Thông tin liên hệ
- 036.686.3943
- admin@nguoicodonvn2008.info
Hàm len trong Python cực kỳ hữu ích trong lập trình. Dưới đây là những điều bạn cần biết về hàm len Python.
Thế giới ngôn ngữ lập trình vô cùng đa dạng và phong phú với nhiều kiểu khác nhau. Bạn không nhất thiết phải học hết tất cả mà có thể chỉ tập trung vào những ngôn ngữ thật sự hứng thú. Ngoài HTML, CSS, JavaScript, Python cũng là một trong số ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất hiện nay.
Học Python không khó. Về cơ bản, nó cũng bao gồm nhiều hàm hay các lệnh như những ngôn ngữ khác. Hãy bắt đầu từ những hàm Python cơ bản nhất trên Quantrimang.com. Ở bài viết này, chúng ta sẽ cùng nhau tìm hiểu về lệnh len trong Python.
Hàm Python len() được dùng để lấy độ dài của chuỗi dữ liệu. Một chuỗi là bộ sưu tập các ký tự và độ dài của chuỗi là số ký tự (giá trị Unicode) bên trong nó.
Hàm len() quyết định số lượng ký tự trong chuỗi bao gồm dấu câu, khoảng cách và tất cả kiểu ký tự đặc biệt. Số các thành phần được lưu trong đối tượng này chưa bao giờ được tính, vì thế, phương pháp này giúp cung cấp số các phần tử.
Ví dụ chuỗi “Tutorials Point” có 15 ký tự bao gồm cả khoảng cách.
len(chuoi)
Hàm len() có 1 tham số:
testList = []print(testList, 'co do dai la', len(testList))testList = [1, 2, 3]print(testList, 'co do dai la', len(testList))testTuple = (1, 2, 3)print(testTuple, 'co do dai la', len(testTuple))testRange = range(1, 10)print('Do dai cua', testRange, 'la', len(testRange))
Chạy chương trình, kết quả trả về là
[] co do dai la 0[1, 2, 3] co do dai la 3(1, 2, 3) co do dai la 3Do dai cua range(1, 10) la 9
testString = ''print('Do dai cua', testString, 'la', len(testString))testString = 'Quantrimang'print('Do dai cua', testString, 'la', len(testString))# byte objecttestByte = b'Quantrimang'print('Do dai cua', testByte, 'la', len(testByte))testList = [1, 2, 3]# converting to bytes objecttestByte = bytes(testList)print('Do dai cua', testByte, 'la', len(testByte))
Chạy chương trình ta được kết quả trả về là:
Do dai cua la 0Do dai cua Quantrimang la 11Do dai cua b'Quantrimang' la 11Do dai cua b'\x01\x02\x03' la 3
testSet = {1, 2, 3}print(testSet, 'co do dai la', len(testSet))# Empty SettestSet = set()print(testSet, 'co do dai la', len(testSet))testDict = {1: 'mot', 2: 'hai'}print(testDict, 'co do dai la', len(testDict))testDict = {}print(testDict, 'co do dai la', len(testDict))testSet = {1, 2}# frozenSetfrozenTestSet = frozenset(testSet)print(frozenTestSet, 'co do dai la', len(frozenTestSet))
Ta được kết quả trả về là:
{1, 2, 3} co do dai la 3set() co do dai la 0{1: 'mot', 2: 'hai'} co do dai la 2{} co do dai la 0frozenset({1, 2}) co do dai la 2
Khi thực thi, len() gọi phương thức __len__ của đối tượng nên bạn cũng có thể hình dung về hàm len() là:
def len(s): return s.__len__()
Vì vậy, bạn có thể gán độ dài tùy chỉnh cho đối tượng (nếu cần).
class Session: def __init__(self, number = 0): self.number = number def __len__(self): return self.number# độ dài mặc định là 0# viết bởi Quantrimang.coms1 = Session()print(len(s1))# gán chiều dài tùy chỉnhs2 = Session(6)print(len(s2))
Chạy chương trình, kết quả trả về nhận được là:
06
Bạn không thể dùng tất cả các kiểu dữ liệu có sẵn làm đối số cho len(). Đối với các kiểu dữ liệu không chứa nhiều hơn một mục bên trong, khái niệm chiều dài không liên quan. Đây là trường hợp liên quan tới số và các kiểu Boolean:
>>> len(5)
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: object of type 'int' has no len()
>>> len(5.5)
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: object of type 'float' has no len()
>>> len(True)
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: object of type 'bool' has no len()
>>> len(5 + 2j)
Traceback (most recent call last):
...
