Khởi động lại vỏ python
|
Xin chào các bạn, trong bài viết trước tôi đã giới thiệu đến các bạn bài hướng dẫn Thiết lập máy chủ Linux chạy Python tự động sử dụng Oracle Cloud (Luôn miễn phí) để tạo cho mình môi trường thực thi và lên lịch các tập lệnh Python hoàn toàn . Đối với những người mới làm quen và bắt đầu học Python có lẽ các bạn sẽ khá bối rối với những khái niệm mới lạ nào là cài đặt Python thuần túy hay Anaconda, sử dụng Visual Studio Code hay PyCharm, v.v. để lập trình Python. Chưa hết, khi các bạn sử dụng Macbook thì thức thiết lập môi trường thực thi và hành vi của máy quay lại khác với máy tính Windows, khiến công việc quen thuộc và thực thi Python gặp không ít khó khăn. Nếu các bạn biết và sử dụng Google Colab tốt, tôi tin các bạn cần phải đối mặt với những rắc rối nêu trên. Trong thực tế, Google Colab được tôi chọn sử dụng là môi trường thực thi và lập trình duy nhất cho lớp học Python mà tôi đang định hướng bởi những lợi ích hết sức rõ ràng. Không để các bạn phải đợi lâu nữa, hãy cùng tôi khám phá Bí quyết lập trình Python và phân tích dữ liệu với Python thông qua hướng dẫn sử dụng Google Colab nhé Show
1. Google Colab là gì?
Ngoài những lợi ích được tóm tắt như trên, Google Colab còn cung cấp cho bạn trải nghiệm lập trình Python tuyệt vời với những nâng cấp cực kỳ hữu ích không có trong Jupyter Notebook, JupyterLab đơn thuần. Những tính năng tôi đánh giá cao ở Google Colab phải kể đến như
Tuy nhiên, Google Colab có 1 nhược điểm gây khó chịu, không ít đó là dữ liệu (bộ nhớ tạm thời) của phiên làm việc sẽ bị xóa sau khi bạn không hoạt động trong 1 thời gian nhất định để Colab đảm bảo có thể cung cấp tài nguyên . Do đó mỗi khi mở Google Colab, nếu bạn cần sử dụng các thư viện bên thứ 3 thì bạn cần cài đặt và nhập lại từ đầu để có thể sử dụng. Phiên bản Colab Pro giúp giải quyết vấn đề này nhưng hiện không áp dụng cho thị trường Việt Nam 2. Thao tác cơ bản với Google Colab2. 1. Các thiết lập hữu ích2. 1. 1. Language setting settingGoogle Colab mặc định hiển thị ngôn ngữ tiếng Việt cho tôi nhưng tôi luôn lựa chọn làm việc với phiên bản tiếng Anh để tiện giao tiếp và tìm kiếm hỗ trợ dễ dàng khi cần. Nếu bạn cũng cần thay đổi ngôn ngữ, hãy tìm lựa chọn này ở menu
Bạn có thể sử dụng cách thay đổi 2. 1. 2. Bật Chế độ tốiNếu bạn thích chế độ làm việc của Darkmode, thì có thể bật nó lên dễ dàng bằng cách nào đó. Tìm trên thanh Menu và chọn 2. 1. 3. Bật các tùy chọn hỗ trợ cài đặt chương trìnhMở mục cài đặt và chọn Trình chỉnh sửa, đánh dấu chọn hết tất cả các tùy chọn trong mục này. Trong đó đặc biệt là 2. 2. Thao tác với File & Folder2. 2. 1. Tạo mới, mở hoặc tải lên 1 Notebook sẵn cóĐể mở Tệp bằng Google Colab, bạn có thể sử dụng tổ hợp phím tắt Ctrl + O (hoặc Command + O trên Macbook). Bạn có 5 tùy chọn chính trong đó có
2. 2. 2. ưu Notebook đang làm việcGoogle Colab thực hiện lưu dữ liệu công việc của bạn hoàn toàn tự động tuy nhiên trong trường hợp bạn không yên tâm hoặc muốn có nhiều tùy chọn lưu trữ hơn thì có thể tìm đến 2. 2. 3. Tải xuống Sổ tayBạn có thể tải Notebook về máy dưới dạng tệp Jupyter Notebook có định dạng 2. 2. 4. Tải dữ liệu lênĐể tải dữ liệu lên bộ nhớ tạm thời của phiên làm việc trong Colab, bạn có thể chọn mục Thư mục như trong hình sau đó chọn biểu tượng Tải dữ liệu lên như hình minh họa dưới đây. Trong trường hợp bạn sử dụng dữ liệu từ Google Drive để làm việc, hãy làm theo hướng dẫn ở phần tiếp theo của bài viết 2. 2. 5. Sao chép đường dẫn tệpĐể có thể sao chép đường dẫn tệp hoặc thư mục khi bạn cần thao tác mở hoặc lưu tệp lưu trữ, bạn có thể nhấp chuột phải vào tệp hoặc thư mục trong cây thư mục và chọn 2. 3. Edit - Soạn thảo Notebooktrong Google Colab
