> a, b = 257, 257
>>> a is b
True

Kết qủa (Chỉ áp dụng cho Python 3.7.x )

>>> a, b = 257, 257
>> a is b
False

💡 Giải thích:

Sự khác biệt giữa is và ==

is kiểm tra xem cả hai phần tử so sánh có trỏ về cùng một đôi tượng (ví dụ, is kiểm tra định danh của cả hai thành phần được so sánh có khớp với nhau hay không)
== so sánh giá trị của hai phần tử xem chúng có bằng nhau hay không
Vì thế is được dùng cho việc so sánh tham chiếu và == được dùng cho so sánh tham trị. Hãy xem ví dụ dưới đây để hiểu rõ hơn
```
>>> class A: pass
>>> A() is A() # Hai đối tượng rỗng nhưng nằm ở hai vị trí khác nhau trong bộ nhớ.
False
```
** 256 là một đối tượng hiện hữu nhưng 257 lại không phải là một đối tượng hiện hữu.

Khi bạn khởi chạy python các số từ -5 tới 256 sẽ được cấp phát. Những sô nay được sử dụng rất nhiều, do đó việc cấp phát này là hợp lý. Tham khảo từ https://docs.python.org/3/c-api/long.html

Cách triển khai hiện hành của Python duy trì một mảng các đối tượng sô nguyên từ -5 tới 256, khi bạn tạo một số nguyên trong dải này bạn sẽ quay trở về lại một tham chiếu tới một đôi tượng tồn tại. Do vậy ta vẫn có thể thay đổi giá trị của 1.

>>> id(256)
10922528
>>> a = 256
>>> b = 256
>>> id(a)
10922528
>>> id(b)
10922528
>>> id(257)
140084850247312
>>> x = 257
>>> y = 257
>>> id(x)
140084850247440
>>> id(y)
140084850247344

Ở đây trình thông dịch không đủ thông minh khi thực thi y = 257 và nhận ra rằng chúng ta đã tạo một số nguyên có giá trị là 257, rồi, do đó nó tiếp tục tạo một đôi tượng khác trong bộ nhớ.

Một tối ưu tương tự áp dụng cho các đối tượng bất biến (immutable) khác như là các tuples. Bởi vì lists có thể biến đổi được, do đó ta hiểu tại sao [] is [] sẽ trả về False và () is () sẽ trả về True. Điều này giải thích đoạn mã thứ hai. Nào hãy cùng đi qua ví dụ thứ 3.

** Cả a và b đều trỏ về cùng một đối tượng khi được khởi tạo với cung một giá trị và trên cùng một dòng code Kết quả**

>>> a, b = 257, 257
>>> id(a)
140640774013296
>>> id(b)
140640774013296
>>> a = 257
>>> b = 257
>>> id(a)
140640774013392
>>> id(b)
140640774013488

Trên cùng một dòng code nơi cả a va b được gán cho giá trị 257, trinh thông dịch Python tạo một đôi tượng mới, sau đó trỏ tới biến thứ hai cùng một lúc. Nếu bạn thực hiện việc gán trên các dòng riêng biệt, Python sẽ không biết rằng đã có săn một đối tượng 257
Đây là một tối ưu của trình biên dịch, và áp dụng cụ thể cho môi trường tương tác (interactive environment). Khi bạn nhập hai dòng code trong phiên thôn dịch động, chúng được biên dịch riêng, do đó được tối ưu riêng. Nếu bạn thử ví dụ này trong một file .py bạn sẽ không thấy điều trên xảy ra do file code được biên dịch một lần. Tối ưu nay không chỉ giơi hạn cho các số nguyên, nó còn hoạt động được với các kiểu dữ liệu bất biến khác như strings (xem "Strings are tricky example") và floats.
```
>>> a, b = 257.0, 257.0
>>> a is b
True
```

* Tại sao ví dụ nay lại không chạy được trên Python 3.7? Đại khái lý do là bởi vì các tối ưu của trình biên dịch áp dụng cho các trường hợp cụ thể (ví dụ. một cách tối ưu có thể thay đổi tuỳ theo phiên bản, hệ điều hành, vân vân). Tôi vân đang tìm hiểu các thay đổi cụ thể trong code triểu khai, bạn có thể xem thêm tại đây

▶ Hash brownies

1.

some_dict = {}
some_dict[5.5] = "JavaScript"
some_dict[5.0] = "Ruby"
some_dict[5] = "Python"

Kết quả:

>>> some_dict[5.5]
"JavaScript"
>>> some_dict[5.0] # "Python" chiếm lấy khoá (key) của "Ruby"?
"Python"
>>> some_dict[5] 
"Python"

>>> complex_five = 5 + 0j
>>> type(complex_five)
complex
>>> some_dict[complex_five]
"Python"

Thế quái nào mà toàn in ra Python?

💡 Giải thích

Tính duy nhất của các khoá (keys) trong cấu trúc dữ liệu từ điển của được xác định bởi sự tương đương, chứ không phải dựa trên danh tính. Do đó dẫu cho 5, 5.0, và 5 + 0j là các đối tượng riêng biệt có kiểu khác nhau, nhưng bởi vì chúng băng nhau nên không thể tồn tại như một khoá riêng của dict (hoặc set). Khi bạn thêm các khoá này vào từ điển sau đó tra giá trị của khoá đó dựa trên giả định về sự tương đương thì Python chỉ trả về giá trị của khoá được chèn vào ban đầu (thay vì trả lại lỗi về truy xuất khoá KeyError):
```
>>> 5 == 5.0 == 5 + 0j
True
>>> 5 is not 5.0 is not 5 + 0j
True
>>> some_dict = {}
>>> some_dict[5.0] = "Ruby"
>>> 5.0 in some_dict
True
>>> (5 in some_dict) and (5 + 0j in some_dict)
True
```
Nguyên lý trên cũng áp dụng khi bạn gán giá trị cho khoá. Khi bạn thực hiện phép gán some_dict[5] = "Python", Python tìm phần tử có sẵn trong từ điển có khoá tương đương, trong trường hợp này nè 5.0 -> "Ruby", ghi đè lên giá trị của khoá này ngay, và lờ đi khoá tương đương mà bạn mới cung cấp.
```
>>> some_dict
{5.0: 'Ruby'}
>>> some_dict[5] = "Python"
>>> some_dict
{5.0: 'Python'}
```
Vậy làm sao để cập nhật khoá 5 vào từ điển (thay vì 5.0)? Thực sự là chúng ta không thể làm điều đó vơi một thao tác, nhưng ta có thể xoá đi khoá cũ (del some_dict[5.0]), và sau đó thiết lập khoá mới(some_dict[5]) để có thể lấy được khoá 5 thay vì 5.0, tuy nhiên cách này ít ai xài tới lắm.
Làm thế nào Python tìm khoá 5 trong từ điển có chứa sẵn khoá 5.0? Nó làm được điều đó mà không phải dò qua mọi phần tử trong từ điển thông qua sử dụng các hàm băm (hash functions), do đó tốn thời gian chạy hằng số (constant time). Khi Python tra khoá tên foo trong một tư điển, đầu tiên nó thực hiện hàm băm hash(foo) (với thời gian chạy hằng số). Bởi vì trong Python các đối tượng băng nhau khi chúng có chung một giá trị băm (đọc thêm ở đây here), 5, 5.0, and 5 + 0j have the same hash value.
```
>>> 5 == 5.0 == 5 + 0j
True
>>> hash(5) == hash(5.0) == hash(5 + 0j)
True
```
Ghi chú: Các đối tượng có giá trị băm băng nhau chưa chắc đã bằng nhau. (Vẫn đề này được biết tới với tên gọi hash collision, và giảm đi hiệu năng với thời gian hằng số qua việc dùng hàm băm.)

▶ Deep down, we're all the same.

class WTF:
  pass

Kết quả:

>>> WTF() == WTF() # two different instances can't be equal
False
>>> WTF() is WTF() # identities are also different
False
>>> hash(WTF()) == hash(WTF()) # hashes _should_ be different as well
True
>>> id(WTF()) == id(WTF())
True

💡 Giải thích:

Khi id được gọi, Python tạo một đối tượng lớp WTF và truyền đối tượng này cho hàm id. Hàm id lấy id của đối tượng (vùng nhớ của đối tượng), và vứt đối tượng này đi. Do đó đối tượng bị tiêu huỷ.
Khi chúng ta gọi id hai lần, Python cấp phát cùng một vùng nhơ cho đối tượng thư hai. Bởi vi (trong CPython) id sử dụng vùng nhớ cho id của đối tượng, id của hai đối tượng này là giống nhau.
Vì vậy, id của đối tượng chỉ duy nhất trong vòng đời của đối tượng đó. Sau khi đối tượng bị tiêu hiểu, hay trước khi nó được tạo, những thứ khác có thể có cùng id với nó.

Nhưng tại sao phép is lại cho ra kết quả False? Hãy nhìn ví dụ dưới đây

  class WTF(object):
    def __init__(self): print("I")
    def __del__(self): print("D")
  ```
  **Kết quả:**
  ```py
  >>> WTF() is WTF()
  I
  I
  D
  D
  False
  >>> id(WTF()) == id(WTF())
  I
  D
  I
  D
  True
  ```
  Như bạn quan sát thấy, có sự khác biệt ở thứ tự tiêu hiểu các đối tượng, và đó tạo ra sự khác biệt.

---

### ▶ Vô trật tự trong trật tự *
<!-- Example ID: 91bff1f8-541d-455a-9de4-6cd8ff00ea66 --->
```py
from collections import OrderedDict


dictionary[1] = 'a'; dictionary[2] = 'b';

ordered_dict = OrderedDict()
ordered_dict[1] = 'a'; ordered_dict[2] = 'b';

another_ordered_dict = OrderedDict()
another_ordered_dict[2] = 'b'; another_ordered_dict[1] = 'a';

class DictWithHash(dict):
    """
    A dict that also implements __hash__ magic.
    """
    __hash__ = lambda self: 0

class OrderedDictWithHash(OrderedDict):
    """
    An OrderedDict that also implements __hash__ magic.
    """
    __hash__ = lambda self: 0

Kết quả

>>> dictionary == ordered_dict # Nếu a == b
True
>>> dictionary == another_ordered_dict # and b == c
True
>>> ordered_dict == another_ordered_dict # thế sao c != a ??
False

# ta biết răng set chỉ chứa các phần tử độc nhất,
# thử tạo một set chứa 3 từ điển phía trên xem sao...

>>> len({dictionary, ordered_dict, another_ordered_dict})
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
TypeError: unhashable type: 'dict' (Lỗi về kiểu: kiểu không thể hash được)

# Lỗi trên xảy ra là điều dê hiểu do từ điển không được tran bị __hash__, 
# sử dụng các lớp bọc (wrapper classes) ta xây dựng phía trên thử xem.
>>> dictionary = DictWithHash()
>>> dictionary[1] = 'a'; dictionary[2] = 'b';
>>> ordered_dict = OrderedDictWithHash()
>>> ordered_dict[1] = 'a'; ordered_dict[2] = 'b';
>>> another_ordered_dict = OrderedDictWithHash()
>>> another_ordered_dict[2] = 'b'; another_ordered_dict[1] = 'a';
>>> len({dictionary, ordered_dict, another_ordered_dict})
1
>>> len({ordered_dict, another_ordered_dict, dictionary}) # xáo trộn thứ tự cá phần tử trong set
2

Cái quái gì đang xảy ra?

💡 Giải thích:

Lý do tại sao quy tắc so sánh bắc cầu không áp dụng được khi so sánh dictionary, ordered_dict và another_ordered_dict là do cách triển khai phương thức __eq__ trong lớp OrderedDict . Xem thêm tài liệu

Các phép so sánh bằng giữa các đối tượng OrderedDict tuôn theo thư tự và được thực hiện như sau. Còn phép so sánh băng giữa cá đối tượng OrderedDict và các đối tượng ánh xạ khác (mapping objects) thì không tuân theo thứ tự như là các từ điển thông thường..
Lý do ở đây là các đối tượng OrderedDict được cho phép bị thay thế trực tiếp tại bất cứ vị trí nao một từ điển thông thường được sử dụng.
Vậy tại sao thay đổi thư tự của các từ điển lại ảnh hưởng tới đối tượng set được sinh ra? Câu trả lời là do thiếu sự so sánh nội đối tượng (intrasitive) . Do sets là các tập hợp không có thứ tự của các phần tử độc nhất, thứ tự các phần tử khi chèn vào không có nghĩa lý gì cả. Nhưng trong trường hợp này, nó lại có vấn đề. Hãy tìm hiểu thêm xem sao
```
>>> some_set = set()
>>> some_set.add(dictionary) # these are the mapping objects from the snippets above
>>> ordered_dict in some_set
True
>>> some_set.add(ordered_dict)
>>> len(some_set)
1
>>> another_ordered_dict in some_set
True
>>> some_set.add(another_ordered_dict)
>>> len(some_set)
1

>>> another_set = set()
>>> another_set.add(ordered_dict)
>>> another_ordered_dict in another_set
False
>>> another_set.add(another_ordered_dict)
>>> len(another_set)
2
>>> dictionary in another_set
True
>>> another_set.add(another_ordered_dict)
>>> len(another_set)
2
```
Sự bất nhất ở đây another_ordered_dict in another_set cho kết quả là False bởi vì ordered_dict đã tồn tại trong another_set trước đó, ordered_dict == another_ordered_dict trở thành False.

