Python là gì? tại sao nên học Python, những ứng dụng của python

Python là gì ?

Python cung cấp nhiều tính năng hữu ích cho lập trình viên. Những tính năng này làm cho nó trở thành ngôn ngữ phổ biến nhất và được sử dụng rộng rãi. Chúng tôi đã liệt kê bên dưới một số tính năng cần thiết của Python.

• Dễ sử dụng và học hỏi: Python có cú pháp đơn giản và dễ hiểu, không giống như các ngôn ngữ truyền thống như C, C++, Java, v.v., giúp người mới bắt đầu học dễ dàng.
• Ngôn ngữ biểu cảm: Nó cho phép các lập trình viên diễn đạt các khái niệm phức tạp chỉ bằng một vài dòng mã hoặc giảm Thời gian của Nhà phát triển.
• Ngôn ngữ thông dịch: Python không yêu cầu biên dịch, cho phép phát triển và thử nghiệm nhanh chóng. Nó sử dụng Trình thông dịch thay vì Trình biên dịch.
• Ngôn ngữ hướng đối tượng: Nó hỗ trợ lập trình hướng đối tượng, giúp việc viết mã mô-đun và tái sử dụng trở nên dễ dàng.
• Ngôn ngữ nguồn mở: Python là nguồn mở và miễn phí sử dụng, phân phối và sửa đổi.
• Có thể mở rộng: Python có thể được mở rộng bằng các mô-đun được viết bằng C, C++ hoặc các ngôn ngữ khác.
• Tìm hiểu Thư viện chuẩn: Thư viện chuẩn của Python chứa nhiều mô-đun và hàm có thể được sử dụng cho nhiều tác vụ khác nhau, chẳng hạn như thao tác chuỗi, lập trình web, v.v.
• Hỗ trợ lập trình GUI: Python cung cấp một số khung GUI, chẳng hạn như Tkinter và PyQt, cho phép các nhà phát triển tạo các ứng dụng máy tính để bàn một cách dễ dàng.
• Tích hợp: Python có thể dễ dàng tích hợp với các ngôn ngữ và công nghệ khác, chẳng hạn như C/C++, Java và . MẠNG LƯỚI.
• Có thể nhúng: Mã Python có thể được nhúng vào các ứng dụng khác dưới dạng ngôn ngữ kịch bản.
• Phân bổ bộ nhớ động: Python tự động quản lý việc phân bổ bộ nhớ, giúp các nhà phát triển viết các chương trình phức tạp dễ dàng hơn mà không phải lo lắng về việc quản lý bộ nhớ.
• Nhiều thư viện và khung công tác: Python có một bộ sưu tập lớn các thư viện và khung công tác, chẳng hạn như NumPy, Pandas, Django và Flask, có thể được sử dụng để giải quyết nhiều vấn đề.
• Tính linh hoạt: Python là ngôn ngữ phổ quát trong nhiều lĩnh vực khác nhau như phát triển web, học máy, phân tích dữ liệu, tính toán khoa học, v.v.
• Cộng đồng lớn: Python có một cộng đồng các nhà phát triển rộng lớn và tích cực đóng góp cho sự phát triển và cung cấp hỗ trợ của nó. Điều này giúp người mới bắt đầu dễ dàng nhận được sự trợ giúp và học hỏi từ các nhà phát triển có kinh nghiệm.
• Cơ hội nghề nghiệp: Python là ngôn ngữ rất phổ biến trên thị trường việc làm. Học Python có thể mở ra một số cơ hội nghề nghiệp trong khoa học dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, phát triển web, v.v.
• Nhu cầu cao: Với nhu cầu tự động hóa và chuyển đổi kỹ thuật số ngày càng tăng, nhu cầu về nhà phát triển Python cũng tăng lên. Nhiều ngành đang tìm kiếm các nhà phát triển Python có tay nghề cao để giúp xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật số của họ.
• Tăng năng suất: Python có cú pháp đơn giản và các thư viện mạnh mẽ có thể giúp các nhà phát triển viết mã nhanh hơn và hiệu quả hơn. Điều này có thể tăng năng suất và tiết kiệm thời gian cho các nhà phát triển và tổ chức.
• Dữ liệu lớn và Học máy: Python đã trở thành ngôn ngữ phù hợp cho dữ liệu lớn và học máy. Python đã trở nên phổ biến trong giới khoa học dữ liệu và kỹ sư máy học với các thư viện như NumPy, Pandas, Scikit-learn, TensorFlow, v.v.

Python được sử dụng ở đâu?

Python là ngôn ngữ lập trình phổ biến, có mục đích chung và được sử dụng trong hầu hết mọi lĩnh vực kỹ thuật. Các lĩnh vực sử dụng Python khác nhau được đưa ra dưới đây.