2. 4. Xem - màn hình hiển thị trong Google ColabChọn Menu >> Xem
2. 5. Chèn - Thêm nội dung vào Notebooktrong Google Colab
 3. Runtime - Môi trường thực thi Pythontrong Google Colab3. 1. Thực thi các dòng lệnh Python như thế nào?Để thực hiện các dòng lệnh trên Google Colab, bạn nhấp vào nút Phát ở đầu mỗi ô mã hoặc chọn ô mã cần thực hiện sau đó sử dụng tổ hợp phím tắt Shift + Enter. Bạn cũng có thể sử dụng Menu
3. 2. Dừng thực thi lệnh & khởi động lại môi trườngĐôi khi sự việc xảy ra không như mong muốn, bạn có thể muốn dừng quá trình thi hoặc khởi động lại môi trường làm việc của Google Colab (thời gian chạy). Các tùy chọn dưới đây của menu Runtime sẽ giúp ích cho bạn
3. 3. Thay đổi loại Runtime trên Google ColabKhi sử dụng Colab cho các dự án liên quan đến Machine Learning, có thể bạn sẽ muốn khai thác tối đa sức mạnh của Google Colab để thực thi lệnh với ít thời gian hơn. Khi đó tùy chọn tăng tốc phần cứng với GPU hoặc TPU sẽ trở nên cực kỳ hữu ích To change the option Runtime, you find from 3. 4. Cài đặt thư viện mớiĐể cài đặt thư viện mới không có sẵn trong Google Colab, bạn hãy thực hiện câu lệnh Thông thường, bạn sẽ phải cài đặt lại các thư viện không có sẵn khi làm việc với Colab sau khi kết thúc phiên làm việc trước đó 1 thời gian (không có con số cụ thể, có thể là 15 - 30 phút không hoạt động). Điều này cũng gây ra đôi chút khó chịu và mất thời gian cài đặt lại các thư viện nếu bạn sử dụng nhiều thư viện bên ngoài 3. 5. Nhập thư việnĐể nhập 1 thư viện bất kỳ vào Colab, bạn sử dụng câu lệnh Trong một số trường hợp tên thư viện của bạn đã rút gọn sẵn thì không nhất thiết phải gán bí danh, bạn có thể nhập thư viện với lệnh đơn giản 4. mẹo sử dụng Google Colab4. 1. Code Snippet (Đoạn mã)Đây là một tính năng khá hay ho của Google Colab cho phép bạn tìm kiếm và thêm các đoạn mã có sẵn vào Notebook bạn đang làm việc, bạn có thể tiết kiệm rất nhiều thời gian của mình với tính năng này Để chèn 1 đoạn mã, bạn sử dụng tổ hợp phím tắt Ctrl + Alt + P (Control + Option + P trên máy Mac) hoặc nhấp vào biểu tượng Đoạn mã ở thanh công cụ phía bên trái màn hình hoặc mở từ Để thêm 1 Notebook do bạn soạn thảo có chứa các đoạn mã mẫu vào Colab, bạn chỉ cần sao chép URL của Notebook đang duyệt và dán vào mục Lưu ý rằng, để dễ dàng tìm kiếm các đoạn mã, bạn cần cấu trúc các tiêu đề 1 ở trước mỗi đoạn mã (chỉ cho phép tìm kiếm tiêu đề 1 trong mục Đoạn mã). Bạn chỉ cần thêm 1 dấu # trước tên mục (dấu # biểu thị tiêu đề cấp độ 1, bạn có thể tham khảo thêm về ngôn ngữ Markdown để hiểu rõ) 4. 2. Ô mã cào - Ô chứa mã tạm thờiÔ chứa mã tạm thời cho phép bạn thực hiện các câu lệnh dưới dạng bản nháp mà không ảnh hưởng đến kết quả hoặc trình bày Notebook của bạn. Bạn có thể kích hoạt tính năng này bằng tổ hợp phím tắt Ctrl + Alt + N (Control + Option + N với Mac) hoặc mở từ 4. 