Cảm biến Nhiệt độ Đa thang đo với Python Property Descriptors
Cài đặt lớp TemperatureSensor(celsius: float = 0.0):

Nâng cao tư duy kiến trúc phần mềm bằng cách đóng gói trạng thái và hành vi vào đối tượng. Thực hành từ các bài toán mô hình hóa thực tế đến thiết kế module mở rộng.
bài tập có chấm code
Bài tập theo chuyên đề, có đề bài, ví dụ và starter code riêng.
cơ bản
Củng cố nền tảng và làm quen với kỹ thuật cốt lõi.
trung bình
Kết hợp nhiều bước suy luận để vận dụng kiến thức.
nâng cao
Thử thách tối ưu, cấu trúc dữ liệu và thuật toán chuyên sâu.
Khai báo class, self, constructor __init__ và phương thức thể hiện.
Thuộc tính private, getter, setter với decorator @property an toàn.
Tái sử dụng code qua kế thừa, gọi super() và ghi đè logic phương thức cha.
Sử dụng dataclasses, các phương thức __str__, __repr__, __eq__.
Quên tham số self ở tham số đầu tiên của phương thức lớp.
Dùng giá trị mặc định là đối tượng khả biến (mutable) như list/dict trong constructor.
Trong mỗi mức độ, bài tập được xếp từ dễ nhất đến khó nhất — hãy đi theo số bước.
Cài đặt lớp TemperatureSensor(celsius: float = 0.0):
Cài đặt lớp BankAccount(account_number: str, initial_balance: float = 0.0):
Dùng một kỹ thuật quen thuộc: sắp xếp, tìm kiếm, đếm, ngăn xếp.
Viết lớp descriptor TypedRangeField:
Viết lớp WeakObjectCache:
1. Định nghĩa protocol @runtime_checkable có tên Serializable(Protocol):
Cài đặt lớp TokenBucket(rate: float, capacity: float):
Khi huấn luyện các mô hình AI tại AI Empire Academy, các siêu tham số (Hyperparameters) cần được đảm bảo tính toàn vẹn tuyệt đối: sau khi khởi tạo, không một hàm nào được phép thay…
Viết lớp AuditProxy:
Phối hợp hai kỹ thuật trong cùng một lời giải.
1. Lớp trừu tượng PaymentGateway(abc.ABC):
Cài đặt lớp CircularBuffer(capacity: int):
Cài đặt lớp Vector3D(x: float, y: float, z: float):
1. Lớp Employee(name: str, salary: float):
Cài đặt lớp Money(amount: float, currency: str):
Viết một metaclass PluginMeta(type):
Viết hàm lint_python_code(source_code: str) -> list[dict]:
Xây dựng cây kế thừa 4 lớp: