Python có sử dụng & hoặc && không?
|
Bạn đã hoàn thành một khóa học hoặc cuối cùng đã đọc hết một cuốn sách dạy cho bạn những kiến thức cơ bản về lập trình với Python. Bạn đã học về các biến, danh sách, bộ dữ liệu, từ điển, vòng lặp Show
Python là một ngôn ngữ lập trình đa năng với nhiều trường hợp sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Nếu bạn đã nắm được kiến thức cơ bản về Python và muốn xây dựng thứ gì đó bằng ngôn ngữ này, thì đã đến lúc tìm hiểu bước tiếp theo của bạn nên làm gì Trong bài viết này, bạn sẽ thấy cách bạn có thể sử dụng Python cho
Bạn cũng sẽ tìm thấy ý tưởng cho các dự án, tài nguyên và hướng dẫn thực tế mà bạn có thể sử dụng để bắt đầu xây dựng mọi thứ với Python ngay lập tức Tiền thưởng miễn phí. Nhận một chương mẫu từ Python Basics. Giới thiệu thực tế về Python 3 để xem cách bạn có thể đi từ trình độ mới bắt đầu lên trình độ trung cấp trong Python với một chương trình giảng dạy hoàn chỉnh, cập nhật về Python 3. 9 Python trong thế giới thựcPython là một ngôn ngữ lập trình cấp cao và có mục đích chung. Theo định nghĩa này, bạn có thể sử dụng Python cho mọi lĩnh vực, từ phát triển web đến khoa học dữ liệu, học máy và chế tạo người máy. Các trường hợp sử dụng trong thế giới thực của Python là vô hạn Có lẽ bạn đang thắc mắc những gì mọi người đang xây dựng thành công với Python. Nếu bạn xem nhanh các công ty sử dụng ngôn ngữ này, thì bạn sẽ tìm thấy các công ty đẳng cấp thế giới, chẳng hạn như Google, YouTube, Facebook, Instagram, Spotify, Netflix, v.v. Google đã sử dụng Python và nó đã trở thành một trong những ngôn ngữ phía máy chủ chính của gã khổng lồ công nghệ. Guido van Rossum, người tạo ra Python, đã làm việc ở đó vài năm, giám sát sự phát triển của ngôn ngữ này Instagram thích Python vì sự đơn giản của nó. Dịch vụ này được biết đến với việc chạy “triển khai khung web Django lớn nhất thế giới, được viết hoàn toàn bằng Python. ” Spotify sử dụng ngôn ngữ để phân tích dữ liệu và các dịch vụ phụ trợ. Theo nhóm của mình, tính dễ sử dụng của Python dẫn đến quy trình phát triển nhanh như chớp. Spotify thực hiện rất nhiều phân tích để đưa ra khuyến nghị cho người dùng, vì vậy nó cần một công cụ hiệu quả hoạt động tốt. Python để giải cứu Bạn cũng sẽ thấy rằng Python rất quan trọng đối với khoa học và, với rất nhiều trường hợp sử dụng thú vị trong điều khiển phần cứng và rô bốt Trong bài viết này, bạn sẽ thấy cách bạn có thể sử dụng các kỹ năng Python của mình trong nhiều lĩnh vực Loại bỏ các quảng cáoPhát triển phần mềm tuyệt vờiHệ sinh thái của Python cung cấp một bộ khung, công cụ và thư viện phong phú cho phép bạn viết hầu hết mọi loại ứng dụng. Bạn có thể sử dụng Python để xây dựng các ứng dụng cho Web cũng như nền tảng máy tính để bàn và thiết bị di động. Bạn thậm chí có thể sử dụng Python để tạo trò chơi điện tử Phát triển webPhát triển các ứng dụng web với Python là một trong những kỹ năng được yêu cầu nhiều nhất, với rất nhiều cơ hội dành cho bạn. Trong lĩnh vực này, bạn sẽ tìm thấy một số khung, thư viện và công cụ Python hữu ích để phát triển các ứng dụng web, API thú vị, v.v. Dưới đây là một số khung web Python phổ biến nhất FrameworkDescriptionDjangoDjango là một framework cấp cao khuyến khích phát triển ứng dụng web nhanh chóng với thiết kế gọn gàng và thực dụng. Nó cho phép bạn tập trung vào việc viết các ứng dụng của mình mà không cần phải phát minh lại bánh xe. FastAPIFastAPI là một khung web nhanh và hiệu quả để xây dựng các API web. Nó được xây dựng dựa trên các tính năng gợi ý kiểu Python hiện đại và cho phép lập trình không đồng bộ. FlaskFlask là một khung nhẹ để tạo các ứng dụng web WSGI. Nó cho phép bạn bắt đầu nhanh chóng và mở rộng quy mô cho các ứng dụng phức tạp nếu cần. TornadoTornado là một khung web và thư viện mạng không đồng bộ. Nó sử dụng I/O mạng không chặn, vì vậy bạn có thể viết các ứng dụng có thể mở rộng tới hàng chục nghìn kết nối mở Để bắt đầu phát triển web, hãy xem
Nếu bạn muốn có một số ý tưởng dự án thực tế để áp dụng các kỹ năng phát triển web của mình ngay lập tức, thì bạn có thể xây dựng một ứng dụng web danh mục đầu tư với Django. Với rất nhiều công việc và cơ hội nghề nghiệp ngoài kia, bạn nên có một danh mục đầu tư cá nhân trong những ngày này, vì vậy hãy tiếp tục và thử xem. Bạn không cần biết gì về Django để bắt đầu với hướng dẫn từng bước này. Thật hoàn hảo nếu bạn muốn làm bẩn tay với việc phát triển web bằng Python Phát triển CLIMột lĩnh vực khác mà Python tỏa sáng là phát triển ứng dụng giao diện dòng lệnh (CLI). Các ứng dụng CLI ở khắp mọi nơi và cho phép bạn tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và nhàm chán trong công việc hàng ngày của mình bằng cách tạo các công cụ lớn và nhỏ cho dòng lệnh của bạn Trong Python, bạn có một bộ thư viện và khung CLI ấn tượng có thể giúp cuộc sống của bạn dễ chịu hơn và giúp bạn xây dựng các công cụ dòng lệnh một cách nhanh chóng LibraryDescription Để bắt đầu phát triển CLI, hãy xem
Ngoài ra, nếu bạn muốn bắt đầu xây dựng một dự án ứng dụng CLI, thì bạn có thể bắt đầu bằng cách tạo một công cụ tạo cây thư mục cho dòng lệnh của mình. Trong dự án từng bước này, bạn sẽ xây dựng một công cụ dòng lệnh để tạo sơ đồ ASCII hiển thị nội dung của thư mục hoặc thư mục trong hệ thống tệp của bạn Tạo ứng dụng với giao diện dòng lệnh trực quan và thân thiện với người dùng là một kỹ năng quý giá đối với bất kỳ nhà phát triển Python nào Phát triển GUITạo các ứng dụng giao diện người dùng đồ họa (GUI) truyền thống cho môi trường máy tính để bàn cũng là một lựa chọn hấp dẫn trong Python. Nếu bạn quan tâm đến việc xây dựng loại ứng dụng này, thì Python sẽ cung cấp cho bạn rất nhiều thư viện GUI, khung và bộ công cụ để lựa chọn LibraryDescriptionKivy là một thư viện để phát triển nhanh các ứng dụng với giao diện người dùng sáng tạo, chẳng hạn như các ứng dụng cảm ứng đa điểm. Nó chạy trên Linux, Windows, macOS, Android, iOS và Raspberry Pi. PyQtPyQt là một tập hợp các liên kết Python cho khung ứng dụng Qt. Nó bao gồm các lớp để xây dựng các ứng dụng GUI. Nó cũng cung cấp các lớp cho mạng, luồng, cơ sở dữ liệu SQL, v.v. Nó hỗ trợ các nền tảng Windows, Linux và macOS. PySimpleGUIPySimpleGUI là một thư viện nhằm chuyển đổi các khung công tác tkinter, Qt, wxPython và Remi GUI thành một giao diện đơn giản hơn. Nó sử dụng các kiểu dữ liệu cốt lõi của Python để xác định các cửa sổ và đơn giản hóa việc xử lý sự kiện. Qt for Python ( Một cách nhanh chóng để bắt đầu xây dựng các ứng dụng GUI của bạn là sử dụng Để bắt đầu lập trình GUI, hãy xem