3. Bảng lệnh - Command paletteBảng lệnh là 1 tính năng tiện lợi để tìm kiếm các thao tác cần thực hiện với Colab nhanh chóng khi bạn đang "viết mã" tương tự như khi bạn sử dụng với Visual Studio Code. Để mở tính năng nhanh này, bạn sử dụng tổ hợp phím tắt Ctrl + Shift + P trên máy tính (phím tắt phù hợp với cả Windows và Mac) 4. 4. Phím tắt - Phím tắtGoogle Colab cung cấp cho bạn bộ phím tắt đa dạng để kích hoạt các tính năng hữu ích. Để mở danh mục phím tắt và có thể cài đặt lại phím tắt, bạn giữ đồng thời tổ hợp phím Ctrl + M + H (Command + M + H cho Mac) 4. 5. Mục lục (TOC hay Mục lục)TOC là tính năng rất hay của Google Colab mà tôi mong sao Visual Studio Code và Jupyter Lab được bổ sung thêm. Mục lục cho phép bạn chuyển nhanh giữa các phần nội dung của Colab, bạn cũng có thể Thu gọn hoặc Mở rộng các nội dung thuộc từng cấp tiêu đề để làm việc gọn gàng hơn với Colab. Ngoài ra tính năng này còn giúp bạn trải nghiệm làm việc với Python như đang soạn thảo văn bản thông thường hay viết sách. Tôi tận dụng tính năng này để trình bày toàn bộ giáo trình khóa học Python của mình và chia sẻ cho các bạn học viên 1 cách thuận lợi. 4. 6. Chạy Google Colab với Local Runtime (môi trường Python trên máy tính cá nhân của bạn)Google Colab cho phép bạn lựa chọn Cloud Runtime được cung cấp bởi Google giúp bạn tận dụng sức mạnh GPU, TPU trên môi trường Cloud hoặc bạn có thể sử dụng Local Runtime do bạn thiết lập (môi trường Python trên máy tính cá nhân). Use Local Runtime giúp bạn tránh phải cài đặt lại thư viện cần thiết mỗi lần sử dụng Google Colab. Khi đó, Google Colab hoạt động tương tự như Jupyter Lab hoặc Jupyter Notebook, được mở trên trình duyệt web vậy Vì 1 lý do nào đó, hướng dẫn thiết lập Colab có sẵn của Google để chạy với Local Runtime không hoạt động đúng như tài liệu, tôi đã thực hiện 1 vài sửa đổi nhỏ với câu lệnh Terminal do Google cung cấp. Có thể hướng dẫn này sẽ giúp bạn thoát khỏi rắc rối
Bước 1. Cài đặt Jupyter trên máy tính Chọn 1 trong 2 cách dưới đây, mở terminal/command prompt và chạy câu lệnh tương ứng. Nếu bạn đã cài đặt anaconda thì có thể bỏ qua bước này. Thao tác này chỉ cần thực hiện 1 lần duy nhất
Bước 2. Cài đặt và kích hoạt tiện ích mở rộng jupyter_http_over_ws Nhập đoạn mã sau và thực thi trên Terminal/Command Prompt (chỉ cài đặt 1 lần). Nếu bạn đang sử dụng thời gian chạy của anaconda thì cần mở dấu nhắc lệnh (trên máy tính Windows) để chạy lệnh này. Riêng với Mac, bạn có thể chạy lệnh dưới đây với Terminal mặc định Bước 3. Khởi động máy chủ và xác thực Mỗi khi muốn chạy Colab trên môi trường cục bộ, bạn cần thực hiện bước này. Nhập đoạn mã dưới đây vào Terminal/command prompt (hoặc anaconda prompt trên windows). Sau khi máy chủ được khởi động, Terminal sẽ hiển thị URL dưới dạng https. //. which you must copy to use. Nhấn nút kết nối ở góc phải notebook Colab và dán URL bạn vừa sao chép để kết nối Nếu bạn muốn mở 1 thư mục cụ thể khi chạy Google Colab với thời gian chạy cục bộ, bạn có thể tùy chọn biến câu lệnh ở bước 3 để chạy với Terminal/Command Prompt. Dưới đây, mình muốn Google Colab sẽ làm việc tại thư mục 4. 