▶ Cố thêm chút nữa... *

def some_func():
    try:
        return 'from_try'
    finally:
        return 'from_finally'

def another_func(): 
    for _ in range(3):
        try:
            continue
        finally:
            print("Finally!")

def one_more_func(): # A gotcha!
    try:
        for i in range(3):
            try:
                1 / i
            except ZeroDivisionError:
                # Let's throw it here and handle it outside for loop
                raise ZeroDivisionError("A trivial divide by zero error")
            finally:
                print("Iteration", i)
                break
    except ZeroDivisionError as e:
        print("Zero division error occurred", e)

Kết quả:

>>> some_func()
'from_finally'

>>> another_func()
Finally!
Finally!
Finally!

>>> 1 / 0
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ZeroDivisionError: division by zero (Ngoại lệ sinh ra bởi chia một số cho số 0)

>>> one_more_func()
Iteration 0

💡 Giải thích:

Khi câu lệnh return, break hay continue được thực hiện trong phần try của khối "try…finally", phần finally cũng được thực hiện.
Giá trị trả về của một hàm được xác định bởi câu lệnh return cuối cung được thực hiện. Bởi vì phần finally luôn được thực hiện, câu lệnh return trong phần finally sẽ luôn là câu lệnh trả về gia trị cuối cùng.
Tuy nhiên nếu phần finally thực hiện câu lệnh return hay break thì phần ngoại lệ tồn tại sẽ bị bỏ qua.

▶ For what?

some_string = "wtf"
some_dict = {}
for i, some_dict[i] in enumerate(some_string):
    i = 10

Kết quả:

>>> some_dict # An indexed dict appears.
{0: 'w', 1: 't', 2: 'f'}

💡 Giải thích:

Câu lệnh for được định nghĩa trong ngữ pháp Python như sau:
```
for_stmt: 'for' exprlist 'in' testlist ':' suite ['else' ':' suite]
```

Ở đó exprlist là biến mục tiêu của phép gán. Điều đó co nghĩa là câu lệnh gán {exprlist} = {next_value} được thực hiện đối với mỗi phần tử trong đối tượng lặp (iterable) An interesting example that illustrates this:

for i in range(4):
    print(i)
    i = 10

Kết quả:

Bạn có nghĩ răng vòng lặp trên chỉ chạy có một lần?

💡 Giải thích:

Câu lệnh gán i = 10 không bao giờ ảnh hưởng tới các vòng lặp do cách thức hoạt động của vòng lặp for tron Python. Trước điểm khởi đầu của mỗi vòng lặp, phần tử tiếp theo được đưa ra bởi trình sinh (iterator, trong trường hợp nay là range(4)), phần tử này được giải nén ra (unpacked) và gán cho các biến chạy (trong trường hợp nay là i)
Hàm enumerate(some_string) sinh ra giá trị mới i (biến đếm) và một kí tự từ some_string tại mỗi lần lặp. Sau đó nó gán khoá i của từ điển some_dict cho kí tự đó. Trình tự được thể hiện đơn giản như dưới đây:
```
>>> i, some_dict[i] = (0, 'w')
>>> i, some_dict[i] = (1, 't')
>>> i, some_dict[i] = (2, 'f')
>>> some_dict
```

▶ Sự khác biệt đến từ thời điểm đánh giá

1.

array = [1, 8, 15]
# Một biểu diễn generator thông thường
gen = (x for x in array if array.count(x) > 0)
array = [2, 8, 22]

Kết quả:

>>> print(list(gen)) # Các giá trị khác đi đâu mất rồi?
[8]

2.

array_1 = [1,2,3,4]
gen_1 = (x for x in array_1)
array_1 = [1,2,3,4,5]

array_2 = [1,2,3,4]
gen_2 = (x for x in array_2)
array_2[:] = [1,2,3,4,5]

Kết quả:

>>> print(list(gen_1))
[1, 2, 3, 4]

>>> print(list(gen_2))
[1, 2, 3, 4, 5]

3.

array_3 = [1, 2, 3]
array_4 = [10, 20, 30]
gen = (i + j for i in array_3 for j in array_4)

array_3 = [4, 5, 6]
array_4 = [400, 500, 600]

Kết quả:

>>> print(list(gen))
[401, 501, 601, 402, 502, 602, 403, 503, 603]

💡 Lý giải

Trong một biểu diễn generator, câu in được thực hiện tại thời điểm khai báo, nhưng câu điều kiện được thực hiện tại thời điểm chạy (runtime).
Do trước thời điểm chạy, array được gán cho giá trị [2, 8, 22], và trong ba số được gán trước đó 1, 8 and 15, chỉ có 8 có số lần xuất hiện trong mảng mới và do đó số lần xuât hiện lớn hơn 0, nên generator chỉ cho ra số 8.
Sự khác biệt giữa kết quả của g1 and g2 trong phần thứ hai là do cách các biến array_1 và array_2 được gán lại các giá trị.
Trong trường hợp đầu tiên, array_1 được gán cho một đối tượng mới [1,2,3,4,5] và vì câu in được thực hiện tại thời điểm khai báo nên nó vẫn trỏ tới đối tượng cũ [1,2,3,4] (đối tượng này chưa bị mất đi).
Trong trường hợp thư hai, phép gán lát cắt (slice assignment) array_2 cập nhật đối tượng cũ [1,2,3,4] thành [1,2,3,4,5]. Hiển nhiên cả g2 và array_2 đều trỏ tới cung một đối tượng (đối tượng đã được cập nhật thành [1,2,3,4,5]).
Okay, với những gì ta quan sát trên, co phải giá trị trả về từ list(g) trong phần thứ ba phải là [11, 21, 31, 12, 22, 32, 13, 23, 33]? (bởi vì array_3 và array_4 sẽ giống như array_1). Lý do chỉ array_4 được cập nhật được giải thích ở đây PEP-289 >Chỉ có vòng for ngoài cùng được thực hiện ngay lập tức, các lệnh khác được trì hoãn cho đến khi generator được chạy.

▶ `is not ...` không phải là `is (not ...)`

>>> 'something' is not None
True
>>> 'something' is (not None)
False

💡 Giải thích

is not là một toán tử nhị phân đơn, và khi thực hiện sẽ cho kết quả khác với sử dụng is và not riêng biệt.
is not cho ra kết quả False khi các biến ở hai đầu của nó trỏ về cùng một đối tượng , và nếu hai biến này trỏ về khác đối tượng, kết quả sẽ là True. Cụ thể, None và something trỏ về hai biến khác nhau nên kết quả là True
Trong ví dụ trên, (not None) sẽ cho ra kết quả True bởi vì khi sử dụng trong phép so sánh luận lý None tương đương với False, do đó dòng mã trên sẽ trở thành 'something' is True. Cụ thể, do something và True trỏ về hai đối tượng khác nhau nên kết quả là False

▶ A tic-tac-toe where X wins in the first attempt!

# Khởi tạo một hàng
row = [""] * 3 #row i['', '', '']
# Và tạo một bảng gồm các hàng
board = [row] * 3

Kết quả:

>>> board
[['', '', ''], ['', '', ''], ['', '', '']]
>>> board[0]
['', '', '']
>>> board[0][0]
''
>>> board[0][0] = "X"
>>> board
[['X', '', ''], ['X', '', ''], ['X', '', '']]

Chúng ta đã gán "X" cho ba vị trí trong bảng này chăng?

💡 Giải thích:

Khi chúng ta khởi tạoi biến row, hình mô phỏng dưới đây cho ta biết những gì diễn ra trong bộ nhớ

Khi board được khởi tạo băng việc nhân bản row, minh hoạ phía dưới mô tả những gì diên ra trong bộ nhớ (mỗi thành phần của bảng board[0], board[1] và board[2] là một tham chiếu tới cung một danh sách trỏ bởi row)

Chúng ta có thể tránh điều trên xảy ra bằng cách không dùng biến row để sinh ra board. (Tim hiểu thêm tại (https://github.com/satwikkansal/wtfpython/issues/68) )

>>> board = [['']*3 for _ in range(3)]
>>> board[0][0] = "X"
>>> board
[['X', '', ''], ['', '', ''], ['', '', '']]

▶ The sticky output function

1.

funcs = []
results = []
for x in range(7):
    def some_func():
        return x
    funcs.append(some_func)
    results.append(some_func())  # Chú ý lời gọi hàm ở đây

funcs_results = [func() for func in funcs]

kết quả:

>>> results
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> funcs_results
[6, 6, 6, 6, 6, 6, 6]

Ngay cả khi các giá trị x khác nhau trong mọi vòng lặp trước khi đặt some_func vào trong danh sách funcs, tất cả các hàm đều trả về 6.

2.

>>> powers_of_x = [lambda x: x**i for i in range(10)]
>>> [f(2) for f in powers_of_x]
[512, 512, 512, 512, 512, 512, 512, 512, 512, 512]

💡 Lý giải

Khi định nghia một hàm bên trong một vòng lặp, vòng lặp có biến lặp được sử dụng trong thân hàm, closure của hàm này được giơi hạn cho biến, chư không phải là giá trị. Vì vậy tất cả các ham sử dụng giá trị cuối cung được gán cho biến này để thực hiện tính toán. Để rõ hơn ta thấy được rằng biến lặp x (và giá trị của cung của nó nhận được là 6) trong ví dụ thứ nhất được sử dụng cho tất cả các hàm func(), hàm này sẽ luôn trả về giá trị là 6
Để thực hiện được tính toán mong muốn bạn có thể truyền biến lặp như là biến được đặt tên (named variable) cho hàm. Sao mà nó lại chạy đúng được? ởi vì việc truyền biến như vậy sẽ định nghĩa lại biến nay bên trong phạm vi của hàm.
```
funcs = []
for x in range(7):
    def some_func(x=x):
        return x
    funcs.append(some_func)
```
Kết quả:
```
>>> funcs_results = [func() for func in funcs]
>>> funcs_results
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
```

▶ Bài toán con gà và quả trứng *

1.

>>> isinstance(3, int)
True
>>> isinstance(type, object)
True
>>> isinstance(object, type)
True

Đâu là lớp cơ bản cuối cùng ? Còn nhiều thứ gây khó hiểu hơn nữa sau đây

2.

>>> class A: pass
>>> isinstance(A, A)
False
>>> isinstance(type, type)
True
>>> isinstance(object, object)
True

3.

>>> issubclass(int, object)
True
>>> issubclass(type, object)
True
>>> issubclass(object, type)
False

💡 Giải thích

type là một metaclass trong Python.
Mọi thứ đều là một đối tượng object trong Python, bao gồm cả các lớp (classes) cũng như là các hiện thực của chúng (instances).
Lớp type là metaclass của lớp object, do đó mọi lớp (gồm cả type) thừa hưởng trực tiếp hay gián tiếp từ object.
Không có một lớp nào nằm giữa lớp object và type. Vấn đề đối với các đoạn mã phía trên nằm ở cách ta tìm các mối quan hệ giữa các lớp trong Python (dùng issubclass và isinstance). Mỗi quan hệ giữa object và type không thể được định nghĩa trong Python đơn thuần. Chính xác hơn, nghĩa là,
- Lớp A là một hiện thực của lớp B, và lớp B là một hiện thực của lớp A.
- Lớp A là một hiện thực của chính nó.
Các mối quan hệ giữa object và type (ở cả hai cấp độ hiện thực cũng như chính lớp đó) tồn tại là do việc "ăn gian" khi triển khai các lớp này.

▶ Các mối quan hệ của lơp con (subclass)

Kết quả:

>>> from collections import Hashable
>>> issubclass(list, object)
True
>>> issubclass(object, Hashable)
True
>>> issubclass(list, Hashable)
False

Mối quan hệ giữa các lớp con có tính bắc cầu không?(ví dụ, nếu A là lớp con của B, và B là lớp con của C, vậy A nên là lớp con của C)

💡 Lý giải:

Trong Python mối quan hệ giữa cá lớp con không nhất thiết phải mang tính bắc cầu. Bất cứ ai cũng được phép định nghĩa một lớp __subclasscheck__ riêng, tuỳ ý trong một siêu lớp (metaclass).
Khi issubclass(cls, Hashable) được gọi, nó chỉ tìm phương thức non-Falsey "__hash__" trong cls hoặc bất cư thư gì nó thừa hưởng từ đó.
Bởi vì object là một đối tượng có thể băm (hashable), còn list thi không, nên nó phá vỡ tính bắc cầu.
Giải thích chi tiết có thể xem ở đây.

▶ All-true-ation *

>>> all([True, True, True])
True
>>> all([True, True, False])
False

>>> all([])
True
>>> all([[]])
False
>>> all([[[]]])
True

Lý do vì sao mà lúc thì True mà lúc thì lại False

💡 Giải thích:

Hàm all tương đương như đoạn mã dưới
py def all(iterable): for element in iterable: if not element: return False return True
all([]) trả về True bởi vì danh sách nay rỗng.
all([[]]) trả về False bởi vì not [] là True tương đương với not False bởi vì danh sách phía trong rỗng.
all([[[]]]) và các biến thể đệ quy cao hơn luôn trả về True bởi vì not [[]], not [[[]]], tương đương vớinot True.