TypeError: object of type 'complex' has no len()
Các kiểu integer, float, Boolean và complex là những ví dụ về kiểu dữ liệu có sẵn mà bạn không thể dùng với len(). Hàm này sinh ra TypeError khi đối số là một đối tượng của kiểu dữ liệu không có độ dài.
Bạn cũng có thể dùng len() của Python với một số kiểu dữ liệu tùy biến từ thư viện bên thứ ba. Dưới đây là một ví dụ phổ biến.
Kiểu DataFrame trong thư viện pandas là kiểu dữ liệu khác, được sử dụng rộng rãi trong nhiều ứng dụng.
Trước khi có thể dùng pandas, bạn cần cài đặt nó bằng cách sử dụng lệnh sau trong console:
$ python -m pip install pandas
Bạn đã cài đặt gói pandas, và giờ bạn có thể tạo một DataFrame từ một từ điển:
>>> import pandas as pd
>>> marks = {
"Robert": [60, 75, 90],
"Mary": [78, 55, 87],
"Kate": [47, 96, 85],
"John": [68, 88, 69],
}
>>> marks_df = pd.DataFrame(marks, index=["Physics", "Math", "English"])
>>> marks_df
Robert Mary Kate John
Physics 60 78 47 68
Math 75 55 96 88
English 90 87 85 69
>>> len(marks_df)
3
>>> marks_df.shape
(3, 4)
Khóa của từ điển này là các chuỗi đại diện cho tên của học sinh trong một lớp. Giá trị của từng khóa là danh sách chứa điểm cho 3 môn học. Khi tạo DataFrame từ dictionary, bạn xác định index bằng một danh sách chứa tên môn học.
DataFrame có 3 hàng và 4 cột. Hàm len() trả về số hàng trong DataFrame. Kiểu DataFrame cũng có một thuộc tính .shape, mà bạn có thể dùng để hiện thứ nguyên đầu tiên của DataFrame đại diện cho số hàng.
Nguồn tin: Quantrimang.com
Ý kiến bạn đọc
Những tin mới hơn
Những tin cũ hơn
Top 5 mô hình Text-to-Speech mã nguồn mở tốt nhất 2026
prompt test Python
Prompt tạo Python script để xử lý ảnh hàng loạt
Top 5 mô hình Text-to-Speech mã nguồn mở tốt nhất 2026
Mẫu prompt tối ưu hóa SQL
Sử dụng AI agent trên Figma canvas
Prompt tạo giấy mời họp phụ huynh các cấp học
Prompt AI, câu lệnh AI giúp tạo bảng tổng quan thu chi
Cách tóm tắt kiến thức thành hình ảnh trực quan trên Napkin AI
Cách đổi giao diện (theme) trong Cursor
Hướng dẫn tạo câu hỏi kiểm tra miệng bằng Brisk it
Cách dùng ChatGPT để cải thiện tư duy và tìm ý tưởng mới
Gemini 3 Deep Think là gì? AI “biết suy nghĩ” hoạt động ra sao
Karaoke Ai rồi cũng sẽ khác- Hà Nhi Cover (Vinh Over ReMix)
Hướng dẫn tạo ảnh tổng kết năm học bằng ChatGPT
Cách viết prompt tạo ảnh AI chuẩn với công thức PICTURE
Hướng dẫn tạo file PDF bài tập trên Gemini không lỗi font
Các mẫu thiết kế AI agent: ReAct, Reflection và Planning
Hướng dẫn tạo bảng tổng kết cuối năm trên ChatGPT
Sử dụng công cụ: Tăng thêm sức mạnh cho AI agent