• Khoa học dữ liệu: Khoa học dữ liệu là một lĩnh vực rộng lớn và Python là ngôn ngữ quan trọng cho lĩnh vực này vì tính đơn giản, dễ sử dụng và có sẵn các thư viện trực quan và phân tích dữ liệu mạnh mẽ như NumPy, Pandas và Matplotlib.
• Ứng dụng máy tính để bàn: PyQt và Tkinter là những thư viện hữu ích có thể được sử dụng trong GUI - Ứng dụng máy tính để bàn dựa trên giao diện người dùng đồ họa. Có nhiều ngôn ngữ tốt hơn cho lĩnh vực này nhưng nó có thể được sử dụng với các ngôn ngữ khác để tạo Ứng dụng.
• Ứng dụng dựa trên bảng điều khiển: Python cũng thường được sử dụng để tạo các ứng dụng dòng lệnh hoặc dựa trên bảng điều khiển vì tính dễ sử dụng và hỗ trợ các tính năng nâng cao như chuyển hướng đầu vào/đầu ra và đường dẫn.
• Ứng dụng di động: Mặc dù Python không được sử dụng phổ biến để tạo ứng dụng di động nhưng nó vẫn có thể được kết hợp với các framework như Kivy hoặc BeeWare để tạo các ứng dụng di động đa nền tảng.
• Phát triển phần mềm: Python được coi là một trong những ngôn ngữ tạo phần mềm tốt nhất. Python dễ dàng tương thích với cả phần mềm từ Quy mô nhỏ đến Quy mô lớn.
• Trí tuệ nhân tạo: AI là Công nghệ mới nổi và Python là ngôn ngữ hoàn hảo cho trí tuệ nhân tạo và học máy nhờ có sẵn các thư viện mạnh mẽ như TensorFlow, Keras và PyTorch.
• Ứng dụng web: Python thường được sử dụng trong phát triển web trên nền tảng phụ trợ với các khung như Django và Flask và ở mặt trước với các công cụ như JavaScript và HTML.
• Ứng dụng doanh nghiệp: Python có thể được sử dụng để phát triển các ứng dụng doanh nghiệp quy mô lớn với các tính năng như điện toán phân tán, kết nối mạng và xử lý song song.
• Ứng dụng CAD 3D: Python có thể được sử dụng cho các ứng dụng thiết kế có sự hỗ trợ của máy tính (CAD) 3D thông qua các thư viện như Blender.
• Học máy: Python được sử dụng rộng rãi cho học máy do tính đơn giản, dễ sử dụng và có sẵn các thư viện học máy mạnh mẽ.
• Ứng dụng xử lý hình ảnh hoặc thị giác máy tính: Python có thể được sử dụng cho các ứng dụng xử lý hình ảnh và thị giác máy tính thông qua các thư viện mạnh mẽ như OpenCV và Scikit-image.
• Nhận dạng giọng nói: Python có thể được sử dụng cho các ứng dụng nhận dạng giọng nói thông qua các thư viện như SpeechRecognition và PyAudio.
• Điện toán khoa học: Các thư viện như NumPy, SciPy và Pandas cung cấp khả năng tính toán số nâng cao cho các tác vụ như phân tích dữ liệu, học máy, v.v.
• Giáo dục: Cú pháp dễ học của Python và nguồn tài nguyên sẵn có khiến nó trở thành ngôn ngữ lý tưởng để dạy lập trình cho người mới bắt đầu.
• Kiểm thử: Python được sử dụng để viết các bài kiểm thử tự động, cung cấp các framework như kiểm thử đơn vị và pytest giúp viết các trường hợp kiểm thử và tạo báo cáo.
• Chơi game: Python có các thư viện như Pygame, cung cấp nền tảng để phát triển trò chơi bằng Python.
• IoT: Python được sử dụng trong IoT để phát triển các tập lệnh và ứng dụng cho các thiết bị như Raspberry Pi, Arduino và các thiết bị khác.
• Kết nối mạng: Python được sử dụng trong kết nối mạng để phát triển các tập lệnh và ứng dụng nhằm tự động hóa, giám sát và quản lý mạng.
• DevOps: Python được sử dụng rộng rãi trong DevOps để tự động hóa và viết kịch bản quản lý cơ sở hạ tầng, quản lý cấu hình và quy trình triển khai.
• Tài chính: Python có các thư viện như Pandas, Scikit-learn và Statsmodels để lập mô hình và phân tích tài chính.
• Âm thanh và Âm nhạc: Python có các thư viện như Pyaudio, được sử dụng để xử lý, tổng hợp và phân tích âm thanh và Music21, được sử dụng để phân tích và tạo âm nhạc.
• Viết tập lệnh: Python được sử dụng để viết các tập lệnh tiện ích nhằm tự động hóa các tác vụ như thao tác tệp, quét web và xử lý dữ liệu

Các khung và thư viện phổ biến của Python

Python có rất nhiều thư viện và framework được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực khác nhau như machine learning, trí tuệ nhân tạo, ứng dụng web, v.v. Chúng tôi định nghĩa một số framework và thư viện phổ biến của Python như sau.

• Phát triển web (Phía máy chủ) - Django Flask, Pyramid, CherryPy
• Các ứng dụng dựa trên GUI - Tk, PyGTK, PyQt, PyJs, v.v.
• Học máy - TensorFlow, PyTorch, Scikit-learn , Matplotlib, Scipy, v.v.
• Toán học - Numpy, Pandas, v.v.
• BeautifulSoup: một thư viện để quét web và phân tích cú pháp HTML và XML
• Yêu cầu: thư viện để thực hiện các yêu cầu HTTP
• SQLAlchemy: thư viện để làm việc với cơ sở dữ liệu SQL
• Kivy: framework để xây dựng các ứng dụng cảm ứng đa điểm
• Pygame: thư viện phát triển trò chơi
• Pytest: khung thử nghiệm cho Python
• Khung Django REST: bộ công cụ để xây dựng API RESTful
• FastAPI: framework web hiện đại, nhanh chóng để xây dựng API
• Streamlit: thư viện để xây dựng các ứng dụng web tương tác cho máy học và khoa học dữ liệu
• NLTK: thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên

Câu lệnh có điều kiện trong Python

Câu lệnh có điều kiện giúp chúng ta thực thi một khối cụ thể cho một điều kiện cụ thể. Trong hướng dẫn này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách sử dụng biểu thức điều kiện để thực thi một khối câu lệnh khác. Python cung cấp các từ khóa if và else để thiết lập các điều kiện logic. Từ khóa elif cũng được sử dụng như một câu lệnh điều kiện

Trong đoạn mã trên, chúng ta có hai biến x và y tương ứng là 10 và 5. Sau đó, chúng tôi sử dụng câu lệnh if..else để kiểm tra xem x có lớn hơn y hay ngược lại. Nếu điều kiện đầu tiên đúng, câu lệnh "x lớn hơn y" sẽ được in ra. Nếu điều kiện đầu tiên là sai, thay vào đó, câu lệnh "y lớn hơn hoặc bằng x" sẽ được in.

Từ khóa if kiểm tra điều kiện là đúng và thực thi khối mã bên trong nó. Mã bên trong khối else được thực thi nếu điều kiện sai. Bằng cách này, câu lệnh if..else giúp chúng ta thực thi các khối mã khác nhau dựa trên một điều kiện.

Chúng ta sẽ tìm hiểu về điều này chi tiết hơn trong bài viết tiếp theo về hướng dẫn Python.

Đôi khi chúng ta có thể cần phải thay đổi dòng chảy của chương trình. Việc thực thi một mã cụ thể có thể cần phải được lặp lại nhiều lần. Với mục đích này, các ngôn ngữ lập trình cung cấp nhiều vòng lặp khác nhau có khả năng lặp lại một số mã cụ thể nhiều lần. Hãy xem xét hướng dẫn sau đây để hiểu chi tiết các tuyên bố.