Xây dựng các dịch vụ back-end là một phần thiết yếu của sự phát triển. Tuy nhiên, bạn cũng cần một giao diện người dùng. Tạo các ứng dụng mà người dùng có thể tương tác hiệu quả là điều tối quan trọng Nếu bạn muốn bắt đầu tạo các ứng dụng GUI trong thế giới thực, thì bạn có thể tạo một máy tính bằng PyQt. Hoàn thành dự án máy tính này sẽ giúp bạn nắm bắt các nguyên tắc cơ bản của khung GUI đầy đủ tính năng này, vì vậy bạn có thể bắt đầu xây dựng những thứ hay ho cho máy tính để bàn của mình ngay lập tức Bạn cũng có thể tìm thấy một số dự án thực tế khác để giúp bạn trong hành trình lập trình GUI của mình. Hãy xem các tài nguyên sau
Các dự án này sẽ hướng dẫn bạn quy trình xây dựng ứng dụng GUI với PyQt và Python. Họ cũng sẽ giúp bạn tích hợp nhiều kỹ năng khác nhau để tạo ra các ứng dụng trong thế giới thực với đầy đủ chức năng Loại bỏ các quảng cáoSự phát triển trò chơiTạo trò chơi trên máy tính là một cách tuyệt vời để học cách lập trình không chỉ bằng Python mà còn bằng bất kỳ ngôn ngữ nào khác. Để phát triển trò chơi, bạn sẽ cần sử dụng các biến, vòng lặp, câu lệnh điều kiện, hàm, lập trình hướng đối tượng, v.v. Phát triển trò chơi là một lựa chọn tuyệt vời để tích hợp nhiều kỹ năng Trò chơi máy tính đã đóng một vai trò quan trọng trong lập trình. Nhiều người tham gia lập trình vì họ yêu thích trò chơi và muốn tạo lại trò chơi yêu thích của họ hoặc xây dựng trò chơi của riêng họ. Phát triển trò chơi trên máy tính có thể là một cuộc phiêu lưu thú vị và bổ ích, trong đó bạn có thể sống với trải nghiệm tuyệt vời khi chơi trò chơi mà bạn vừa tạo Bạn sẽ tìm thấy một số công cụ, thư viện và khung để tạo trò chơi nhanh chóng trong hệ sinh thái Python. Đây là một mẫu nhỏ của họ LibraryDescriptionArcadeArcade là một thư viện Python để tạo các trò chơi điện tử 2D. Thật lý tưởng cho những người học lập trình vì họ không cần phải học một khung trò chơi phức tạp để bắt đầu tạo trò chơi của riêng mình. PyGamePyGame là một tập hợp các mô-đun Python được thiết kế để viết trò chơi điện tử. Nó bổ sung chức năng trên thư viện SDL. Nó cho phép bạn tạo các trò chơi và chương trình đa phương tiện đầy đủ tính năng. Thư viện có tính di động cao và chạy trên một số nền tảng và hệ điều hành. pyglet pyglet là một thư viện Python mạnh mẽ để tạo trò chơi và các ứng dụng trực quan phong phú khác trên Windows, macOS và Linux. Nó hỗ trợ cửa sổ, xử lý sự kiện giao diện người dùng, đồ họa OpenGL, tải hình ảnh và phát video và nhạc Để bắt đầu lập trình trò chơi, hãy xem
Bạn có thể sử dụng Python để tạo trò chơi thùng, trò chơi phiêu lưu và trò chơi giải đố mà bạn có thể triển khai trong vòng vài giờ. Bạn cũng có thể viết mã các trò chơi cổ điển, chẳng hạn như treo cổ, tic-tac-toe, oẳn tù tì, v.v. bằng kỹ năng lập trình mới học được của mình Nếu bạn muốn đi sâu vào việc xây dựng trò chơi đầu tiên của mình, thì bạn có thể bắt đầu bằng cách xây dựng trò chơi Asteroids với Python và PyGame. Nếu bạn muốn tiến thêm một bước và xây dựng trò chơi nền tảng đầu tiên của mình, hãy xem phần