▶ Dấu phẩy lạ lùng

Kết quả (< 3.6):

>>> def f(x, y,):
...     print(x, y)
...
>>> def g(x=4, y=5,):
...     print(x, y)
...
>>> def h(x, **kwargs,):
  File "<stdin>", line 1
    def h(x, **kwargs,):
                     ^
SyntaxError: invalid syntax (Lỗi cú pháp không hợp lệ)

>>> def h(*args,):
  File "<stdin>", line 1
    def h(*args,):
                ^
SyntaxError: invalid syntax (Lỗi cú pháp không hợp lệ)

💡 Lý giải:

Dấu phẩy nằm ở cuối danh sách các tham số của một hàm không phải bao giờ cũng hợp lệ.
Trong Python, danh sách tham số được định nghĩa bởi một phần các dấu phẩy nằm phía trước và một phần các dấy phẩy nằm phía sau. Điều nay mâu thuẫn với các tình huống ở đó một dấu phẩy bị mắc kẹt ở giữa danh sách, và chẳng có một luật nào chấp nhận điều này cả.
Chú ý: Vấn đề về dâu phẩy ở cuối đã được sửa trong Python 3.6. Thảo luận ở đây cung cấp những cách dung khác nhau của dây phẩy ở cuối.

▶ Strings and the backslashes

Kết quả:

>>> print("\"")
"

>>> print(r"\"")
\"

>>> print(r"\")
File "<stdin>", line 1
    print(r"\")
              ^
SyntaxError: EOL while scanning string literal

>>> r'\'' == "\\'"
True

💡 Giải thích

Trong một string thông thường, dấu xuyệc ngược được dùng để "escape" các kí tự có một ý nghĩa đặc biệt (như là dấu trích dẫn đơn, dấu trích dẫn kép, va chính dấu xuyệc ngược).
```
>>> "wt\"f"
'wt"f'
```

Đối với một string thô (raw string) (được chỉ định bởi tiếp đầu ngữ r), dấu xuyệc ngược.

>>> r'wt\"f' == 'wt\\"f'
True
>>> print(repr(r'wt\"f')
'wt\\"f'

>>> print("\n")

>>> print(r"\\n")
'\\\\n'

Có nghĩa là khi một trình phân tích cú pháp gặp một dấu xuyệc ngược tron một string thô, trình này mong đợi một kí tự khác phía sau nó. Và tron trường hợp của chúng ta print(r"\"), dấu xuyệc ngược vô hiệu hoá (escape) dấu trích dẫn ở đuôi, để lại cho trình thông dịch xử lý mà không có dấu trích dẫn kết thúc (do đó gây ra lỗi về cú pháp SyntaxError). Đó là lý do tại sao các dấu xuyệc ngược không chạy được khi ở cuối một string thô.

▶ not knot!

x = True
y = False

Kết quả:

>>> not x == y
True
>>> x == not y
  File "<input>", line 1
    x == not y
           ^
SyntaxError: invalid syntax (Lỗi về cú pháp)

💡 Giải thích:

Thứ tự ưu tiên của các phép toán ảnh hưởng tơi cách một câu lệnh được thực thi, và phép == có độ ưu tiên cao hơn phép not trong Python.
Vì vậy not x == y tương đương với not (x == y) rồi tương đương với not (True == False) và kết quả làTrue.
Nhưng x == not y gây ra lỗi cú pháp SyntaxError bởi vì Python nghĩ rằng nó sẽ thực hiện (x == not) y chứ không phải là x == (not y) do đó bạn mới gặp lỗi về cú pháp.
Trình phân tích cú pháp mong đợi not là một phần của phép toán not in (bởi vì cả == và not in có cùng độ ưu tiên), nhưng do trong trương hợp của chúng ta, trình xử lý không tìm thấy in đằng sau not, nên nó gây ra SyntaxError.

▶ Các chuỗi rưỡi trích dẫn

Kết quả:

>>> print('wtfpython''')
wtfpython
>>> print("wtfpython""")
wtfpython
>>> # Các câu lệnh phía dưới gặp lỗi cú pháp `SyntaxError` khi thực thi
>>> # print('''wtfpython')
>>> # print("""wtfpython")
  File "<input>", line 3
    print("""wtfpython")
                        ^
SyntaxError: EOF while scanning triple-quoted string literal (Lỗi cú pháp khi sử lý chuỗi được bao bởi dấu trích dẫn)

💡 Giải thích:

Python hỗ trợ ngầm ghép chuỗi, ví dụ,

>>> print("wtf" "python")
wtfpython
>>> print("wtf" "") # or "wtf"""
wtf

+ `'''` và `"""` là các kí hiệu phân cách chuỗi trong Python, chúng tạo ra lỗi SyntaxError bởi vì trình thông dịch Python chơ đợi kí hiệu phân cách kết thúc khi nó dò tìm chuỗi kí tự trích dẫn có ba dấu nháy .

▶ Có gì sai sai với các giá trị luận lý (booleans)?

1.

# Một ví dụ tính toán số lượng các giá trị luận lý và
# sô nguyên trong một danh sách lẫn lộn các kiểu phần tử khác nhau.
mixed_list = [False, 1.0, "some_string", 3, True, [], False]
integers_found_so_far = 0
booleans_found_so_far = 0

for item in mixed_list:
    if isinstance(item, int):
        integers_found_so_far += 1
    elif isinstance(item, bool):
        booleans_found_so_far += 1

Kết quả:

>>> integers_found_so_far
4
>>> booleans_found_so_far
0

2.

>>> some_bool = True
>>> "wtf" * some_bool
'wtf'
>>> some_bool = False
>>> "wtf" * some_bool
''

3.

def tell_truth():
    True = False
    if True == False:
        print("I have lost faith in truth!")

Kết quả (< 3.x):

>>> tell_truth()
I have lost faith in truth!

💡 Lý giải:

bool là lơp con của int trong Python

>>> issubclass(bool, int)
True
>>> issubclass(int, bool)
False

Và do vậy, True và False là các hiện thực (instances) của int

>>> isinstance(True, int)
True
>>> isinstance(False, int)
True

Giá trị dạng số nguyên của True là 1 và của False là 0.
```
>>> int(True)
1
>>> int(False)
0
```
Xem trên [câu trả lời] trên StackOverflow(https://stackoverflow.com/a/8169049/4354153) để biết lý do.
Lúc đầu, Python không có kiểu bool (người ta dung 0 cho false và các giá trị khác không như 1 cho true). True, False, va kiểu bool được bổ sung trong cá phiên bản 2.x, nhưng vi lý do hỗ trợ tương thích ngược (backward compatibility), True và False không thể trơ thành các hăng số (constants). Chúng chỉ là các biến được tích hợp sẵn trong Python, và ta có thể gán lại giá trị cho chúng.

* Python 3 không hỗ trợ tương thích ngược, và do vậy các đoạn mã cuối cung không chạy được trên Python 3.x!

▶ Class attributes and instance attributes

1.

class A:
    x = 1

class B(A):
    pass

class C(A):
    pass

Kết quả:

>>> A.x, B.x, C.x
(1, 1, 1)
>>> B.x = 2
>>> A.x, B.x, C.x
(1, 2, 1)
>>> A.x = 3
>>> A.x, B.x, C.x # C.x thay đổi, nhưng B.x không thay đổi
(3, 2, 3)
>>> a = A()
>>> a.x, A.x
(3, 3)
>>> a.x += 1
>>> a.x, A.x
(4, 3)

2.

class SomeClass:
    some_var = 15
    some_list = [5]
    another_list = [5]
    def __init__(self, x):
        self.some_var = x + 1
        self.some_list = self.some_list + [x]
        self.another_list += [x]

Kết quả:

>>> some_obj = SomeClass(420)
>>> some_obj.some_list
[5, 420]
>>> some_obj.another_list
[5, 420]
>>> another_obj = SomeClass(111)
>>> another_obj.some_list
[5, 111]
>>> another_obj.another_list
[5, 420, 111]
>>> another_obj.another_list is SomeClass.another_list
True
>>> another_obj.another_list is some_obj.another_list
True

💡 Giải thích:

Các biến thuộc về lớp và các biến thuộc về các hiện thực của lơp (class instances) được xử lý nội tại như là các từ điển của một đối tượng lớp. Nếu một biến không nằm trong từ điển của lớp hiện hành, nó sẽ được tìm trong các lớp cha.
Phép += thay đổi đối tượng có thể biến đổi (mutable) tại chỗ mà khôn cần phải tạo một đối tượng mới. Vì vậy thay đổi thuộc tính cua một hiện thực ảnh hưởng tới thuộc tính của các hiện thực khác và thuộc tính lớp.

▶ Non-reflexive class method *

class SomeClass:
        def instance_method(self):
                pass

        @classmethod
        def class_method(cls):
                pass

Kết quả:

>>> SomeClass.instance_method is SomeClass.instance_method
True
>>> SomeClass.class_method is SomeClass.class_method
False
>>> id(SomeClass.class_method) == id(SomeClass.class_method)
True

💡 Giải thích:

Lý do là vì SomeClass.class_method is SomeClass.class_method trả về False là bởi vì decorator @classmethod.

>>> SomeClass.instance_method
<function __main__.SomeClass.instance_method(self)>
>>> SomeClass.class_method
<bound method SomeClass.class_method of <class '__main__.SomeClass'>

Mỗi lần truy cập tới SomeClass.class_method là lại có một phương thức được bọc mới sinh ra (new bound method) - id(SomeClass.class_method) == id(SomeClass.class_method) trả về True bởi vì quá trình cấp phát bộ nhớ cho class_method lần thứ hai xảy ra tại cung một ví trí với quá trình giải phóng bộ nhớ đầu tiên (Xem lại "Deep Down, we're all the same example" để có lời giải thích rõ hơn).

▶ yielding None

some_iterable = ('a', 'b')

def some_func(val):
    return "something"

Kết quả (<= 3.7.x):

>>> [x for x in some_iterable]
['a', 'b']
>>> [(yield x) for x in some_iterable]
<generator object <listcomp> at 0x7f70b0a4ad58>
>>> list([(yield x) for x in some_iterable])
['a', 'b']
>>> list((yield x) for x in some_iterable)
['a', None, 'b', None]
>>> list(some_func((yield x)) for x in some_iterable)
['a', 'something', 'b', 'something']

💡 Giải thích:

Đây là một bug tồn tại khi CPython xử lý yield trong các generators và comprehensions.
Bạn có thể tham khảo thêm về lỗi này tại đây: https://stackoverflow.com/questions/32139885/yield-in-list-comprehensions-and-generator-expressions
Báo cáo về bug này: http://bugs.python.org/issue10544
Theo Python 3.8+ yield không được phép nằm bên trong list comprehension và nếu bạn làm như vậy sẽ tạo ra lỗi cú pháp SyntaxError.

▶ Yielding from... return! *

1.

def some_func(x):
    if x == 3:
        return ["wtf"]
    else:
        yield from range(x)

Kết quả (> 3.3):

>>> list(some_func(3))
[]

Đáng lẽ phải hiển thị "wtf" chứ nhỉ? Có phải là do yield from? Cùng tìm hiểu thêm nào,

2.

def some_func(x):
    if x == 3:
        return ["wtf"]
    else:
        for i in range(x):
          yield i

Kết quả:

>>> list(some_func(3))
[]

Vẫn lại không in ra "wtf" .

💡 Giải thích:

Từ Python 3.3 trở đi, ta có thể sử dụng return với các giá trị bên trong các generators (Xem thêm PEP380). Các tài liệu chính thức cũng nói như vậy,

"... return expr tron một generator tạo ra ngoại lệ StopIteration(expr) khi thoát ra từ generator."
Trong trường hợp some_func(3), ngoại lệ StopIteration được khởi lên ngay từ đầu bởi vì câu lệnh return. Ngoại lệ StopIteration được tự động bắt lại trong dòng lệnh bao list(...) và trong vòng lặp for. Do đó, cả hai đoạn mã trên đều trả về một danh sách rỗng.
Để có được ["wtf"] từ generator some_func bạn cần bắt ngoại lệ StopIteration,

try:
    next(some_func(3))
except StopIteration as e:
    some_string = e.value

>>> some_string
["wtf"]

▶ Tính phản xạ của Nan *

1.

a = float('inf')
b = float('nan')
c = float('-iNf')  # Các strings này không phân biệt hoa hay thường
d = float('nan')

Kết quả:

>>> a
inf
>>> b
nan
>>> c
-inf
>>> float('some_other_string')
ValueError: could not convert string to float: some_other_string (Lỗi giá trị: Không thể chuyển đổi từ string sang float)
>>> a == -c # inf==inf
True
>>> None == None # None == None
True
>>> b == d # nhưng nan!=nan
False
>>> 50 / a
0.0
>>> a / a
nan
>>> 23 + b
nan

2.

>>> x = float('nan')
>>> y = x / x
>>> y is y # định danh giống nhau (cùng trỏ về một đối tượng)
True
>>> y == y # Gía trị lại không bằng nhau
False
>>> [y] == [y] # Giá trị bằng nhau khi nằm ở trong một list
True

💡 Giải thích:

'inf' và 'nan' là các strings đặc biệt (không phân biệt hoa thường), khi được chuyển đổi sang kiểu float sẽ tương ứng biểu diễn cho giá trị vô hạn "infinity" hay không phải là một số "not a number".
Theo chuẩn của IEEE thì NaN != NaN, tuân theo quy tắc trên sẽ phá vỡ giả định về tính tương phản của một phần tử trong một tập trong Python ví dụ. nếu x là một phần tử của một tập list, các phép toán trên các phần tử của tập như là so sánh sẽ dựa trên giải định rằng x == x. Do giả định này nên định danh được so sánh đầu tiên (do nhanh hơn) khi so sánh hai phần tử, và các giá trị được so sánh chỉ khi các định danh không khớp. Ví dụ sau sẽ giúp bạn dễ hiểu hơn
```
>>> x = float('nan')
>>> x == x, [x] == [x]
(False, True)
>>> y = float('nan')
>>> y == y, [y] == [y]
(False, True)
>>> x == y, [x] == [y]
(False, False)
```

Do các định danh của x và y khác nhau, do đó giá trị của chúng sẽ được so sánh, mà giá trị của chúng khác nhau trong ví dụ này; nên kết quả trả về là False. Cụ thể hơn, theo tiêu chuẩn của IEEE thì x f va y đểu có giá trị là nan khi được chuyển đổi qua float, NaN != NaN nên x != y, nhưng khi đặt trong một list thì định danh sẽ đc so sánh trước nên [x] == [y]

Đọc thêm: Reflexivity, and other pillars of civilization

▶ Mutating the immutable!