Vòng lặp Python

Vòng lặp while của Python

Trong đoạn mã ví dụ trên, chúng tôi đã trình diễn cách sử dụng hai loại vòng lặp trong Python - vòng lặp For và vòng lặp While.

Vòng lặp For được sử dụng để lặp qua một chuỗi các mục, chẳng hạn như danh sách, bộ dữ liệu hoặc chuỗi. Trong ví dụ này, chúng tôi đã xác định danh sách các loại trái cây và sử dụng vòng lặp for để in từng loại trái cây, nhưng nó cũng có thể được sử dụng để in một dãy số.

Vòng lặp While lặp lại một khối mã nếu điều kiện đã chỉ định là đúng. Trong ví dụ này, chúng ta đã khởi tạo biến i thành 1 và sử dụng vòng lặp while để in giá trị của i cho đến khi nó lớn hơn hoặc bằng 6. Câu lệnh i += 1 được sử dụng để tăng giá trị của i trong mỗi lần lặp .

Chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về chúng trong hướng dẫn.

Lập trình chức năng Python

Phần này của hướng dẫn Python xác định một số công cụ quan trọng liên quan đến lập trình hàm, chẳng hạn như hàm lambda và hàm đệ quy. Các chức năng này rất hiệu quả trong việc hoàn thành các nhiệm vụ phức tạp. Chúng tôi xác định một số chức năng quan trọng, chẳng hạn như thu nhỏ, ánh xạ và lọc. Python cung cấp mô-đun functools bao gồm nhiều công cụ lập trình chức năng khác nhau. Hãy xem hướng dẫn sau để tìm hiểu thêm về lập trình chức năng.

Các phiên bản gần đây của Python đã giới thiệu các tính năng giúp lập trình chức năng ngắn gọn và biểu cảm hơn. Ví dụ: "toán tử hải mã":= cho phép gán biến nội tuyến trong các biểu thức, điều này có thể hữu ích khi làm việc với các lệnh gọi hàm lồng nhau hoặc hiểu danh sách.

Hàm Python

1. Hàm Lambda - Hàm lambda là một hàm nhỏ, ẩn danh, có thể nhận bất kỳ số lượng đối số nào nhưng chỉ có thể có một biểu thức. Các hàm Lambda thường được sử dụng trong lập trình hàm để tạo các hàm một cách "nhanh chóng" mà không cần xác định hàm được đặt tên.
2. Hàm đệ quy - Hàm đệ quy là hàm tự gọi chính nó để giải quyết vấn đề. Hàm đệ quy thường được sử dụng trong lập trình hàm để thực hiện các phép tính phức tạp hoặc duyệt qua các cấu trúc dữ liệu phức tạp.
3. Hàm bản đồ - Hàm map() áp dụng một hàm nhất định cho từng mục của một lần lặp và trả về một lần lặp mới cùng với kết quả. Đầu vào có thể lặp lại có thể là một danh sách, bộ dữ liệu hoặc loại khác.
4. Hàm lọc - Hàm filter() trả về một trình lặp từ một iterable mà hàm được truyền dưới dạng đối số đầu tiên trả về True. Nó lọc ra các mục từ một lần lặp không đáp ứng điều kiện nhất định.
5. Hàm giảm - Hàm less () áp dụng tích lũy hàm gồm hai đối số cho các mục của một lần lặp từ trái sang phải để giảm nó thành một giá trị duy nhất.
6. Mô-đun functools - Mô-đun functools trong Python cung cấp các hàm bậc cao hơn hoạt động trên các hàm khác, chẳng hạn như một phần() và giảm().
7. Hàm Currying - Hàm Currying là hàm nhận nhiều đối số và trả về một chuỗi các hàm mà mỗi hàm nhận một đối số duy nhất.
8. Chức năng ghi nhớ - Ghi nhớ là một kỹ thuật được sử dụng trong lập trình chức năng để lưu trữ kết quả của các lệnh gọi hàm đắt tiền và trả về Kết quả được lưu trong bộ nhớ đệm khi các đầu vào tương tự xảy ra lần nữa.
9. Chức năng phân luồng - Phân luồng là một kỹ thuật được sử dụng trong lập trình chức năng để chạy nhiều tác vụ cùng lúc nhằm làm cho mã hiệu quả hơn và nhanh hơn.

Mô-đun Python

Mô-đun Python là các tệp chương trình chứa mã hoặc hàm Python. Python có hai loại mô-đun - Mô-đun do người dùng xác định và mô-đun tích hợp. Mô-đun do người dùng xác định hoặc mã Python của chúng tôi được lưu với phần mở rộng .py, được coi là mô-đun do người dùng xác định.

Các mô-đun tích hợp là các mô-đun được xác định trước của Python. Để sử dụng chức năng của các mô-đun, chúng ta cần nhập chúng vào chương trình làm việc hiện tại của mình.

Các mô-đun Python rất cần thiết cho hệ sinh thái của ngôn ngữ vì chúng cung cấp mã và chức năng có thể tái sử dụng và có thể được nhập vào bất kỳ chương trình Python nào. Dưới đây là một vài ví dụ về một số mô-đun Python, cùng với mô tả ngắn gọn về từng mô-đun:

Toán học: Cung cấp cho người dùng quyền truy cập vào các hằng số toán học cũng như các hàm số pi và lượng giác.

Ngày giờ: Cung cấp các lớp để thao tác ngày, giờ và dấu chấm đơn giản hơn.

Os - Cho phép tương tác với hệ điều hành cơ sở, bao gồm quản trị các quy trình và hoạt động của hệ thống tệp.

Ngẫu nhiên - Hàm ngẫu nhiên cung cấp các công cụ để tạo số nguyên ngẫu nhiên và chọn các mục ngẫu nhiên từ danh sách.

JSON - JSON là cấu trúc dữ liệu có thể được mã hóa và giải mã và thường được sử dụng trong các API và trao đổi dữ liệu trực tuyến. Mô-đun này cho phép xử lý JSON.

Re - Hỗ trợ các biểu thức chính quy, một công cụ tìm kiếm văn bản và thao tác văn bản mạnh mẽ.