Xây dựng trò chơi nền tảng bằng Python với Arcade Đi sâu vào khoa học dữ liệu và toán họcKhoa học dữ liệu là một lĩnh vực liên quan đến việc làm sạch, chuẩn bị và phân tích dữ liệu để trích xuất kiến thức từ đó. Khoa học dữ liệu kết hợp các kỹ năng thống kê, toán học, lập trình và giải quyết vấn đề để trích xuất thông tin hữu ích từ dữ liệu Python đóng vai trò nền tảng trong lĩnh vực khoa học dữ liệu và toán học. Ngôn ngữ này đã trở nên phổ biến trong giới khoa học vì khả năng đọc, năng suất, tính linh hoạt và tính di động của nó. Hệ sinh thái Python xung quanh khoa học đã phát triển vượt bậc. Bạn sẽ tìm thấy các giải pháp Python trưởng thành trong hầu hết các lĩnh vực chính về toán học và khoa học Python bao gồm các công cụ dành cho máy học (ML), trí tuệ nhân tạo (AI), điện toán khoa học, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Ngôn ngữ này cũng cung cấp các công cụ hiệu quả để thu thập, khai thác và thao tác dữ liệu Học máyHọc máy có thể là bước đầu tiên cho ai đó quan tâm đến trí tuệ nhân tạo. Học máy nghiên cứu các thuật toán học thông qua kinh nghiệm. Các thuật toán này xây dựng các mô hình dựa trên các mẫu dữ liệu đào tạo để đưa ra dự đoán và quyết định Học máy có thể là một lĩnh vực đáng sợ để bắt đầu vì không gian nhanh chóng và luôn thay đổi. Dưới đây là tóm tắt về một số công cụ phổ biến nhất để học máy với Python LibraryDescriptionKerasKeras là một khung học sâu có sức mạnh công nghiệp với API được thiết kế cho con người. Nó cho phép bạn chạy thử nghiệm mới và thử nhiều ý tưởng hơn một cách nhanh chóng. Nó tuân theo các phương pháp hay nhất để giảm tải nhận thức. NLTKNLTK là một nền tảng để xây dựng các chương trình Python hoạt động với dữ liệu ngôn ngữ của con người. Nó cung cấp các thư viện để phân loại, mã thông báo, tạo gốc, gắn thẻ, phân tích cú pháp và lý luận ngữ nghĩa. PyTorchPyTorch là một khung máy học mã nguồn mở giúp đẩy nhanh lộ trình từ nghiên cứu nguyên mẫu đến triển khai sản xuất. scikit-learnscikit-learn là một thư viện máy học mã nguồn mở hỗ trợ học tập có giám sát và không giám sát. Đó là một công cụ hiệu quả để phân tích dữ liệu dự đoán mà mọi người đều có thể truy cập và có thể tái sử dụng trong nhiều ngữ cảnh khác nhau. TensorFlowTensorFlow là một nền tảng mã nguồn mở toàn diện dành cho máy học. Nó có một hệ sinh thái toàn diện, linh hoạt gồm các công cụ, thư viện và tài nguyên cộng đồng sẽ giúp bạn xây dựng và triển khai các ứng dụng hỗ trợ ML Để bắt đầu học máy, hãy xem
Máy tính khoa họcMột lĩnh vực khác mà Python đóng vai trò quan trọng là tính toán khoa học. Các nhà khoa học sử dụng khả năng tính toán tiên tiến có sẵn thông qua siêu máy tính, cụm máy tính và thậm chí cả máy tính để bàn và máy tính xách tay để hiểu và giải quyết các vấn đề phức tạp Dưới đây là một số thư viện và công cụ bạn có thể sử dụng để tính toán khoa học bằng Python ngày nay LibraryDescripNumPyNumPy là gói cơ bản cho tính toán khoa học với Python. Nó cung cấp các hàm toán học toàn diện, trình tạo số ngẫu nhiên, quy trình đại số tuyến tính, biến đổi Fourier, v.v. Nó cung cấp một cú pháp cấp cao giúp nó có thể truy cập và hiệu quả. SciPySciPy là một bộ sưu tập phần mềm nguồn mở dựa trên Python dành cho toán học, khoa học và kỹ thuật. SimPySimPy là một khung mô phỏng sự kiện rời rạc dựa trên quy trình dựa trên Python. Nó có thể giúp bạn mô phỏng các hệ thống trong thế giới thực, chẳng hạn như sân bay, dịch vụ khách hàng, đường cao tốc, v.v. Để bắt đầu với máy tính khoa học, hãy xem