7. mẹo nhỏ chuyển đổi nhanh giữa các môi trường PythonTôi thường xuyên soạn thảo Notebook và lập trình Python để sử dụng trên nhiều môi trường máy tính khác nhau như Google colab, Macbook, Windows, Raspberry Pi, Linux Server vì vậy việc cấu hình chỉ thư mục sao cho tiện lợi sử dụng Một mẹo nhỏ tôi thường xuyên sử dụng đó là gán địa chỉ thư mục làm việc với biến 4. 8. Mount & Unmount Google Colab với Google Drive (Kết nối & ngắt kết nối)Để tương tác với tệp & thư mục trong Google Drive của bạn trong Google Colab, bạn cần thực hiện thao tác gắn ổ đĩa. Việc này rất đơn giản, bạn nhấp vào biểu tượng Thư mục và chọn biểu tượng Google Drive, sau đó 1 đoạn mã sẽ được tự động thêm vào Colab, bạn cần thực hiện đoạn mã này, 1 tab mới được mở ra yêu cầu bạn xác thực quyền truy cập . Do mình đã kết nối Drive nhiều lần gần đây nên video demo dưới đây khi mount drive Google không bắt mình xác thực quyền truy cập 1 lần nữa. Connected and connect to Google Drive with Colab notebook. gắn kết và ngắt kết nối ổ đĩa googleVới những người sử dụng nhiều tài khoản Google trong cùng 1 trình duyệt như mình, đôi khi xác thực nhầm tài khoản để kết nối khiến bạn không gặp rắc rối vì không biết làm sao để thay đổi tài khoản và truy cập các thư mục cần thiết . Đây là đoạn mã bạn cần thực thi
Bạn có thể chèn đoạn mã này vào 1 tệp mẫu Colab để truy cập nhanh từ giao diện Code Snippet của Colab Notebook như trong video demo mình thực hiện 4. 9. Connected with Google Colab with Google SheetsTrong Google Colab đã có sẵn đoạn mã để bạn nhập/xuất đơn giản nhất nhưng cũng bất tiện vì mỗi lần thực hiện lệnh đọc/ghi dữ liệu với Google Trang tính trong 1 phiên làm việc mới, bạn phải xác thực quyền truy cập 1 . Bài hướng dẫn toàn bộ tập tin của mình giúp các bạn thiết lập kết nối với Google Sheets thông qua 1 tài khoản dịch vụ thuận tiện tại đây. Đọc và xuất dữ liệu Google Sheets với Python & Jupyter Notebook 4. 10. Khôi phục Colab Notebook về phiên bản trướcTrong nhiều trường hợp, thao tác nhầm lẫn, bạn có thể xóa 1 hoặc nhiều khối mã, thậm chí xóa cả chương trình nội dung, chắc chắn bạn sẽ cần 1 thao tác giúp hoàn tác thao tác này. Đôi khi bạn cũng muốn khôi phục 1 phiên bản Notebook cũ hơn và bỏ qua các thay đổi đã thực hiện gần đây. Tính năng Lịch sử sửa đổi sẽ được cứu cánh cho bạn. Để truy cập tính năng này, hãy tìm 4. 11. Tạo bảng điều khiển với Google Colab hoàn toàn trực tuyếnNếu bạn có ý định sử dụng Google Colab như 1 bảng điều khiển python "trên mây" thì cũng hoàn toàn khả thi. Để thực hiện ý tưởng này, bạn có thể cần sử dụng tập lệnh để đồng bộ tệp với Google Drive thông qua thư viện Python PyDrive như tôi đang sử dụng (lên lịch làm mới dữ liệu tự động bằng crontab trên máy Raspberry Pi) hoặc 4. 12. Connected Google Colab with GithubĐể đọc các kho lưu trữ trên Github hoặc lưu Notebook của bạn trên Github, bạn có thể thực hiện rất đơn giản
4. 13. So sánh sự khác biệt giữa 2 NotebookGoogle Colab cung cấp tính năng so sánh giữa 2 notebook với nhau rất tiện lợi. Bạn có thể kích hoạt tính năng này từ Hy vọng bài viết của mình có thể giúp các bạn mới làm quen với Python và cả những bạn đã sử dụng Google Colab ở mức cơ bản có thêm nhiều gợi ý bổ sung. Nếu nội dung bài viết hữu ích, bạn đừng quên để lại bình luận để chia sẻ suy nghĩ của mình hoặc bạn cũng có thể chia sẻ bài viết để nhiều bạn khác có thể tiếp cận nhé. Hẹn gặp lại các bạn trong các bài viết tiếp theo |