Bộ sưu tập - Cung cấp các cấu trúc dữ liệu thay thế như từ điển được sắp xếp, từ điển mặc định và bộ dữ liệu được đặt tên.

Numpy là bộ công cụ cốt lõi dành cho tính toán khoa học hỗ trợ các phép tính số trên mảng và ma trận.

Pandas: Nó cung cấp các cấu trúc và hoạt động dữ liệu cấp cao để xử lý chuỗi thời gian và các loại dữ liệu có cấu trúc khác.

Yêu cầu: Cung cấp giao diện người dùng đơn giản cho API web và thực hiện các yêu cầu HTTP.

Vào/ra tệp Python

Các tập tin được sử dụng để lưu trữ dữ liệu trong đĩa máy tính. Trong hướng dẫn này, chúng tôi giải thích đối tượng tệp tích hợp của Python. Chúng ta có thể mở tệp bằng tập lệnh Python và thực hiện nhiều thao tác khác nhau như viết, đọc và nối thêm. Có nhiều cách khác nhau để mở một tập tin. Chúng tôi được giải thích với ví dụ có liên quan. Chúng ta cũng sẽ học cách thực hiện các thao tác đọc/ghi trên tệp nhị phân.

Hệ thống nhập/xuất tệp (I/O) của Python cung cấp các chương trình để giao tiếp với các tệp được lưu trữ trên đĩa. Các phương thức tích hợp sẵn của Python cho đối tượng tệp cho phép chúng ta thực hiện các hành động như đọc, ghi và thêm dữ liệu vào tệp.

Phương thức open() trong Python tạo một đối tượng tệp khi làm việc với các tệp. Tên của tệp sẽ được mở và chế độ mở tệp là hai tham số mà chức năng này yêu cầu. Chế độ này có thể được sử dụng tùy theo công việc cần thực hiện với tệp, chẳng hạn như " r " để đọc, " w " để viết hoặc " a " để đính kèm.

Sau khi tạo thành công một đối tượng, có thể sử dụng các phương pháp khác nhau tùy theo công việc của chúng ta. Nếu muốn ghi vào tệp, chúng ta có thể sử dụng hàm write() , còn nếu muốn đọc và ghi cả hai thì chúng ta có thể sử dụng hàmappend () và trong trường hợp chúng ta chỉ muốn đọc nội dung của tập tin chúng ta có thể sử dụng hàm read() .

Các tệp nhị phân chứa dữ liệu ở dạng nhị phân thay vì định dạng văn bản cũng có thể được xử lý bằng Python. Các tệp nhị phân được viết theo cách mà con người không thể hiểu trực tiếp được. Chế độ rb và wb có thể đọc và ghi dữ liệu nhị phân trong tệp nhị phân.

Ngoại lệ Python

Một ngoại lệ có thể được định nghĩa là một điều kiện bất thường trong một chương trình dẫn đến sự gián đoạn trong luồng chương trình.

Bất cứ khi nào ngoại lệ xảy ra, chương trình sẽ dừng thực thi và do đó mã khác không được thực thi. Do đó, có một ngoại lệ là các lỗi trong thời gian chạy không thể xử lý được bằng tập lệnh Python. Ngoại lệ là một đối tượng Python biểu thị lỗi.

Các ngoại lệ của Python là một khía cạnh quan trọng của việc xử lý lỗi trong lập trình Python. Khi một chương trình gặp phải tình huống hoặc lỗi không mong muốn, nó có thể đưa ra một ngoại lệ, điều này có thể làm gián đoạn quy trình bình thường của chương trình.

Trong Python, các ngoại lệ được biểu diễn dưới dạng đối tượng chứa thông tin về lỗi, bao gồm loại và thông báo của lỗi. Loại Ngoại lệ phổ biến nhất trong Python là lớp Ngoại lệ, lớp cơ sở cho tất cả các ngoại lệ tích hợp khác.

Để xử lý các ngoại lệ trong Python, chúng ta sử dụng câu lệnh try vàtrừ . Câu lệnh try được sử dụng để kèm theo mã có thể gây ra ngoại lệ, trong khi câu lệnh ngoại trừ được sử dụng để xác định khối mã sẽ được thực thi khi ngoại lệ xảy ra.

Ví dụ: hãy xem xét đoạn mã sau:

Trong mã này, chúng tôi sử dụng câu lệnh try để cố gắng thực hiện phép chia. Nếu một trong hai thao tác này tạo ra một ngoại lệ, khối ngoại trừ khớp sẽ được thực thi.

Python cũng cung cấp nhiều ngoại lệ tích hợp có thể được đưa ra trong các tình huống tương tự. Một số trường hợp ngoại lệ tích hợp phổ biến bao gồm IndexError , TypeError và NameError . Ngoài ra, chúng ta có thể xác định các ngoại lệ tùy chỉnh của mình bằng cách tạo một lớp mới kế thừa từ lớp Ngoại lệ.

CSV Python

CSV là viết tắt của "các giá trị được phân tách bằng dấu phẩy", được định nghĩa là định dạng tệp đơn giản sử dụng cấu trúc cụ thể để sắp xếp dữ liệu dạng bảng. Nó lưu trữ dữ liệu dạng bảng như bảng tính hoặc cơ sở dữ liệu ở dạng văn bản thuần túy và có định dạng chung để trao đổi dữ liệu. Tệp CSV sẽ mở ra trang tính Excel và dữ liệu hàng và cột xác định định dạng chuẩn.

Chúng ta có thể sử dụng hàm CSV.reader để đọc tệp CSV. Hàm này trả về một đối tượng reader mà chúng ta có thể sử dụng để lặp lại các hàng trong tệp CSV. Mỗi hàng được trả về dưới dạng danh sách các giá trị, trong đó mỗi giá trị tương ứng với một cột trong tệp CSV.

Ví dụ: hãy xem xét đoạn mã sau:

Ở đây, chúng ta mở tệp data.csv ở chế độ đọc và tạo đối tượng csv.reader bằng hàm csv.reader() . Sau đó, chúng tôi lặp lại các hàng trong tệp CSV bằng vòng lặp for và in từng hàng ra bảng điều khiển.