Các thư viện và công cụ trong phần này là những phần cơ bản trong không gian khoa học dữ liệu trong Python. Một số trong số chúng là thành phần cốt lõi của các thư viện cấp cao hơn dành cho máy học, phân tích dữ liệu, v.v. Loại bỏ các quảng cáoPhân tích và trực quan hóa dữ liệuPhân tích dữ liệu là một quá trình thu thập, kiểm tra, làm sạch, biến đổi và mô hình hóa dữ liệu để khám phá thông tin hữu ích, đưa ra dự đoán, đưa ra kết luận, hỗ trợ quá trình ra quyết định, v.v. Phân tích dữ liệu có liên quan chặt chẽ với trực quan hóa dữ liệu, liên quan đến biểu diễn đồ họa của dữ liệu Trong Python, bạn cũng sẽ tìm thấy các thư viện hoàn thiện và được thiết lập tốt để phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu. Dưới đây là một số trong số họ Thư việnMô tảBokehBokeh là thư viện trực quan hóa dữ liệu tương tác dành cho trình duyệt web. Nó cung cấp các công cụ để xây dựng đồ họa thanh lịch và linh hoạt. Nó có thể giúp bạn nhanh chóng tạo các biểu đồ tương tác, bảng điều khiển và ứng dụng dữ liệu. DashDash là một khung Python để xây dựng các ứng dụng phân tích web một cách nhanh chóng. Thật lý tưởng để xây dựng các ứng dụng trực quan hóa dữ liệu với giao diện người dùng tùy chỉnh hiển thị trong trình duyệt. MatplotlibMatplotlib là một thư viện để tạo trực quan hóa dữ liệu tĩnh, hoạt hình và tương tác trong Python. pandaspandas là một công cụ nguồn mở mạnh mẽ và linh hoạt để phân tích và thao tác dữ liệu. Nó cung cấp các cấu trúc dữ liệu nhanh, linh hoạt và biểu cảm để làm việc với dữ liệu quan hệ hoặc dữ liệu được gắn nhãn. SeabornSeaborn là một thư viện trực quan hóa dữ liệu Python dựa trên Matplotlib. Nó cung cấp giao diện cấp cao để vẽ đồ họa thống kê hấp dẫn và nhiều thông tin cho phép bạn khám phá và hiểu dữ liệu của mình. Nó tích hợp chặt chẽ với cấu trúc dữ liệu gấu trúc Để bắt đầu phân tích và trực quan hóa dữ liệu, hãy xem
Nếu bạn muốn nâng cao kỹ năng phân tích dữ liệu của mình bằng cách xây dựng một dự án thực tế, thì bạn có thể tạo sổ điểm bằng Python và pandas. Dự án từng bước này sẽ hướng dẫn bạn quy trình tạo tập lệnh Python để tải dữ liệu điểm và tính điểm chữ cái cho một nhóm học sinh. Dự án liên quan đến việc tải dữ liệu từ tệp giá trị được phân tách bằng dấu phẩy (CSV), khám phá dữ liệu, tính toán và vẽ biểu đồ điểm bằng gấu trúc Rút trích nội dung trang webMột trong những nguồn thông tin quan trọng nhất để làm khoa học dữ liệu là Web. Quá trình thu thập và phân tích dữ liệu thô từ Web bằng một công cụ tự động (trình thu thập thông tin) được gọi là quét web Python có một bộ công cụ và thư viện tuyệt vời để lấy dữ liệu từ Web. Dưới đây là một số trong số họ Thư việnDescriptionBeautiful SoupBeautiful Soup là một thư viện Python để lấy dữ liệu ra khỏi các tệp HTML và XML thành các cây phân tích cú pháp. Thư viện cung cấp các phương thức và thành ngữ Pythonic để điều hướng, tìm kiếm, sửa đổi và trích xuất thông tin từ các cây phân tích cú pháp. Để cạo dữ liệu từ web, hãy xem