Ví dụ dưới đây có vẻ tầm thường nếu bạn hiểu cách các tham chiếu (references) hoạt đông trong Python.

some_tuple = ("A", "tuple", "with", "values")
another_tuple = ([1, 2], [3, 4], [5, 6])

Kết quả:

>>> some_tuple[2] = "change this"
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment (Lỗi về kiểu: đối tượng 'tuple' không hỗ trợ phép gán phần tử)
>>> another_tuple[2].append(1000) # Dòng này không bị lỗi
>>> another_tuple
([1, 2], [3, 4], [5, 6, 1000])
>>> another_tuple[2] += [99, 999]
TypeError: 'tuple' object does not support item assignment (Lỗi về kiểu: đối tượng 'tuple' không hỗ trợ phép gán phần tử)
>>> another_tuple
([1, 2], [3, 4], [5, 6, 1000, 99, 999])

Tôi đã nghĩ rằng các tuples thì bất biến (immutable) ...

💡 Giải thích:

Trích từ https://docs.python.org/2/reference/datamodel.html

Các chuỗi bất biến Một đối tượng kiểu chuỗi bất biến không thể thay đổi giá trị của nó sau khi được tạo. (Nếu đối tượng này chứa các tham chiếu tới các đối tượng khác, những đối tượng có thể thay đổi được; tuy thế, tập hợp các đối tượng được trỏ trực tiếp bởi một đối tượng bất biến không thể thay đổi .)
Toán tử += thay đổi list tại chỗ. Phép gán phần tử không thực hiện được, nhưng khi ngoại lệ xảy ra, phần tử đã được thay đổi ngay tại chỗ.

▶ The disappearing variable from outer scope

e = 7
try:
    raise Exception()
except Exception as e:
    pass

Kết quả (Python 2.x):

>>> print(e)
# Không in ra kết quả nào cả

Kết quả (Python 3.x):

>>> print(e)
NameError: name 'e' is not defined (Lỗi tên biến không được định nghĩa)

💡 Giải thích:

Source: https://docs.python.org/3/reference/compound_stmts.html#except

Khi một ngoại lệ được gán sử dụng đích được định nghia bởi as, ngoại lệ này được dọn dẹp ở cuối câu except. Như vậy thì

except E as N:
    foo

sẽ được hiểu như sau

except E as N:
    try:
        foo
    finally:
        del N

Điều này có nghĩa la ngoại lệ phải được gán cho một cái tên khác để ta có thể tìm thấy nó sau câu except. Các ngoại lệ được dọn dẹp bởi vì với truy lỗi (traceback) được gán cho chúng, chúng hình thành nên một vòng tham chiếu bên trong khung ngăn xếp (stack frame), giữ tất cả các biến cục bộ không bị xoá đi cho đến khi việc thu thập rác tiếp theo tiếp diễn.

Các câu này không được tính phạm vi trong Python. Mọi thư trong ví dụ nay đều nàm trong cùng một phạm vi, và biến e bị xoá đi bởi vì ngoại lệ except. Điều tương tự như vậy không đúng với các hàm có các nội phạm vi (inner-scopes) riêng biệt. Ví dụ sau sẽ cho ta thấy:
```
def f(x):
    del(x)
    print(x)

x = 5
y = [5, 4, 3]
```
Kết quả:
```
>>>f(x)
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
>>>f(y)
UnboundLocalError: local variable 'x' referenced before assignment
>>> x
5
>>> y
[5, 4, 3]
```
Trong Python 2.x, biến e được gán cho một hiện thực Exception(), khi bạn in ra biến này, nó không hiển thị gì cả

Kết quả (Python 2.x):
```
>>> e
Exception()
>>> print e
# Không in ra gì cả!
```

▶ The mysterious key type conversion

class SomeClass(str):
    pass

some_dict = {'s': 42}

Kết quả:

>>> type(list(some_dict.keys())[0])
str
>>> s = SomeClass('s')
>>> some_dict[s] = 40
>>> some_dict # Giá trị mong đợi: Hai cặp khoá và giá trị khác nhau
{'s': 40}
>>> type(list(some_dict.keys())[0])
str

💡 Giải thích:

Cả đối tượng s và string "s" khi được băm (hash) sẽ cho ra cùng một giá trị ởi SomeClass thừa kế phương thức __hash__ của lớp str.
SomeClass("s") == "s" bằng True bởi vì SomeClass cũng thừa kế phương thức __eq__ từ lớp str .
Bởi vì cả hai đối tượng này khi băm cho ra cùng giá trị và bằng nhau nên chúng được biểu diễn bởi cùng một khoá trong từ điển.
Để có được kết quả như mong muốn với hai cặp giá khoá và giá trị khác nhau, chúng ta có thể định nghĩa phương thức __eq__ trong SomeClass

class SomeClass(str):
  def __eq__(self, other):
      return (
          type(self) is SomeClass
          and type(other) is SomeClass
          and super().__eq__(other)
      )

  # Khi chúng ta ta định nghĩa một phương thức __eq__ tuỳ chỉnh, Python tự động dừng việc thừa kế
  # và chúng ta cũng cần định nghĩa phươn thức __hash__ ,
  __hash__ = str.__hash__

some_dict = {'s':42}

Kết quả:

>>> s = SomeClass('s')
>>> some_dict[s] = 40
>>> some_dict
{'s': 40, 's': 42}
>>> keys = list(some_dict.keys())
>>> type(keys[0]), type(keys[1])
(__main__.SomeClass, str)

▶ Let's see if you can guess this?

a, b = a[b] = {}, 5

Kết quả:

>>> a
{5: ({...}, 5)}

💡 Giải thích:

Dựa trên nguồn tham khảo ngôn ngữ Python, các câu lệnh gán sẽ có cách khai báo như sau
```
(target_list "=")+ (expression_list | yield_expression)
```
và Một câu lệnh gán đánh giá một danh sách biểu diễn(nhớ rằng đây có thể là một biểu diễn đơn lẻ hoặc một danh sách các biểu diễn được phân cách bởi dấu phẩy, đối với trường hợp phía sau thì sainh ra một tuple) và gán đối tượng kết quả đơn cho mỗi một danh sách mục tiêu, từ trái sang phải.
Toán tử + trong (target_list "=")+ có nghĩa là có thể có một hay nhiều danh sách mục tiêu (target lists). Trong trường hợp này, các danh sách mục tiêu là a, b và a[b] (chú ý là danh sách biểu diễn chỉ có chính xác một, trong trường hợp của chúng ta là {}, 5)
Sau khi biểu diễn danh sách được đánh giá, giá trị của nó được giải nén thành các danh sách được giải nén thành các danh sách mục tiêu từ trái sang phải. Do đó, trong trường hợp của chúng ta, đầu tiên tuple {}, 5 được giải nén ra a, b và chúng ta có a = {} và b = 5.
a được gán cho {}, đây là một đối tượng có thể thay đổi được giá trị (mutable object).
Danh sách mục tiêu thứ hai là a[b] (bạn có thể có thể nghĩ ta sẽ gặp một lỗi bởi vì cả a và b đều chưa được định nghĩa trong các câu lệnh trước đó. Nhưng nhớ rằng, chúng ta đã gán a bằng {} và b bằng 5).
Bây giờ, chúng ta thiết lập khoá 5 trong từ điển với giá trị là tuple ({}, 5) tạo ra một tham chiếu vòng tròn ({...} trong kết quả trỏ tới cùng một đối tượng mà a đã đang tham chiếu). Một ví dụ đơn giản hơn về tham chiếu vòng tròn là
```
>>> some_list = some_list[0] = [0]
>>> some_list
[[...]]
>>> some_list[0]
[[...]]
>>> some_list is some_list[0]
True
>>> some_list[0][0][0][0][0][0] == some_list
True
```
Tương tự là trong ví dụ của chúng ta (a[b][0] là cùng đối tượng với a)
Tổng kết lại, bạn có thể chia ví dụ này ra
```
a, b = {}, 5
a[b] = a, b
```
Và tham chiếu vòng có thể được biện hộ bởi một điều là a[b][0] là đối tượng giống a
```
>>> a[b][0] is a
True
```

---

Section: Slippery Slopes

▶ Modifying a dictionary while iterating over it

x = {0: None}

for i in x:
    del x[i]
    x[i+1] = None
    print(i)

Kết quả (Áp dụng cho các phiên bản Python 2.7- Python 3.5):

Vòng lặp chạy đúng tám lần rồi dừng lại

💡 Giải thích:

Việc lặp và chỉnh sửa một từ điển cùng một lúc không được hỗ trợ.
Có tám lần chạy bởi vì tại thời điểm dừng đó là lúc từ điển điều chỉnh kích thước để giữ thêm nhiều khoá hơn (chúng ta có tám phần từ xoá, do đó điều chỉnh kích thước là cần thiết). Đây thực sự là một chi tiết trong triển khai.
Cách các khoá bị xoá được xử lý và khi nao thì việc điều chỉnh kích thước diễn ra sẽ khác biệt đối với các phiên bản Python khác nhau
Do đó các phiên bản Python lớn hơn 2.7 và nhỏ hơn 3.5, số lượng cá khoá có thể giữ dao động từ 8 (nhưng khi bạn chạy thì con số này sẽ không thay đổi giữa các lần chạy). Bạn có thể xem thêm các thảo luận khác ở đây hoặc trên Stackoverflow tại đây
Từ phiên bản 3.7.6 trở đi, bạn sẽ gặp ngoại lệ RuntimeError: dictionary keys changed during iteration khi bạn cố gắng thử ví dụ trên.

▶ Stubborn `del` operation

class SomeClass:
    def __del__(self):
        print("Deleted!")

Kết quả: 1.

>>> x = SomeClass()
>>> y = x
>>> del x # this should print "Deleted!"
>>> del y
Deleted!

Có thể bạn đoán được làm sao mà __del__ không được gọi khi ta cố gắng xoá x trong lần đầu tiên. Hãy thử thêm 2.

>>> x = SomeClass()
>>> y = x
>>> del x
>>> y # check if y exists Kiểm tra y có tồn tại
<__main__.SomeClass instance at 0x7f98a1a67fc8>
>>> del y # Như lần trước, đáng lẽ kết quả nên là in ra "Deleted!"
>>> globals() # nhưng không, ta không có được kết quả như mong muốn. Cùng kiểm tra tất cả các biến toàn cục và xác nhận 
Deleted!
{'__builtins__': <module '__builtin__' (built-in)>, 'SomeClass': <class __main__.SomeClass at 0x7f98a1a5f668>, '__package__': None, '__name__': '__main__', '__doc__': None}

Ok giờ thì nó đã được xoá :confused:

💡 Giải thích:

del x không gọi trực tiếp x.__del__().
Khi del x được chạy, Python xoá tên x khỏi phạm vi hiện hành và giảm biến đếm tham chiếu của đối tượng đi 1. __del__() được gọi chỉ khi biến đếm này giảm xuống 0.
Tron đoạn mã thứ hai, __del__() không được gọi bởi vì câu lệnh trước đó (>>> y) tạo một tham chiếu khác tới cùng một đối tượng (cụ thể là, biến _ trỏ tới giá trị kết quả của một biểu diễn không phải None tron REPL), do đó ngăn biến đếm tham chiếu giảm về 0 khi thực hiện del y
Gọi globals (thực ra thì thực hiện bất cứ thứ gì tạo ra kết quả không phải là None) làm cho _ tham chiếu tới kết quả mới, bỏ đi tham chiếu hiện tồn tại. Bây giờ thì biến đếm tham chiếu giảm ve 0 và bạn có thể từ "Deleted!" được hiển thị.

▶ The out of scope variable

a = 1
def some_func():
    return a

def another_func():
    a += 1
    return a

Kết quả:

>>> some_func()
1
>>> another_func()
UnboundLocalError: local variable 'a' referenced before assignment (tham chiếu tới 'a' trước khi gán giá trị)

💡 Giải thích:

Khi bạn gán giá trị cho một biến trong một phạm vi, thì biến này trở thành cục bộ cho phạm vi đó. Do đó a trở thành cục bộ đối với another_func, nhưng nó chưa được khởi tạo trong cùng phạm vi, nên ta gặp lỗi về tham chiếu phía trên.
Đọc bài này để học về cách hoạt động của các không gian tên (namespaces) và việc phân giải phạm vi trong Python.
Để thay đổi biên bên ngoài phạm vi a bên trong hàm another_func, sử dụng từ khoá global
```
def another_func()
    global a
    a += 1
    return a
```

Kết quả:

>>> another_func()
2

▶ Deleting a list item while iterating

list_1 = [1, 2, 3, 4]
list_2 = [1, 2, 3, 4]
list_3 = [1, 2, 3, 4]
list_4 = [1, 2, 3, 4]

for idx, item in enumerate(list_1):
    del item

for idx, item in enumerate(list_2):
    list_2.remove(item)

for idx, item in enumerate(list_3[:]):
    list_3.remove(item)

for idx, item in enumerate(list_4):
    list_4.pop(idx)

Kết quả:

>>> list_1
[1, 2, 3, 4]
>>> list_2
[2, 4]
>>> list_3
[]
>>> list_4
[2, 4]

Vì sao lại có kết quả là [2, 4]?

💡 Giải thích:

Thay đổi đối tượng trong khi lặp không phải là một cách làm hay. Cách thực hiện đúng là lặp qua một bản sao của chính đối tượng đó như trường hợp sử dụng list_3[:]
```
>>> some_list = [1, 2, 3, 4]
>>> id(some_list)
139798789457608
>>> id(some_list[:]) # Chú ý rằng Python tạo một đối tượng mới sinh ra từ việc cắt (slice) list.
139798779601192
```

Sự khác biệt giữa del, remove, và pop: * del var_name chỉ loại bỏ sự có măt của var_name khỏi khô gian tên cục bộ và toàn cục (đó la lý do tại sao list_1 không bị ảnh hưởng ) * remove loại bỏ giá trị được khớp đầu tiên, không phải tại một chỉ số cụ thể, ngoại lệ ValueError sẽ xảy ra nếu giá trị muốn loại bỏ không tồn tại. * pop loại bỏ phần tử của danh sách ở mỗi chỉ số cụ thể và trả về phần từ đó, pop sẽ khởi lên IndexError nếu nó nhận một chỉ số không hợp lệ

Tại sao kết quả lại ra [2, 4]? - Việc lặp qua danh sách được thực hiện theo từng chỉ số một, và khi chúng ta loại bỏ 1 khỏi list_2 hay list_4, các danh sách này sẽ còn lại [2, 3, 4]. Các phần tử còn lại trong list được dịch chuyển sang trái, ví dụ như 2 sẽ có chỉ số là 0, và 3 có chỉ số là 1. Do lần lặp tiếp theo sẽ xử lý phần tử có chỉ số là 1 (3), nên phần tử tại chỉ số 0 (2) sẽ bị bỏ qua.

Xem thêm tại StackOverflow thread explaining the example
Và xem thêm ở đây để có các ví dụ liên quan tới các từ điển thread.

▶ Lossy zip of iterators *

>>> numbers = list(range(7))
>>> numbers
[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6]
>>> first_three, remaining = numbers[:3], numbers[3:]
>>> first_three, remaining
([0, 1, 2], [3, 4, 5, 6])
>>> numbers_iter = iter(numbers)
>>> list(zip(numbers_iter, first_three)) 
[(0, 0), (1, 1), (2, 2)]
# so far so good, let's zip the remaining
>>> list(zip(numbers_iter, remaining))
[(4, 3), (5, 4), (6, 5)]

Phần tử 3 trong numbers đâu?

💡 Giải thích:

Theo tài liệu của Python docs, triển khai gần nhất của hàm zip như sau,

def zip(*iterables):
    sentinel = object()
    iterators = [iter(it) for it in iterables]
    while iterators:
        result = []
        for it in iterators:
            elem = next(it, sentinel)
            if elem is sentinel: return
            result.append(elem)
        yield tuple(result)

Hàm này nhận vào một số tuỳ ý các đối tượng có thể lặp (iterable objects), thêm mỗi phần tử của các đối tượng này vào danh sách result thông qua việc gọi hàm next trên đối tượng này, và dưng lại khi đôi tượng này hết các phần tử để lặp
Chú ý là khi bất cứ đối tượng lặp nào cạn kiệt đối tượng lặp, các phần tử tồn tại trong danh sách result được bỏ qua. Đó là những gì xảy với 3 trong numbers_iter

Để thực hiện đúng, ta cần làm như sau

>>> numbers = list(range(7))
>>> numbers_iter = iter(numbers)
>>> list(zip(first_three, numbers_iter))
[(0, 0), (1, 1), (2, 2)]
>>> list(zip(remaining, numbers_iter))
[(3, 3), (4, 4), (5, 5), (6, 6)]

Tham số đầu tiên của zip nên là đối tượng có số lượng các phần tử ít nhất.

▶ Loop variables leaking out!

1.

for x in range(7):
    if x == 6:
        print(x, ': for x inside loop')
print(x, ': x in global')

Kết quả:

6 : for x inside loop
6 : x in global

Nhưng mà x chưa bao giờ được định nghĩa bên ngoài vòng lặp... 2.

# Lần này khởi tạo x trước
x = -1
for x in range(7):
    if x == 6:
        print(x, ': for x inside loop')
print(x, ': x in global')

Kết quả:

6 : for x inside loop
6 : x in global

3.

Kết quả (Python 2.x):

>>> x = 1
>>> print([x for x in range(5)])
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> print(x)
4

Kết quả (Python 3.x):

>>> x = 1
>>> print([x for x in range(5)])
[0, 1, 2, 3, 4]
>>> print(x)
1

💡 Giải thích:

Trong Python, vòng lặp for sử dụng phạm vi mà chúng tồn tại bên trong và để biến lặp (loop-variable) đã được định nghĩa của chúng đằng sau. Điều này cũng áp dụng khi chúng ta định nghĩa rõ biến lặp trong không gian tên toàn cục trước đó. Trong trường hợp này vòng lặp sẽ gắn lại biến đã tồn tại.
Sự khác nhau giữa kết quả của trình thông dịch Python 2.x và Python 3.x liên quan tới ví dụ list comprehension có thể được giải thích bằng tài liệu Những điều mới trong Python 3.0:

"List comprehensions không còn hỗ trợ dạng cú pháp [... for var in item1, item2, ...]. Hãy Sử dụng [... for var in (item1, item2, ...)]. Còn nữa, chú ý rằng list comprehensions có các ngữ nghĩa khác nhau: chúng khá gần với cú pháp đặc biệt của một biểu diễn generator bên trong hàm xây dựng list() , và cụ thể là, các biến điều khiển vòng lặp không còn bị rò rỉ (leaked) trong phạm vi xung quanh"

▶ Beware of default mutable arguments!

def some_func(default_arg=[]):
    default_arg.append("some_string")
    return default_arg

Kết quả:

>>> some_func()
['some_string']
>>> some_func()
['some_string', 'some_string']
>>> some_func([])
['some_string']
>>> some_func()
['some_string', 'some_string', 'some_string']

💡 Giải thích:

Các tham số mặc định có kiểu giá trị thay đổi được (mutable) của các hàm trong Python không thực sự được khởi tạo mỗi lần ta gọi hàm. Thay vào đó giá trị trị mới được gán cho chúng được sử dụng với vai trò giá trị mặc định. Khi ta truyền vào hàm some_func giá trị [], giá trị mặc định của biến default_arg không được sử dụng, do đó hàm trả về kết quả như mong đợi
```
def some_func(default_arg=[]):
    default_arg.append("some_string")
    return default_arg
```
Kết quả:
```
>>> some_func.__defaults__ # Thuộc tính này sẽ cho ta thấy các giá trị mặc định của tham số truyền vào hàm 
([],)
>>> some_func()
>>> some_func.__defaults__
(['some_string'],)
>>> some_func()
>>> some_func.__defaults__
(['some_string', 'some_string'],)
>>> some_func([])
>>> some_func.__defaults__
(['some_string', 'some_string'],)
```
Để tránh các bugs liên quan tới các tham số có thể thay đổi giá trị, ta có thể gán cho chúng giá trị mặc định là None và sau đó viết mã kiểm tra xem giá trị truyền vào hàm có tương ứng với tham số đó hay không. Ví dụ:
```
def some_func(default_arg=None):
    if default_arg is None:
        default_arg = []
    default_arg.append("some_string")
    return default_arg
```

▶ Catching the Exceptions

some_list = [1, 2, 3]
try:
    # Câu lệnh sau sẽ gây ra ngoại lệ ``IndexError``
    print(some_list[4])
except IndexError, ValueError:
    print("Caught!")

try:
    # Câu lệnh sau sẽ gây ra ngoại lệ ``ValueError``
    some_list.remove(4)
except IndexError, ValueError:
    print("Caught again!")

Kết quả (Python 2.x):

Caught!

ValueError: list.remove(x): x not in list

Kết quả (Python 3.x):

  File "<input>", line 3
    except IndexError, ValueError:
                     ^
SyntaxError: invalid syntax

💡 Giải thích

Để thêm nhiều ngoại lệ trên cùng một dòng except, bạn cần truyền vào một tuple với các ngoại lệ được liệt kê bên trong hai dấu ngoặc đơn. Ví dụ,

some_list = [1, 2, 3]
try:
   # This should raise a ``ValueError``
   some_list.remove(4)
except (IndexError, ValueError), e:
   print("Caught again!")
   print(e)

Kết quả (Python 2.x):

Caught again!
list.remove(x): x not in list

Kết quả (Python 3.x):

  File "<input>", line 4
    except (IndexError, ValueError), e:
                                     ^
IndentationError: unindent does not match any outer indentation level

Tách biệt ngoại lệ với biến dùng dấu phẩy đã khôn còn được áp dụng nữa và khi viết như vậy thi code sẽ không chạy trong Python 3; Cách làm đúng là sử dụng as. Ví dụ,
```
some_list = [1, 2, 3]
try:
    some_list.remove(4)

except (IndexError, ValueError) as e:
    print("Caught again!")
    print(e)
```
Kết quả:
```
Caught again!
list.remove(x): x not in list
```

▶ Same operands, different story!

1.

a = [1, 2, 3, 4]
b = a
a = a + [5, 6, 7, 8]

Kết quả:

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> b
[1, 2, 3, 4]

2.

a = [1, 2, 3, 4]
b = a
a += [5, 6, 7, 8]

Kết quả:

>>> a
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]
>>> b
[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8]

💡 Giải thích:

a += b không phải luôn luôn cho ra kết quả giống như a = a + b. Các lơp có thể triển khai phép op= khác nhau.
Biểu diễn a = a + [5,6,7,8] sinh ra một danh sách mới và tham chiếu của a trỏ tới danh sách mới, và để cho b không đổi.
Biển diễn a += [5,6,7,8] thực sự tương đương vơi hàm "mở rộng" áp dụng cho danh sách ơ đó a và b vẫn trỏ về cùng một danh sách đã được thay đổi ngay tại chỗ.

▶ Name resolution ignoring class scope

1.

x = 5
class SomeClass:
    x = 17
    y = (x for i in range(10))

Kết quả:

>>> list(SomeClass.y)[0]
5

2.

x = 5
class SomeClass:
    x = 17
    y = [x for i in range(10)]

Kết quả (Python 2.x):

>>> SomeClass.y[0]
17

Kết quả (Python 3.x):

>>> SomeClass.y[0]
5

💡 Giải thích

Các phạm vi được lồng bên trong định nghĩa của lớp lờ đi các tên (biến) được khai báo ở mức lớp (biến gán với lớp)
Biễn diễn bộ sinh (generator) có phạm vi riêng của chúng
Bắt đầu từ Python 3.X, các list comprehensions cũng có phạm riêng của chúng

▶ Needles in a Haystack *

Tôi chưa bao giờ gặp một lập trình viên Python kinh nghiệm nào mà chưa gặp phải một trong những tình huống éo le dưới đây 1.

x, y = (0, 1) if True else None, None

Kết qủa:

>>> x, y  # Kết quả mong đợi (0, 1)
((0, 1), None)

2.

t = ('one', 'two')
for i in t:
    print(i)

t = ('one')
for i in t:
    print(i)

t = ()
print(t)

Kết quả:

one
two
o
n
e
tuple()

3.

ten_words_list = [
    "some",
    "very",
    "big",
    "list",
    "that"
    "consists",
    "of",
    "exactly",
    "ten",
    "words"
]

Kết quả

>>> len(ten_words_list)
9

4. Not asserting strongly enough

a = "python"
b = "javascript"

Kết quả:

# Gọi một câu lệnh assert với một thông điệp chỉ rõ lý do bị lỗi
>>> assert(a == b, "Both languages are different")
# Không thấy một ngoại lệ lỗi AssertionError

5.

some_list = [1, 2, 3]
some_dict = {
  "key_1": 1,
  "key_2": 2,
  "key_3": 3
}

some_list = some_list.append(4) 
some_dict = some_dict.update({"key_4": 4})

Kết quả:

>>> print(some_list)
None
>>> print(some_dict)
None

6.

def some_recursive_func(a):
    if a[0] == 0:
        return 
    a[0] -= 1
    some_recursive_func(a)
    return a

def similar_recursive_func(a):
        if a == 0:
                return a
        a -= 1
        similar_recursive_func(a)
        return a

Kết quả:

>>> some_recursive_func([5, 0])
[0, 0]
>>> similar_recursive_func(5)
4

💡 Giải thích:

Trường hợp thứ nhất cách viết để có kết quả như mong đợi là x, y = (0, 1) if True else (None, None).
Trong trường hợp thứ hai cách viết đúng phải là t = ('one',) hoặc t = 'one', (có thêm dấu phẩy phía sau) nếu không trình thông dịch sẽ xem t như là một str và lặp qua từng kí tự của string này.
() là một cặp kí hiệu đặc biệt định nghĩa một tuple rỗng.
Trong ví dụ thứ ba, bạn có thể để ý thấy thiếu một dấu phẩy đằng sau phần tử thứ 5 ("that") của danh sách. Do đó, Python ngầm nối hai string liền kề,
```
>>> ten_words_list
['some', 'very', 'big', 'list', 'thatconsists', 'of', 'exactly', 'ten', 'words']
```

Không có ngoại lệ AssertionError trong ví dụ thứ tư bởi vì thay vì kiểm tra tính đúng sai của biểu diễn a == b, chúng ta kiểm tra một tuple. Ví dụ dưới đây làm rõ hơn điều này,

>>> a = "python"
>>> b = "javascript"
>>> assert a == b
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError

>>> assert (a == b, "Values are not equal")
<stdin>:1: SyntaxWarning: assertion is always true, perhaps remove parentheses?