Chúng ta có thể sử dụng hàm CSV.writer() để ghi dữ liệu vào tệp CSV. Nó trả về một đối tượng writer mà chúng ta có thể sử dụng để ghi các hàng vào tệp CSV. Chúng ta có thể viết các hàng bằng cách gọi phương thức writer() trên đối tượng writer.

Ví dụ: hãy xem xét đoạn mã sau:

Trong chương trình này, chúng ta tạo một danh sách các danh sách được gọi là dữ liệu, trong đó mỗi danh sách bên trong đại diện cho một hàng dữ liệu. Sau đó, chúng tôi mở tệp data.csv ở chế độ ghi và tạo đối tượng CSV.writer bằng hàm CSV.writer. Sau đó, chúng tôi lặp lại các hàng trong dữ liệu bằng vòng lặp for và ghi từng hàng vào tệp CSV bằng phương thức ghi.

Python gửi thư

Chúng ta có thể gửi hoặc đọc thư bằng tập lệnh Python. Các mô-đun thư viện tiêu chuẩn của Python rất hữu ích để xử lý các giao thức khác nhau như PoP3 và IMAP. Python cung cấp mô-đun smtplib để gửi email bằng SMTP (Giao thức truyền thư đơn giản). Chúng ta sẽ tìm hiểu cách gửi thư bằng dịch vụ email phổ biến SMTP từ tập lệnh Python.

Python gửi email

Phương pháp ma thuật Python

Phương thức ma thuật Python là phương thức đặc biệt bổ sung thêm "ma thuật" cho một lớp. Nó bắt đầu và kết thúc bằng dấu gạch dưới kép, ví dụ _ init _ hoặc _ str _.

Các lớp dựng sẵn định nghĩa nhiều phương thức kỳ diệu. Hàm dir() có thể được sử dụng để xem số lượng phương thức ma thuật được một lớp kế thừa. Nó có hai tiền tố và hậu tố gạch dưới trong tên phương thức.

• Các phương thức ma thuật của Python còn được gọi là phương thức dunder, viết tắt của phương thức "dấu gạch dưới kép" vì tên của chúng bắt đầu và kết thúc bằng dấu gạch dưới kép.
• Các phương thức ma thuật được trình thông dịch Python tự động gọi trong một số trường hợp nhất định, chẳng hạn như khi một đối tượng được tạo, so sánh với một đối tượng khác hoặc được in.
• Các phương thức ma thuật có thể được sử dụng để tùy chỉnh hành vi của các lớp, chẳng hạn như xác định cách so sánh các đối tượng, chuyển đổi thành chuỗi hoặc truy cập dưới dạng vùng chứa.
• Một số phương thức ma thuật thường được sử dụng bao gồm init để khởi tạo một đối tượng, str để chuyển đổi một đối tượng thành một chuỗi, eq để so sánh hai đối tượng về sự bằng nhau, và getitem và setitem để truy cập các mục trong đối tượng vùng chứa.

Ví dụ: phương thức ma thuật str có thể xác định cách biểu diễn một đối tượng dưới dạng chuỗi. Đây là một ví dụ:

Trong ví dụ này, phương thức str được định nghĩa để trả về một chuỗi biểu diễn được định dạng của đối tượng Person với tên và tuổi của người đó.

Một phương pháp ma thuật thường được sử dụng khác là eq, xác định cách so sánh các đối tượng để đạt được sự bằng nhau. Đây là một ví dụ:

Điểm lớp:

Trong ví dụ này, phương thức eq được xác định để trả về True nếu hai đối tượng Point có cùng tọa độ x và y và trả về False nếu ngược lại.

Khái niệm rất tiếc về Python

Mọi thứ trong Python đều được coi như một đối tượng, bao gồm các giá trị số nguyên, số float, hàm, lớp và không có giá trị nào. Ngoài ra, Python hỗ trợ tất cả các khái niệm định hướng. Dưới đây là phần giới thiệu ngắn gọn về các khái niệm Rất tiếc của Python.

• Lớp và Đối tượng - Lớp Python là bản thiết kế của Đối tượng. Một đối tượng là một tập hợp các dữ liệu và các phương thức hoạt động trên dữ liệu đó.
• Kế thừa - Kế thừa là một kỹ thuật trong đó một lớp kế thừa các thuộc tính của các lớp khác.
• Trình xây dựng - Python cung cấp một phương thức đặc biệt __init__() được gọi là hàm tạo. Phương thức này được gọi tự động khi một đối tượng được khởi tạo.
• Thành viên dữ liệu - Một biến chứa dữ liệu liên quan đến một lớp và các đối tượng của nó.
• Đa hình - Đa hình là một khái niệm trong đó một đối tượng có thể có nhiều dạng. Trong Python, tính đa hình có thể đạt được thông qua nạp chồng phương thức và ghi đè phương thức.
• Nạp chồng phương thức - Trong Python, nạp chồng phương thức đạt được thông qua các đối số mặc định, trong đó một phương thức có thể được xác định bằng nhiều tham số. Các giá trị mặc định được sử dụng nếu một số tham số không được truyền trong khi gọi phương thức.
• Ghi đè phương thức - Ghi đè phương thức là một khái niệm trong đó một lớp con thực hiện một phương thức đã được xác định trong siêu lớp của nó.
• Đóng gói - Đóng gói là gói dữ liệu và phương thức vào một đơn vị. Trong Python, việc đóng gói đạt được thông qua các công cụ sửa đổi truy cập, chẳng hạn như công khai, riêng tư và được bảo vệ. Tuy nhiên, Python không thực thi nghiêm ngặt các công cụ sửa đổi quyền truy cập và quy ước đặt tên cho biết cấp độ truy cập.
• Trừu tượng hóa dữ liệu: Một kỹ thuật để che giấu sự phức tạp của dữ liệu và chỉ hiển thị các tính năng cần thiết cho người dùng. Nó cung cấp một giao diện để tương tác với dữ liệu. Việc trừu tượng hóa dữ liệu làm giảm độ phức tạp và làm cho mã trở nên mô-đun hơn, cho phép các nhà phát triển tập trung vào các tính năng thiết yếu của chương trình.

Để đọc chi tiết về khái niệm Rất tiếc, hãy truy cập các tài nguyên sau.