>>> assert a == b, "Values are not equal"
Traceback (most recent call last):
    File "<stdin>", line 1, in <module>
AssertionError: Values are not equal

Trong ví dụ thứ năm, hầu hết các phương thức thay đổi các phần tử của các đối tượng chuỗi (sequence) hay ánh xạ như list.append, dict.update,list.sort, và vân vân. thay đổi ngay tại chỗ (in-place) các đối tượng này và trả về None. Nguyên nhân sâu xa là nhằm tăng hiệu năng thông qua việc tránh tạo bản sao của đối tượng nếu hành động được thực hiện trên đối tượng mang tính "ngay tại chỗ" (Tham khảo thêm tại đây).
Trường hợp cuối cùng dường như khá rõ rằng, đối tượng có thể thay đổi giá trị (như list ) có thể được thay đổi trong hàm, và việc gán biến này lại cho một đối tượng không thể thay đổi giá trị ()a -= 1 không làm thay đổi giá trị.
Lưu ý đến những điều kể trên có thể giúp bạn tiết kiệm được nhiều thời gian cho việc tìm sửa lỗi trong các chương trình lớn.

▶ Splitsies *

# thực hiện câu lệnh này
>>> 'a'.split()
['a']

# cũng giống như
>>> 'a'.split(' ')
['a']

# nhưng khi chạy
>>> len(''.split())
0

# lại cho kết quả không giống nhau
>>> len(''.split(' '))
1

💡 Giải thích:

Ta dường như thấy ngay là kí tự phân cách mặc định dùng cho split là một khoảng cách đơn (single space) ' ', nhưng trong tài liệu [docs] (https://docs.python.org/2.7/library/stdtypes.html#str.split) > Nếu kí tự phân cách không được chỉ định hoặc là None, một giải thuật chia tách khác được áp dụng: các khoảng trắng liên tục được xem như là một phân cách đơn, và kết quả sẽ chứa các strings khác rỗng tại phần đầu hoặc cuối nếu string có các khoảng trắng ở phần đầu và đuôi. Do vậy, phân tách một string rỗng hoặc một string chứa chỉ khoảng trắng với một phân tách None sẽ trả về []. > Nếu có kí tự phân cách, các dấu phân cách liên tục không được nhóm lại cùng nhau và được coi là để phân định các strings rỗng (ví dụ, '1,,2'.split(',') trả về ['1', '', '2']). Phân tách một string rỗng với một kí tự phân tách chỉ định trả về [''].

Ví dụ dưới đây chỉ ra cách các khoảng trắng được xử lý,

>>> ' a '.split(' ')
['', 'a', '']
>>> ' a '.split()
['a']
>>> ''.split(' ')
['']

▶ Wild imports *

# File: module.py

def some_weird_name_func_():
    print("works!")

def _another_weird_name_func():
    print("works!")

Kết quả

>>> from module import *
>>> some_weird_name_func_()
"works!"
>>> _another_weird_name_func()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name '_another_weird_name_func' is not defined

💡 Giải thích:

Chúng ta được khuyên là tránh sử dụng các wildcard imports. Vì với chúng, các tên (ví dụ hàm) với dấu gạch chân phía trước sẽ không được import. Điều này gây ra lỗi trong lúc code chạy

Khi chúng ta dùng from ... import a, b, c, lỗi NameError sẽ khôn xảy ra nữa.

>>> from module import some_weird_name_func_, _another_weird_name_func
>>> _another_weird_name_func()
works!

Nếu bạn thực sự muốn sử dụng wildcard imports, bạn se phải định nghĩa biến __all__ trong module của bạn, biến này sẽ chưa một danh sách các đối tượng công cộng được import khi sử dụng wildcard imports.

__all__ = ['_another_weird_name_func']

def some_weird_name_func_():
    print("works!")

def _another_weird_name_func():
    print("works!")

Kết quả

>>> _another_weird_name_func()
"works!"
>>> some_weird_name_func_()
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'some_weird_name_func_' is not defined (hàm "some_weird_name_func_" không được định nghĩa)

▶ All sorted? *

>>> x = 7, 8, 9
>>> sorted(x) == x
False
>>> sorted(x) == sorted(x)
True

>>> y = reversed(x)
>>> sorted(y) == sorted(y)
False

💡 Giải thích:

Phương thức sorted luôn luôn trả về một list, và trong Python so sánh giữa lists và tuples luôn luôn cho ra kết quả False.
```py

[] == tuple() False x = 7, 8, 9 type(x), type(sorted(x)) (tuple, list) ```
Khác với sorted, phương thức reversed trả về một iterator. Tại sao? Bởi vì việc sắp xếp yêu cầu iterator có thể được thay đổi ngay tại chỗ (in-place) hoặc sử dụng một bộ chứa bổ sung (một list), trái lại việc đảo chiều (reversing) có thể hoạt động đơn giản là lặp từ chỉ số cuối về phần tử đầu
Do đó khi so sánh sorted(y) == sorted(y), lời gọi đầu tiên sorted() sẽ tiêu thụ iterator y, và lời gọi tiếp theo sẽ trả về một list rỗng.

>>> x = 7, 8, 9
>>> y = reversed(x)
>>> sorted(y), sorted(y)
([7, 8, 9], [])

▶ Midnight time doesn't exist?

from datetime import datetime

midnight = datetime(2018, 1, 1, 0, 0)
midnight_time = midnight.time()

noon = datetime(2018, 1, 1, 12, 0)
noon_time = noon.time()

if midnight_time:
    print("Time at midnight is", midnight_time)

if noon_time:
    print("Time at noon is", noon_time)

Kết quả (< 3.5):

('Time at noon is', datetime.time(12, 0))

Thời gian nửa đêm không được hiển thị

💡 Giải thêm:

Trước Python 3.5, giá trị luận lý cho đối tượng datetime.time được xem như là False nếu đối tượng này biểu diễn nửa đêm trong UTC. Code dễ sai khi sử dụng cú pháp if obj: để kiểm tra obj là null hay những giá trị tương tương với "rỗng".

---

Section: The Hidden treasures!

Phần này bao gồm những điều ít được biết tới về Python, những điều hấp dẫn này hầu hết những người mới bắt đầu như tôi đều không biết

▶ Okay Python, Can you make me fly?

Hãy bắt đầu nào

import antigravity

Kết quả: Sshh... Một bí mật lớn.

💡 Giải thích:

antigravity là một trong vài quả trứng phục sinh được tạo ra bởi các lập trình viên Python
import antigravity mở trang web truyện hài XKCD trong một trình duyệt.
Còn nhiều hơn thế nữa. Có các quả trứng phục sinh khác bên trong quả trứng phục sinh. Nếu bạn xem đoạn [mã] (https://github.com/python/cpython/blob/master/Lib/antigravity.py#L7-L17), có một hàm được định nghĩa để triển khai [Giải thuật geohashing của XKCD]

▶ `goto`, but why?

from goto import goto, label
for i in range(9):
    for j in range(9):
        for k in range(9):
            print("I am trapped, please rescue!")
            if k == 2:
                goto .breakout # breaking out from a deeply nested loop
label .breakout
print("Freedom!")

Kết quả (Python 2.3):

I am trapped, please rescue!
I am trapped, please rescue!
Freedom!

💡 Giải thích:

Một phiên bản Python của goto được công bố trong ngày cá tháng tư năm 2004 như là một lời đùa.
Các phiên bản Python hiện hành không có module này.
Mặc dù triển khai goto chạy được, nhưng đừng sử dụng nó. Lý do tại sao Python không có goto.

▶ Brace yourself!

Nếu bạn không thích sử dụng khoảng trắng để biểu thị các phạm vi, bạn có thể sử dụng phonng cách như trong ngôn ngữ C {} bằng cách import

from __future__ import braces

Kết quả:

  File "some_file.py", line 1
    from __future__ import braces
SyntaxError: not a chance

Các dấu ngoặc nhọn? Không được đâu! Nếu bạn nghĩ rằng điều gây thất vọng, sử dụng Java. Còn một điều ngạc nhiên nữa đây, bạn có thể tìm thấy ngoại lệ SyntaxError được khởi lên ở đâu trong module __future__ hay không (https://github.com/python/cpython/blob/master/Lib/future.py)?

💡 Giải thích:

Module __future__ thường được dùng để cung cấp các tính năng đến từ các phiên bản mới của Python. Tuy nhiên "tương lai" ("feature") trong hoàn cảnh này có vẻ hơi mỉa mai.
Có một quả trứng phục sinh liên quan đến tâm trạng của cộng đồng Python về vấn đề này.
Đoạn mã được tìm thấy ở đây trong file future.c.
Khi trình biên dịch Cpython gặp một câu lệnh future, Nó chạy đoạn mã tương ứng trong future.c trước khi thực hiện câu lệnh import thông thường.

▶ Let's meet Friendly Language Uncle For Life

Output (Python 3.x)

>>> from __future__ import barry_as_FLUFL
>>> "Ruby" != "Python" # chả có gì phải nghi ngờ về câu lệnh so sánh này cả
  File "some_file.py", line 1
    "Ruby" != "Python"
              ^
SyntaxError: invalid syntax

>>> "Ruby" <> "Python"
True

Rồi! có thứ để xem.

💡 Giải thích:

Điều ta muốn tìm hiểu liên quan tới PEP-401, PEP này được xuất bản vào ngày một tháng tư năm 2009 (là gì thì bạn biết rồi đó).
Đoạn dưới đây được trích ra từ PEP-401

Nhận ra rằng kí hiệu toán tử so sánh không bằng != trong Python 3.0 thấy gớm, gõ thật khó, FLUFL khôi phục lại kí hiệu hình kim cương <>. - Bạn nhiều thứ đáng xem trong PEP này; bạn có thể đọc chúng [ở đây] (https://www.python.org/dev/peps/pep-0401/). - Toán tử hình kim cương này hoạt động tốt trong môi trường tương tác, nhưng lại gây ra ngoại lệ SyntaxError khi chạy qua file python (hãy xem vấn đề). Tuy nhiên bạn có thể gói câu lệnh này vào trong hàm eval hoặc compile để chạy được.
from __future__ import barry_as_FLUFL
print(eval('"Ruby" <> "Python"'))

▶ Even Python understands that love is complicated

import this

Nào, this là gì thế? this là tình yêu :heart:

Kết quả:

The Zen of Python, by Tim Peters

Beautiful is better than ugly.
Explicit is better than implicit.
Simple is better than complex.
Complex is better than complicated.
Flat is better than nested.
Sparse is better than dense.
Readability counts.
Special cases aren't special enough to break the rules.
Although practicality beats purity.
Errors should never pass silently.
Unless explicitly silenced.
In the face of ambiguity, refuse the temptation to guess.
There should be one-- and preferably only one --obvious way to do it.
Although that way may not be obvious at first unless you're Dutch.
Now is better than never.
Although never is often better than *right* now.
If the implementation is hard to explain, it's a bad idea.
If the implementation is easy to explain, it may be a good idea.
Namespaces are one honking great idea -- let's do more of those!

this là Thiền của Python!

>>> love = this
>>> this is love
True
>>> love is True
False
>>> love is False
False
>>> love is not True or False
True
>>> love is not True or False; love is love  # Tình yêu thật phức tạp
True

💡 Giải thích:

Module this trong Python là một quả trứng phục sinh cho Thiền của Python (PEP 20).
Và nếu bạn thấy nó hứng thú, hãy xem mã triển khai của this.py. Hấp dẫn thay, mã của Thiền lại vi phạm chính quy tắc thiền
Nói về câu love is not True or False; love is love, mỉa mai thay câu nay tự thấy nó co nghĩa (nếu không, hay xnhinf cá ví dụ liên quan tới is và is not)

▶ Yes, it exists!

** Khối else của các vòng lặp .** Dưới đây là một ví dụ điển hình:

  def does_exists_num(l, to_find):
      for num in l:
          if num == to_find:
              print("Exists!")
              break
      else:
          print("Does not exist")

Kết quả:

>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> does_exists_num(some_list, 4)
Exists! (Tồn tại)
>>> does_exists_num(some_list, -1)
Does not exist (Không tồn tại)

Khối else trong xử lý ngoại lệ. Một ví dụ,

try:
    pass
except:
    print("Exception occurred!!!")
else:
    print("Try block executed successfully...")

Kết quả:

Try block executed successfully...

💡 Giải thích:

Khối else sau một vòng lặp được thực hiện chỉ khi trong quá trình lặp không có một break nào. Bạn có thể nghĩ nó như là một khối "không ngắt" ("nobreak")
Khối else sau một khối try còn được gọi la "khối hoàn tất" đó khi các câu lệnh trong khối này sẽ được thực thi khi khối try hoàn thành trọn vẹn công việc của mình.

▶ Ellipsis *

def some_func():
    Ellipsis

Kết quả

>>> some_func()
# No output, No Error

>>> SomeRandomString
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
NameError: name 'SomeRandomString' is not defined

>>> Ellipsis
Ellipsis

💡 Giải thích

Trong Python, Ellipsis là một đối tượng có sẵn, toàn cục tương đương với ....
```
>>> ...
Ellipsis
```
Eliipsis có thể được sử dụng cho các mục đích sau
- Là một đối tượng "xí chỗ" cho mã chưa được viết (như câu lệnh pass)
- Trong cú pháp lát cắt (slicing syntax), nó được dùng để biểu diễn các lát cắt đầy đủ theo hướng còn lại
- In slicing syntax to represent the full slices in remaining direction
```
>>> import numpy as np
>>> three_dimensional_array = np.arange(8).reshape(2, 2, 2)
array([
    [
        [0, 1],
        [2, 3]
    ],

    [
        [4, 5],
        [6, 7]
    ]
])
```
  three_dimensional_array là một mảng của mảng của các mảng. Nào, chúng ta muốn in ra phần tử thứ hai (chỉ số 1) của tất cả các mảng phía trong cùng, chugns ta có thể sử dụng Ellipsis để "chơi chiêu qua mặt" (bypass) tất cả các chiều (dimensions) phía trước đó.
```
>>> three_dimensional_array[:,:,1]
array([[1, 3],
   [5, 7]])
>>> three_dimensional_array[..., 1] # using Ellipsis.
array([[1, 3],
   [5, 7]])
```
  Chú ý rằng: cách trên có thể thực trên bất cứ mảng với số lượng chiều nào. Bạn có thể lựa trên lát cắt (slice) trước và chiều cuối cùng và lờ đi các chiều nằm ở giữa (n_dimensional_array[firs_dim_slice, ..., last_dim_slice])
- Trong Gợi ý kiểu, Ellipsis được dùng để chỉ ra một phần của kiểu (như là (Callable[..., int] hay Tuple[str, ...]))
- Bạn có thể sử dụng Ellipsis như là một tham số hàm mặc định (trong những trường hợp bạn muốn phân biệt giữa hai tính huống "không có tham số được truyền vào") và "giá trị None được truyền vào"

▶ Inpinity

Việc viết sai chính tả là chủ ý. Kết quả (Python 3.x):

>>> infinity = float('infinity')
>>> hash(infinity)
314159
>>> hash(float('-inf'))
-314159

💡 Giải thích:

Mã băm của vô cực là 10⁵ x π.
Thú vị là ở chỗ trong Python 3 mã băm của float('-inf') là "-10⁵ x π", trái lại trong Python là "-10⁵ x e"

▶ Let's mangle

1.

class Yo(object):
    def __init__(self):
        self.__honey = True
        self.bro = True

Kết quả:

>>> Yo().bro
True
>>> Yo().__honey
AttributeError: 'Yo' object has no attribute '__honey' (Đối tượng 'Yo' không có thuộc tính '__honey')
>>> Yo()._Yo__honey
True

2.

class Yo(object):
    def __init__(self):
        # Let's try something symmetrical this time
        self.__honey__ = True
        self.bro = True

Kết quả:

>>> Yo().bro
True

>>> Yo()._Yo__honey__
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'Yo' object has no attribute '_Yo__honey__' (Đối tượng 'Yo' không có thuộc tính '_Yo__honey__')

Tại sao Yo()._Yo__honey lại gây ra lỗi?

3.

_A__variable = "Some value"

class A(object):
    def some_func(self):
        return __variable # (biến này chưa được khởi tạo)

Kết quả:

>>> A().__variable
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
AttributeError: 'A' object has no attribute '__variable' (Đối tượng 'A' không có thuộc tính '__variable')

>>> A().some_func()
'Some value'

💡 Giải thích:

Name Mangling được sử dụng để tránh việc đụng độ về tên (names) giữa các không gian tên (namespaces).
Trong Python, trình thông dịch thay đổi (mangles) tên của các thành viên của một lớp mà bắt đầu với __ (hai dấu gạch chân liền nhau hay còn gọi là "dunder") và các tên không thúc với nhiều hơn một dấu gạch chân bằng việc thêm vào _TênCủaLớp vào trước đó
Vì vậy, để truy cập vào thuộc tính __honey trong đoạn mã đầu tiên, bạn phải nối _Yo vào phía trước, để ngăn việc xung đột với thuộc tính có cùng tên trong lớp khác.
Nhưng tại sao trong đoạn mã thứ hai mặc dù đã dung tên đúng nhưng ta vẫn không truy cập được vào thuộc tính? Bởi vì cách thức mangling này không áp dụng đối với các tên biến kết thúc với hai dấu gạch chân.
Đoạn mã thứ ba cũng là kết quả của việc mangling. Tên __variable trong câu lệnh return __variable được chuyển thành _A__variable, và lại vô tình trùng với tên biến được khai báo phía bên ngoài
Còn nữa, nếu tên bị mangle nhiều hơn 255 kí tự, việc cắt gọn tên sẽ diên ra.

---

Section: Appearances are deceptive!

▶ Skipping lines?

Kết quả:

>>> value = 11
>>> valuе = 32
>>> value
11

Cái quái gì thế?

Chú ý: Để làm ra kết quả như trên bạn chỉ cần sao chếp các câu lệnh và dán nó vào file hay shell.

💡 Giải thích

Một vài kí tự không phải là kí tự phương tây trông giống như các kí tự trong bảng chữ cái tiếng Anh nhưng lại được diễn giải khác bởi trình thông idhcj

>>> ord('е') # Kí tự cyrillic 'e' (Ye)
1077
>>> ord('e') # Kí tự latin 'e', được sử dụng trong tiếng Anh và trên các bàn phím chuẩn
101
>>> 'е' == 'e'
False

>>> value = 42 # latin e
>>> valuе = 23 # cyrillic 'e', Python 2.x interpreter would raise a `SyntaxError` here
>>> value
42

Hàm tích hợp sẵn ord() trả về mã Unicode của một kí tự code point, và bạn có thể thấy các mã khác nhau cho kí tự Cyrillic 'e' và kí tự Latin 'e' .

▶ Teleportation

# Cài đặt thư viên numpy sử dụng `pip install numpy` trước
import numpy as np

def energy_send(x):
    # Khởi tạo một mảng numpy
    np.array([float(x)])

def energy_receive():
    # Trả về một mang numpy rỗng
    return np.empty((), dtype=np.float).tolist()

Kết quả:

>>> energy_send(123.456)
>>> energy_receive()
123.456

Có gì mới ở đây nào ?

💡 Giải thích:

Chú ý rằng mảng numpy được tạo trong hàm energy_send không có được trả vì, vì vậy không gian bộ nhớ được giải phóng.
numpy.empty() trả về phần bộ nhơ tự do tiếp theo mà không khởi tạo lại nó. Phân bộ nhớ nay lại vô tình trung với phần bộ nhớ trước đó được giải phóng (thường xảy ra, nhưng không phải là luôn luôn)

▶ Well, something is fishy...

def square(x):
    """
    A simple function to calculate the square of a number by addition.
    """
    sum_so_far = 0
    for counter in range(x):
        sum_so_far = sum_so_far + x
  return sum_so_far

Kết quả (Python 2.x):

>>> square(10)
10

Sao kết quả lại ra 100?

Chú ý: Nếu bạn không thực hiện lại được ví dụ trên, chạy thử file mixed_tabs_and_spaces.py thông qua shell.

💡 Explanation

Đừng trộn lẫn tabs và các khoảng trắng (spaces)! Kí tự nằm phía trước lệnh return là một "tab", và đoạn mã ở đâu đó trong code được thụt lùi theo bội số của "4 khoảng trắng"
This is how Python handles tabs:
Đây là cách Python xử lý tabs:

Đầu tiên, tabs được thay thế (từ trái sang phải) bằng từ một tới tám khoảng trắng để cho tổng số lượng các kí tự (bao gồm cả kí tự thay thế) có giá trị là bội số của tám <...>
Do đó "tab" nằm ở dòng cuối của hàm square được thay thế bằng tám khoảng trắng, và nó đi vào nằm trong vòng lặp.
Python 3 sẽ văng ra một lỗi khi nó gặp phải các lỗi liên quan tới tabs và khoảng trắng. Kết quả (Python 3.x):
```
TabError: inconsistent use of tabs and spaces in indentation
```

---

Section: Miscellaneous

▶ `+=` chạy nhanh hơn

# Sử dụng "+" để cộng 3 strings:
>>> timeit.timeit("s1 = s1 + s2 + s3", setup="s1 = ' ' * 100000; s2 = ' ' * 100000; s3 = ' ' * 100000", number=100)
0.25748300552368164
# Sử dụng "+=" để cộng 3 strings:
>>> timeit.timeit("s1 += s2 + s3", setup="s1 = ' ' * 100000; s2 = ' ' * 100000; s3 = ' ' * 100000", number=100)
0.012188911437988281

💡 Giải thích:

+ `+=` nhanh hơn `+` khi nối nhiều hơn 2 strings bởi vì string đầu tiên (ví dụ, `s1` trong `s1 += s2 + s3`) không bị huỷ đi khi tạo ra chuỗi kết quả cuối cùng

▶ Let's make a giant string!

def add_string_with_plus(iters):
    s = ""
    for i in range(iters):
        s += "xyz"
    assert len(s) == 3*iters

def add_bytes_with_plus(iters):
    s = b""
    for i in range(iters):
        s += b"xyz"
    assert len(s) == 3*iters

def add_string_with_format(iters):
    fs = "{}"*iters
    s = fs.format(*(["xyz"]*iters))
    assert len(s) == 3*iters

def add_string_with_join(iters):
    l = []
    for i in range(iters):
        l.append("xyz")
    s = "".join(l)
    assert len(s) == 3*iters

def convert_list_to_string(l, iters):
    s = "".join(l)
    assert len(s) == 3*iters

Kết quả:

# Chạy các đoạn lệnh trong ipython shell sử dung %timeit để có kết quả dễ đọc hơn
# Bạn cũng có thể sử dụng module timeit trong python shell bình thường, như ví dụ dưới đây
# timeit.timeit('add_string_with_plus(10000)', number=1000, globals=globals())

>>> NUM_ITERS = 1000
>>> %timeit -n1000 add_string_with_plus(NUM_ITERS)
124 µs ± 4.73 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)
>>> %timeit -n1000 add_bytes_with_plus(NUM_ITERS)
211 µs ± 10.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> %timeit -n1000 add_string_with_format(NUM_ITERS)
61 µs ± 2.18 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> %timeit -n1000 add_string_with_join(NUM_ITERS)
117 µs ± 3.21 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> l = ["xyz"]*NUM_ITERS
>>> %timeit -n1000 convert_list_to_string(l, NUM_ITERS)
10.1 µs ± 1.06 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

Bây giờ tăng số vòng lặp lên 10 lần

>>> NUM_ITERS = 10000
>>> %timeit -n1000 add_string_with_plus(NUM_ITERS) # Linear increase in execution time
1.26 ms ± 76.8 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> %timeit -n1000 add_bytes_with_plus(NUM_ITERS) # Quadratic increase
6.82 ms ± 134 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> %timeit -n1000 add_string_with_format(NUM_ITERS) # Linear increase
645 µs ± 24.5 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> %timeit -n1000 add_string_with_join(NUM_ITERS) # Linear increase
1.17 ms ± 7.25 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> l = ["xyz"]*NUM_ITERS
>>> %timeit -n1000 convert_list_to_string(l, NUM_ITERS) # Linear increase
86.3 µs ± 2 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)

💡 Giải thích

Bạn có thể đọc thêm về [timeit] (https://docs.python.org/3/library/timeit.html) or %timeit. Module này được sử dụng để đo thời gian chạy của các đoạn code.
Đừng dùng + để sinh ra các strings dài. Trong Python, str không thể thay đổi được giá trị, do đó các strings phía bên trái và phải phải được chép vào string mới cho mỗi cặp ghép string. Nếu bạn nối strings có độ dài là 10, bạn sẽ chép + ((10+10)+10) + (((10+10)+10)+10) = 90 kí tự thay vì chỉ 40 kí tự. Sẽ tệ hơn nữa khi số lượng và kích thước của string tăng (như bạn có thể thấy ở hàm add_bytes_with_plus )
Do đó, bên nên dùng .format. hay % (mặc dù các cách sử dụng này sẽ chậm hơn + đối với các strings nhỏ )
Hay tốt hơn nữa, nếu bạn đã có sẵn những nội dung ở dạng một đối tượng có thể lặp, khi đó sử dụng ''.join(iterable_object) sẽ nhanh hơn.

Không giống như add_bytes_with_plus với các tối ưu đến từ += như đã thảo luận ở ví dụ trước đó, add_string_with_plus không cho thấy sự tăng cấp bậc hai về thời gian thưucj thi. Sử dụng s = s + "x" + "y" + "z" thay vì s += "xyz" sẽ làm tăng thời gian chạy lên hai lần..

def add_string_with_plus(iters):
    s = ""
    for i in range(iters):
        s = s + "x" + "y" + "z"
    assert len(s) == 3*iters

>>> %timeit -n100 add_string_with_plus(1000)
388 µs ± 22.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
>>> %timeit -n100 add_string_with_plus(10000) # Quadratic increase in execution time
9 ms ± 298 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)

Có nhiều cách để định dạng và tạo một string khổng lồ, trái ngược với điều trong Zen of Python, như sau
> Chỉ nên có một -- và tốt hơn là chỉ một -- cách rõ ràng để làm điều này.

▶ Minor Ones *

join() là một hàm dành cho string thay vì dành cho list. (nếu nhìn vào thì ta có thể thấy nó hơi ngược ngược) 💡 Giải thích: Nếu join() là một phương thức hoạt động với một string, khi đó nó cũng có thể làm việc được với bất cứ đối tượng có thể lặp khác (như list, tuple, iterators). Nếu nó là một phương thức hoạt động được trên list, thì nó phải được triển khai một cách tách biệt với mọi kiểu. Còn nữa, sẽ là không hợp lý để đặt một phương thức chỉ dành riêng cho string lên một đối tượng tổng quát list.
Các câu lệnh dưới đây nhìn có vẻ lạ, nhưng đúng về ngữ nghĩa:
[] = () vẫn đúng về mặt ngữ nghĩa (Giải nén một tuple rỗng sẽ tạo ra một list rỗng)
'a'[0][0][0][0][0] cũng đúng về ngữ nghĩa bởi các strings là các chuỗi (các đối tượng có thể lặp hỗ trợ truy cập và các phần tử nó chứa sử dụng các chỉ số số nguyên) trong Python.
Cả 3 --0-- 5 == 8 và --5 == 5 đều đúng về ngữ nghĩa và cho ra kết quả là True.
Với a là một số, ++a và --a đều là các câu lệnh Python hợp lệ nhưng chúng không chạy giống như các câu lệnh tương tự trong các ngôn ngữ khác như C, C++, hay Java.
```
>>> a = 5
>>> a
5
>>> ++a
5
>>> --a
5
```

💡 Giải thích: + Trong Python, không có phép ++. Thực ra nó chỉ là hai phép tính +. + ++a được phân tích như +(+a) và được dịch ra là a. Tương tự là --a. + Bài đăng trên StackOverflow thảo luận lý do tại sao không có các phép tính tăng và giảm trong Python.

Bạn phải biết về kí hiệu con hà mã trong Python. Nhưng bạn có bao giờ nghe tới kí hiệu xâm lược không gian?
```
>>> a = 42
>>> a -=- 1
>>> a
43
```
Nó được sử dụng như phép tính tăng, như với một ví dụ khác sau đây
```
>>> a +=+ 1
>>> a
>>> 44
```
💡 Giải thích: Trò chơi khăm này xuất phát từ Raymond Hettinger's tweet. Kí hiệu xâm lược không gian chỉ được định dạng khác đi là a -= (-1). Tương tự với a = a - (- 1). Tương tự với trường hợp a += (+ 1).
Python có một tài liệu về phép hàm ý đảo ngược.
```
>>> False ** False == True
True
>>> False ** True == False
True
>>> True ** False == True
True
>>> True ** True == True
True
```
💡 Giải thích: Nếu bạn thay thế False và True bằng 0 và 1 và sau đó làm các phép toán, bảng chân trị tương đương với phép ám chỉ ngược. (Nguồn)
Do chúng ta đang bàn về các phép tính, cũng có phép @ dành cho việc nhân ma trận (đừng lo, đây là phép tính thực sự)
```
>>> import numpy as np
>>> np.array([2, 2, 2]) @ np.array([7, 8, 8])
46
```
💡 Giải thích: Phép tính @ được thêm vào Python 3.5 với sự chú ý dành cho cộng đồng khoa học. Bất cứ đối tượng nào cũng có thể ghi đè lên phương thức ma thuật (magic method) __matmul__ để định nghĩa hành vi cho phép tính..
Từ Python 3.8 trở đi bạn có thể sử dụng cú pháp f-string như f'{some_var=} để debugging cho dễ. Ví dụ
```
>>> some_string = "wtfpython"
>>> f'{some_string=}'
"some_string='wtfpython'"
```
Python sử dụng 2 bytes cho lưu trữ biến cụ bộ trong các hàm. Về mặt lý thuyết, điều này có nghĩa là chỉ có 65536 biến có thể được định nghĩa trong một hàm. Tuy nhiên, Python có một giải pháp khéo léo, tích hợp sẵn để lưu nhiều hơn 2^16 tên biến. Đoạn code phía dưới cho ta thấy điều gì xảy ra trong stack khi có nhiều hơn 65536 biến cục bộ được định nghĩa (Cảnh báo: đoạn mã này in ra 2^18 dòng văn bản, hảy chuẩn bị!):