• Khái niệm rất tiếc về Python
• Các đối tượng và lớp Python
• Trình xây dựng Python
• Kế thừa Python
• Đa hình Python

Chủ đề nâng cao về Python

Python bao gồm nhiều tiến bộ và khái niệm hữu ích giúp lập trình viên giải quyết các tác vụ phức tạp. Những khái niệm này được đưa ra dưới đây.

Trình lặp Python

Trình vòng lặp đơn giản là một đối tượng có thể được lặp lại. Nó trả về một đối tượng tại một thời điểm. Nó có thể được triển khai bằng hai phương thức đặc biệt, __iter__() và __next__().

Trình lặp trong Python là các đối tượng cho phép lặp qua một tập hợp dữ liệu. Chúng xử lý từng thành phần bộ sưu tập riêng lẻ mà không tải toàn bộ bộ sưu tập vào bộ nhớ.

Ví dụ: hãy tạo một trình vòng lặp trả về bình phương của các số đến một giới hạn nhất định:

hình vuông lớp:

0
1
4
9
16
25

Trong ví dụ này, chúng ta đã tạo một lớp Squares hoạt động như một trình vòng lặp bằng cách triển khai các phương thức __iter__() và __next__(). Phương thức __iter__() trả về chính Đối tượng và phương thức __next__() trả về bình phương tiếp theo của số cho đến khi đạt đến giới hạn.

Để tìm hiểu thêm về iterators, hãy truy cập hướng dẫn Python Iterators của chúng tôi .

Trình tạo Python

Trình tạo Python tạo ra một chuỗi các giá trị bằng cách sử dụng câu lệnh lợi nhuận thay vì trả về vì chúng là các hàm trả về các trình vòng lặp. Trình tạo chấm dứt việc thực thi hàm trong khi vẫn giữ trạng thái cục bộ. Nó tiếp tục đúng nơi nó đã dừng lại khi được khởi động lại. Bởi vì chúng ta không phải triển khai giao thức iterator nhờ tính năng này nên việc viết iterator trở nên đơn giản hơn. Dưới đây là minh họa về hàm tạo đơn giản tạo ra các bình phương số:

Đầu ra:

0
1
4
9
16

Công cụ sửa đổi Python

Trình trang trí Python là các hàm được sử dụng để sửa đổi hành vi của một hàm khác. Chúng cho phép thêm chức năng vào một chức năng hiện có mà không cần sửa đổi trực tiếp mã của nó. Trình trang trí được xác định bằng ký hiệu @ theo sau là tên của hàm trang trí. Chúng có thể được sử dụng để ghi nhật ký, tính thời gian, lưu vào bộ nhớ đệm, v.v. Dưới đây là ví dụ về chức năng trang trí bổ sung chức năng tính thời gian cho một chức năng khác:

Trong ví dụ trên, hàm trang trí time_it lấy một hàm khác làm đối số và trả về hàm bao bọc. Hàm bao bọc tính toán thời gian để thực thi hàm ban đầu và in nó ra bàn điều khiển. Trình trang trí @time_it được sử dụng để áp dụng hàm time_it cho hàm my_function. Khi my_function được gọi, trình trang trí sẽ được thực thi và chức năng tính thời gian sẽ được thêm vào.

Python MySQL

Python MySQL là một hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ mạnh mẽ. Chúng ta phải thiết lập môi trường và thiết lập kết nối để sử dụng MySQL với Python. Chúng ta có thể tạo cơ sở dữ liệu và bảng mới bằng các lệnh SQL trong Python.

• Thiết lập môi trường: Cài đặt và định cấu hình MySQL Connector/Python để sử dụng Python với MySQL.
• Kết nối cơ sở dữ liệu: Thiết lập kết nối giữa cơ sở dữ liệu Python và MySQL bằng MySQL Connector/Python.
• Tạo cơ sở dữ liệu mới: Tạo cơ sở dữ liệu mới trong MySQL bằng Python.
• Tạo bảng: Tạo bảng trong cơ sở dữ liệu MySQL bằng Python bằng các lệnh SQL.
• Thao tác chèn: Chèn dữ liệu vào bảng MySQL bằng lệnh Python và SQL.
• Thao tác đọc: Đọc dữ liệu từ bảng MySQL bằng lệnh Python và SQL.
• Hoạt động cập nhật: Cập nhật dữ liệu trong bảng MySQL bằng lệnh Python và SQL.
• Hoạt động tham gia: Tham gia hai hoặc nhiều bảng trong MySQL bằng cách sử dụng lệnh Python và SQL.
• Thực hiện giao dịch: Thực hiện một nhóm truy vấn SQL dưới dạng một đơn vị công việc duy nhất trong MySQL bằng Python.

Các điểm liên quan khác bao gồm xử lý lỗi, tạo chỉ mục và sử dụng các thủ tục và hàm được lưu trữ trong MySQL bằng Python.

Python MongoDB

MongoDB là cơ sở dữ liệu NoSQL phổ biến lưu trữ dữ liệu trong các tài liệu giống JSON. Nó không có sơ đồ và cung cấp khả năng mở rộng và tính linh hoạt cao cho việc lưu trữ dữ liệu. Chúng ta có thể sử dụng MongoDB với Python bằng thư viện PyMongo, thư viện này cung cấp giao diện đơn giản và trực quan để tương tác với MongoDB.

Dưới đây là một số tác vụ phổ biến khi làm việc với MongoDB trong Python:

1. Thiết lập môi trường: Cài đặt và định cấu hình thư viện MongoDB và PyMongo trên hệ thống của bạn.
2. Kết nối cơ sở dữ liệu: Kết nối với máy chủ MongoDB bằng lớp MongoClient từ PyMongo.
3. Tạo cơ sở dữ liệu mới: Sử dụng Đối tượng MongoClient để tạo cơ sở dữ liệu mới.
4. Tạo bộ sưu tập: Tạo bộ sưu tập trong cơ sở dữ liệu để lưu trữ tài liệu.
5. Chèn tài liệu: Chèn tài liệu mới vào bộ sưu tập bằng phương thức Insert_one() hoặc Insert_many().
6. Truy vấn tài liệu: Truy xuất tài liệu từ bộ sưu tập bằng nhiều phương thức truy vấn khác nhau như find_one(), find(), v.v.
7. Cập nhật tài liệu: Sửa đổi tài liệu hiện có trong bộ sưu tập bằng phương thức update_one() hoặc update_many().
8. Xóa tài liệu: Xóa tài liệu khỏi bộ sưu tập bằng phương thức delete_one() hoặc delete_many().
9. Tập hợp: Thực hiện các hoạt động tổng hợp như nhóm, đếm, v.v., bằng cách sử dụng khung đường ống tổng hợp.
10. Lập chỉ mục: Cải thiện hiệu suất truy vấn bằng cách tạo chỉ mục trên các trường trong bộ sưu tập.