```py import dis exec(""" def f(): """ + """ """.join(["X" + str(x) + "=" + str(x) for x in range(65539)]))

f()

print(dis.dis(f)) ```
Nhiều Python threads sẽ không chạy Python code đồng thời. ó vẻ tự nhiên khi sinh ra một số luồng và để nó chạy code Python của bạn đồng thời, nhưng bởi vì Khoá trình thông dịch toàn cục trong Python, tất cả những gì bạn làm là làm cho các luồng của bạn thực thi trên cùng một core theo thứ tự. Các luồng Python rất tốt cho các tác vị liên quan tới IO, nhưng để đạt được việc xử lý song song trong Python cho các tác vụ gắn với CPY, bạn có thể sử dụng module multiprocessing
```
# File some_file.py
import time

print("wtfpython", end="_")
time.sleep(3)
```
Đoạn mã trên in ra wtfpython sau 3 seconds bởi vì tham số end bộ đệm kết quả được dọn sạch sau khi găp \n hoặc khi chương trình kết thúc thực thi. Bạn có thể bắt dọn sạch bộ đệm thông qua việc gửi vào tham số flush=True..
Cắt danh sách với các chỉ số nằm ngoài phạm vị sẽ không trả về lỗi

>>> some_list = [1, 2, 3, 4, 5]
>>> some_list[111:]
[]

Cắt một đối tượng có thể lặp không phải lúc nào cũng tạo ra một đối tượng mới. Ví dụ,

>>> some_str = "wtfpython"
>>> some_list = ['w', 't', 'f', 'p', 'y', 't', 'h', 'o', 'n']
>>> some_list is some_list[:] # False là bởi vì một đối tượng mới được tạo
False
>>> some_str is some_str[:] # True là bởi vì các strings không thể thay đổi giá trị, do vậy không tạo ra một đối tượng mới khi cắt.
True

int('١٢٣٤٥٦٧٨٩') trả về 123456789 trong Python 3. Trong Python, các kí tự số thập phân bao gồm các kí tự số, và tất cả các kí tự có thể được dùng để tạo nên có số cơ số thập phân, ví dụ. U+0660, ARABIC-INDIC DIGIT ZERO. Đậy là một câu chuyện hấp dân liên quan

Bạn có thể ngăn cách các số đơn với dấu gạch chân (để đọc dễ hơn), từ Python 3 trở đi.

>>> six_million = 6_000_000
>>> six_million
6000000
>>> hex_address = 0xF00D_CAFE
>>> hex_address
4027435774

'abc'.count('') == 4. Dưới đây là một cách triển khai gần tương tự với phương thức count, ví dụ này sẽ làm mọi thứ rõ ràng hơn
```
def count(s, sub):
    result = 0
    for i in range(len(s) + 1 - len(sub)):
        result += (s[i:i + len(sub)] == sub)
    return result
```
Cư xử của hàm trên là do việc so khớp các chuỗi con (substring) rỗng với các lát cắt có độ dài bằng 0 trong string gốc.

Đóng góp

Bạn có thể đóng góp cho wtfpython theo những cách dưới đây

Cho chúng tôi biết những ví dụ mới
Dịch wtfpython sang các ngôn gnuwx khác (Xem tại issues labeled translation)
Minor corrections like pointing out outdated snippets, typos, formatting errors, etc.
Sửa các lỗi phụ khác như các đoạn mã bị lỗi thời, các lỗi cú pháp, lỗi định dạng, vân vân.
Identifying gaps (things like inadequate explanation, redundant examples, etc.)
Tìm những thiếu sót (ví dụ như giải thích chưa cặn kẽ, các ví dụ không cần thiết, vân vân.)
Bất cứ đề xuất sáng tạo nào cũng làm cho wtfpython thú vị và hữu dụng hơn

Please see CONTRIBUTING.md for more details. Feel free to create a new issue to discuss things.

PS: Please don't reach out with backlinking requests, no links will be added unless they're highly relevant to the project.

Lời cám ơn

Ý tưởng và thiết kế của wtfpython lấy cảm hứng từ dự án tuyệt vời của Denys Dovhan's wtfjs. Cùng với đó là sự hỗ trợ tuyệt vời của những người yêu Python, giúp cho wtfpython có được như ngày hôm nay.

Một vài liên kết hay khác!

https://www.youtube.com/watch?v=sH4XF6pKKmk
https://www.reddit.com/r/Python/comments/3cu6ej/what_are_some_wtf_things_about_python
https://sopython.com/wiki/Common_Gotchas_In_Python
https://stackoverflow.com/questions/530530/python-2-x-gotchas-and-landmines
https://stackoverflow.com/questions/1011431/common-pitfalls-in-python
https://www.python.org/doc/humor/
https://github.com/cosmologicon/pywat#the-undocumented-converse-implication-operator
https://www.codementor.io/satwikkansal/python-practices-for-efficient-code-performance-memory-and-usability-aze6oiq65
https://github.com/wemake-services/wemake-python-styleguide/search?q=wtfpython&type=Issues
WFTPython discussion threads on Hacker News and Reddit.

🎓 License

Chia sẻ cho bạn bè!

Nếu bạn thích wtfpython, bạn có thể chia sẻ các liên kết dưới đây cho bạn bè,

Twitter | Linkedin | Facebook

Bạn có cần bản pdf của wtf hay không?

I've received a few requests for the pdf (and epub) version of wtfpython. You can add your details here to get them as soon as they are finished.

Tôi nhận được một vài yêu cầu cho phiên bản pdf (và epub) của wtfpython. Nếu bạn muốn, bạn có thể thêm thông tin chi tiết của mình ở đây here để có phiên bản pdf sớm nhất.

That's all folks! For upcoming content like this, you can add your email here.

PS: On a sidenote, consider donating a dollar to plant a tree.

What the f*ck Python! 😱

Những nội dung chính

Cấu trúc của các ví dụ

▶ Một tiêu đề hấp dẫn

💡 Giải thích:

Cách dùng các ví dụ

👀 Các ví dụ

Chương 1: Hack não!

▶ Món khai vị! *

💡 Giải thích

▶ Strings thỉnh thoảng có thể khá oái oăm

💡Giải thích:

▶ Be careful with chained operations

💡 Giải thích:

▶ How not to use is operator

💡 Giải thích:

▶ Hash brownies

💡 Giải thích

▶ Deep down, we're all the same.

💡 Giải thích:

💡 Giải thích:

▶ Cố thêm chút nữa... *

💡 Giải thích:

▶ For what?

💡 Giải thích:

▶ Sự khác biệt đến từ thời điểm đánh giá

💡 Lý giải

▶ is not ... không phải là is (not ...)

💡 Giải thích

▶ A tic-tac-toe where X wins in the first attempt!

💡 Giải thích:

▶ The sticky output function

💡 Lý giải

▶ Bài toán con gà và quả trứng *

💡 Giải thích

▶ Các mối quan hệ của lơp con (subclass)

💡 Lý giải:

▶ All-true-ation *

💡 Giải thích:

▶ Dấu phẩy lạ lùng

💡 Lý giải:

▶ Strings and the backslashes

💡 Giải thích

▶ not knot!

💡 Giải thích:

▶ Các chuỗi rưỡi trích dẫn

💡 Giải thích:

+ ''' và """ là các kí hiệu phân cách chuỗi trong Python, chúng tạo ra lỗi SyntaxError bởi vì trình thông dịch Python chơ đợi kí hiệu phân cách kết thúc khi nó dò tìm chuỗi kí tự trích dẫn có ba dấu nháy .

▶ Có gì sai sai với các giá trị luận lý (booleans)?

💡 Lý giải:

* Python 3 không hỗ trợ tương thích ngược, và do vậy các đoạn mã cuối cung không chạy được trên Python 3.x!

▶ Class attributes and instance attributes

💡 Giải thích:

▶ Non-reflexive class method *

💡 Giải thích:

▶ yielding None

💡 Giải thích:

▶ Yielding from... return! *

💡 Giải thích:

▶ Tính phản xạ của Nan *

💡 Giải thích:

▶ Mutating the immutable!

💡 Giải thích:

▶ The disappearing variable from outer scope

💡 Giải thích:

▶ The mysterious key type conversion

💡 Giải thích:

▶ Let's see if you can guess this?

💡 Giải thích:

---

Section: Slippery Slopes

▶ Modifying a dictionary while iterating over it

💡 Giải thích:

▶ Stubborn del operation

💡 Giải thích:

▶ The out of scope variable

💡 Giải thích:

▶ Deleting a list item while iterating

💡 Giải thích:

▶ Lossy zip of iterators *

▶ How not to use `is` operator

▶ `is not ...` không phải là `is (not ...)`

+ `'''` và `"""` là các kí hiệu phân cách chuỗi trong Python, chúng tạo ra lỗi SyntaxError bởi vì trình thông dịch Python chơ đợi kí hiệu phân cách kết thúc khi nó dò tìm chuỗi kí tự trích dẫn có ba dấu nháy .

▶ Stubborn `del` operation

▶ `goto`, but why?

▶ `+=` chạy nhanh hơn

+ `+=` nhanh hơn `+` khi nối nhiều hơn 2 strings bởi vì string đầu tiên (ví dụ, `s1` trong `s1 += s2 + s3`) không bị huỷ đi khi tạo ra chuỗi kết quả cuối cùng