Có nhiều chủ đề nâng cao hơn trong MongoDB, chẳng hạn như phân chia dữ liệu, sao chép, v.v., nhưng những tác vụ này bao gồm những kiến ​​thức cơ bản khi làm việc với MongoDB trong Python.

Python SQLite

Cơ sở dữ liệu quan hệ được xây dựng và duy trì bằng Python SQLite, một công cụ cơ sở dữ liệu nhỏ gọn, không có máy chủ, khép kín. Tính di động và đơn giản của nó làm cho nó trở thành một lựa chọn phổ biến cho các ứng dụng địa phương hoặc quy mô nhỏ. Python có một mô-đun tích hợp để kết nối với cơ sở dữ liệu SQLite được gọi là SQLite3, cho phép các nhà phát triển làm việc với cơ sở dữ liệu SQLite mà không gặp khó khăn.

Nhiều phương thức API khác nhau có sẵn thông qua thư viện SQLite3, có thể được sử dụng để chạy các truy vấn SQL, chèn, cập nhật và xóa dữ liệu cũng như lấy dữ liệu từ các bảng. Ngoài ra, nó cho phép giao dịch, cho phép lập trình viên hoàn tác các thay đổi trong trường hợp xảy ra sự cố. Python SQLite là một lựa chọn tuyệt vời để tạo các chương trình cần hệ thống cơ sở dữ liệu nhúng, bao gồm các chương trình web trên máy tính để bàn, thiết bị di động và có kích thước khiêm tốn. SQLite đã trở nên phổ biến đối với các nhà phát triển đối với các ứng dụng nhẹ có chức năng cơ sở dữ liệu nhờ tính dễ sử dụng, tính di động và kết nối mượt mà với Python.

Python CGI

Python CGI là công nghệ chạy các tập lệnh thông qua máy chủ web để tạo ra nội dung trực tuyến động. Nó cung cấp một kênh liên lạc và giao diện tạo nội dung động cho các tập lệnh CGI bên ngoài và máy chủ web. Các tập lệnh Python CGI có thể tạo các trang web HTML, xử lý dữ liệu nhập vào biểu mẫu và giao tiếp với cơ sở dữ liệu. Python CGI cho phép máy chủ thực hiện các tập lệnh Python và cung cấp kết quả cho máy khách, đưa ra cách tiếp cận nhanh chóng và hiệu quả để tạo các ứng dụng trực tuyến động.

Các tập lệnh Python CGI có thể được sử dụng cho nhiều việc, bao gồm tạo các trang web động, xử lý biểu mẫu và tương tác với cơ sở dữ liệu. Vì Python, một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ và phổ biến, có thể được sử dụng để tạo các tập lệnh, nên nó cho phép một cách tiếp cận linh hoạt và tùy chỉnh hơn để tạo web. Các ứng dụng trực tuyến có thể mở rộng, an toàn và có thể bảo trì có thể được tạo bằng Python CGI. Python CGI là một công cụ hữu ích dành cho các nhà phát triển web xây dựng các ứng dụng trực tuyến năng động và tương tác.

Lập trình không đồng bộ trong Python

Lập trình không đồng bộ là một mô hình lập trình máy tính cho phép các hoạt động hoạt động độc lập và đồng thời. Nó thường được sử dụng trong các ứng dụng như máy chủ web, phần mềm cơ sở dữ liệu và lập trình mạng, trong đó một số tác vụ hoặc yêu cầu phải được xử lý đồng thời.

Python có asyncio, Twisted và Tornado trong số các thư viện và khung để lập trình không đồng bộ. Asyncio, một trong số đó, cung cấp giao diện đơn giản cho lập trình không đồng bộ và là thư viện lập trình không đồng bộ chính thức trong Python.

Coroutine là các hàm có thể bị tạm dừng và khởi động lại tại các vị trí cụ thể trong mã và được asyncio sử dụng. Điều này cho phép nhiều coroutine hoạt động đồng thời mà không can thiệp lẫn nhau. Để xây dựng và duy trì coroutine, thư viện cung cấp một số lớp và phương thức, bao gồm asyncio.gather(), asyncio.wait() và asyncio.create_task().

Các vòng lặp sự kiện, chịu trách nhiệm lập kế hoạch và vận hành các coroutine, là một tính năng khác của asyncio. Bằng cách luân chuyển giữa các coroutine theo cách không chặn, vòng lặp sự kiện sẽ kiểm soát việc thực thi các coroutine và đảm bảo rằng không có coroutine nào chặn một coroutine khác. Ngoài ra, nó còn hỗ trợ tính giờ và lên lịch gọi lại, điều này có thể hữu ích khi các hoạt động phải được hoàn thành vào những thời điểm hoặc khoảng thời gian nhất định.

Đồng thời Python

Thuật ngữ "đồng thời" mô tả khả năng của chương trình để thực hiện nhiều nhiệm vụ cùng một lúc, nâng cao hiệu quả của chương trình. Python cung cấp một số mô-đun và các phương thức liên quan đến đồng thời, bao gồm lập trình không đồng bộ, đa xử lý và đa luồng. Trong khi đa xử lý liên quan đến việc chạy nhiều tiến trình đồng thời trên một hệ thống, đa luồng liên quan đến việc chạy nhiều luồng đồng thời bên trong một tiến trình.

Mô-đun phân luồng trong Python cho phép các lập trình viên xây dựng đa luồng. Nó cung cấp các lớp và hoạt động để thiết lập và kiểm soát các luồng. Ngược lại, mô-đun đa xử lý cho phép các nhà phát triển thiết kế và kiểm soát các quy trình. Mô-đun asyncio của Python cung cấp hỗ trợ lập trình không đồng bộ, cho phép các nhà phát triển viết mã không chặn có thể xử lý đồng thời nhiều tác vụ. Bằng cách sử dụng những kỹ thuật này, các nhà phát triển có thể viết các chương trình có hiệu suất cao, có khả năng mở rộng và có thể xử lý đồng thời nhiều tác vụ.

Mô-đun phân luồng của Python cho phép thực thi đồng thời nhiều luồng trong một tiến trình duy nhất, điều này rất hữu ích cho các hoạt động liên quan đến I/O.

Đối với các hoạt động sử dụng nhiều CPU như xử lý hình ảnh hoặc phân tích dữ liệu, các mô-đun đa xử lý giúp có thể thực thi đồng thời nhiều quy trình trên nhiều lõi CPU.

Mô-đun asyncio hỗ trợ I/O không đồng bộ và cho phép tạo mã đồng thời một luồng bằng cách sử dụng coroutine cho các ứng dụng mạng có tốc độ đồng thời cao.

Với các thư viện như Dask, PySpark và MPI, Python cũng có thể được sử dụng để tính toán song song. Các thư viện này cho phép khối lượng công việc được phân phối trên nhiều nút hoặc cụm để có hiệu suất tốt hơn.

Quét web bằng Python

Quá trình quét web được sử dụng để tự động lấy dữ liệu từ các trang web. Nhiều công cụ và thư viện khác nhau trích xuất dữ liệu từ HTML và các định dạng trực tuyến khác. Python là một trong những ngôn ngữ lập trình được sử dụng rộng rãi nhất để quét web vì tính dễ sử dụng, khả năng thích ứng và nhiều thư viện đa dạng.

Chúng ta phải thực hiện một số bước để hoàn thành việc quét web bằng Python. Trước tiên, chúng ta phải quyết định nên thu thập trang web nào và thu thập thông tin gì. Sau đó, chúng ta có thể gửi yêu cầu đến trang web và nhận nội dung HTML bằng gói yêu cầu của Python. Khi có văn bản HTML, chúng tôi có thể trích xuất dữ liệu cần thiết bằng nhiều gói phân tích cú pháp khác nhau, như Beautiful Soup và lxml.

Chúng tôi có thể sử dụng một số chiến lược, như làm chậm yêu cầu, sử dụng tác nhân người dùng và sử dụng proxy để tránh làm máy chủ của trang web bị quá tải. Điều quan trọng nữa là phải tuân thủ các điều khoản dịch vụ của trang web và tôn trọng tệp robots.txt của nó.

Khai thác dữ liệu, tạo khách hàng tiềm năng, theo dõi giá và nhiều cách sử dụng khác có thể thực hiện được cho việc quét web. Tuy nhiên, vì việc quét web trái phép có thể trái pháp luật và phi đạo đức, nên việc sử dụng nó một cách chuyên nghiệp và có đạo đức là điều cần thiết.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) bằng Python

Một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) được gọi là "xử lý ngôn ngữ tự nhiên" (NLP) nghiên cứu cách máy tính và ngôn ngữ của con người tương tác với nhau. Nhờ NLP, giờ đây máy tính có thể hiểu, giải thích và tạo ra ngôn ngữ của con người. Do tính đơn giản, linh hoạt và các thư viện mạnh mẽ như NLTK (Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên) và spaCy, Python là ngôn ngữ lập trình nổi tiếng cho NLP.

Đối với các tác vụ NLP, bao gồm mã hóa, bắt nguồn, từ vựng, gắn thẻ phần lời nói, nhận dạng thực thể được đặt tên, phân tích tình cảm và các tác vụ khác, NLTK cung cấp một thư viện hoàn chỉnh. Nó có nhiều tập văn bản (bộ sưu tập văn bản lớn, có tổ chức) để phát triển và đánh giá các mô hình NLP. Một thư viện phổ biến khác dành cho các tác vụ NLP là spaCy, cung cấp khả năng xử lý nhanh chóng và hiệu quả số lượng văn bản khổng lồ. Nó cho phép sửa đổi và mở rộng đơn giản, đồng thời đi kèm với các mô hình được đào tạo trước cho các khối lượng công việc NLP khác nhau.

NLP có thể được sử dụng trong Python cho nhiều mục đích thực tế khác nhau, bao gồm chatbot, phân tích tình cảm, phân loại văn bản, dịch máy, v.v. Ví dụ: NLP được chatbot sử dụng để hiểu và trả lời các câu hỏi của người dùng theo phong cách ngôn ngữ tự nhiên. Phân tích tình cảm, có thể hữu ích cho việc giám sát thương hiệu, phân tích phản hồi của khách hàng và các mục đích khác, sử dụng NLP để phân loại tình cảm văn bản (tích cực, tiêu cực hoặc trung tính). Tài liệu văn bản được phân loại bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) thành các danh mục được thiết lập sẵn để phát hiện thư rác, phân loại tin tức và các mục đích khác.

Python là một công cụ mạnh mẽ và hữu ích khi phân tích và xử lý ngôn ngữ của con người. Các nhà phát triển có thể thực hiện nhiều hoạt động NLP khác nhau và tạo ra các ứng dụng hữu ích có thể giao tiếp với người tiêu dùng bằng ngôn ngữ tự nhiên với các thư viện như NLTK và spaCy.

Phần kết luận:

Trong hướng dẫn này, chúng ta đã xem xét một số tính năng và ý tưởng quan trọng nhất của Python, bao gồm các biến, kiểu dữ liệu, vòng lặp, hàm, mô-đun, v.v. Các chủ đề phức tạp hơn, bao gồm quét web, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, song song và kết nối cơ sở dữ liệu, cũng đã được thảo luận. Bạn sẽ có cơ sở vững chắc để tiếp tục tìm hiểu về Python và các ứng dụng của nó bằng cách sử dụng thông tin bạn đã học được từ bài học này.

Hãy nhớ rằng thực hành và phát triển mã là phương pháp tốt nhất để học Python. Bạn có thể tìm thấy nhiều tài nguyên tại javaTpoint để hỗ trợ việc học thêm của mình, bao gồm tài liệu, hướng dẫn, nhóm trực tuyến, v.v. Bạn có thể thành thạo Python và sử dụng nó để tạo ra những điều tuyệt vời nếu bạn làm việc chăm chỉ và kiên trì.