Khi bạn biết kiến thức cơ bản về quét web, bạn có thể tham gia một dự án thực tế và xây dựng công cụ quét web của riêng mình với Python và Beautiful Soup. Sau khi hoàn thành dự án thực tế này, bạn sẽ có thể áp dụng quy trình và công cụ tương tự cho bất kỳ trang web tĩnh nào khác ngoài đó. Những kỹ năng này cho phép bạn trích xuất thông tin liên quan và sử dụng nó trong các ứng dụng của mình. Đi trước và cung cấp cho nó một thử Ghi chú. Trước khi sử dụng các kỹ năng Python của bạn để quét web, bạn nên kiểm tra chính sách sử dụng của trang web mục tiêu của mình để đảm bảo rằng việc quét nó bằng các công cụ tự động không vi phạm điều khoản sử dụng của nó Dự án thứ hai bạn có thể xây dựng ngay là dịch vụ thông báo giá Bitcoin. Kể từ khi đạt đỉnh với mức giá chỉ hơn 40.000 đô la vào tháng 1 năm 2021, tiền điện tử đã xuất hiện trong tâm trí của hàng triệu người. Giá của nó tiếp tục dao động, nhưng nhiều người ngoài kia sẽ coi đó là một khoản đầu tư đáng giá Nếu bạn đang muốn kiếm tiền từ cơn sốt vàng ảo và chỉ cần biết khi nào nên thực hiện hành động của mình, thì bạn cần phải luôn cập nhật giá Bitcoin. Nền tảng của dự án này là việc tạo ra các applet IFTTT (If This Then That). Bạn sẽ học cách sử dụng Dịch vụ thông báo giá Bitcoin này là dự án khởi đầu hoàn hảo cho Pythonista mới bắt đầu quan tâm đến tiền điện tử. Sau đó, bạn có thể mở rộng dịch vụ mà bạn sẽ xây dựng trong hướng dẫn này để theo dõi cả các loại tiền tệ khác Nhờ có Internet—và ngày càng có Internet vạn vật—giờ đây bạn có quyền truy cập vào vô số dữ liệu mà nhiều năm trước không có Analytics là một phần quan trọng của bất kỳ lĩnh vực nào hoạt động với dữ liệu. mọi người đang nói về việc gì vậy? . Nếu bạn quan tâm đến phân tích dữ liệu, thì dự án phân tích tình cảm Twitter là một cách tuyệt vời để sử dụng các kỹ năng Python của bạn để trả lời các câu hỏi về thế giới xung quanh bạn Trong dự án này, bạn sẽ học cách khai thác dữ liệu Twitter và phân tích cảm tính của người dùng với môi trường Docker. Bạn sẽ tìm hiểu cách đăng ký ứng dụng với Twitter, điều mà bạn cần thực hiện để truy cập API phát trực tuyến của họ. Bạn sẽ thấy cách sử dụng Tweepy để lọc những tweet bạn muốn kéo, TextBlob để tính toán cảm xúc của những tweet đó, Elaticsearch để phân tích nội dung của chúng và Kibana để trực quan hóa kết quả Loại bỏ các quảng cáoTăng tốc và tự động hóa quy trình làm việc của bạnMáy tính cực kỳ giỏi trong việc thực hiện các tác vụ lặp đi lặp lại và nhàm chán. Họ có thể làm cùng một việc trong một thời gian dài mà không phạm sai lầm. Đây là một tính năng có giá trị có thể giúp bạn làm cho công việc hàng ngày của mình dễ chịu và hiệu quả hơn Với Python, bạn có thể tự động hóa rất nhiều tác vụ trong quy trình làm việc của mình. Bạn có thể tự động hóa và quản lý các hoạt động DevOps của mình, xây dựng môi trường phát triển Python hiệu quả, xử lý quy trình đóng gói và triển khai trong chu trình phát triển của bạn, kiểm tra phần mềm, quản lý hệ thống cơ sở dữ liệu của bạn, v.v. DevOpsDevOps bao gồm phát triển phần mềm và hoạt động CNTT nói chung. DevOps cho phép bạn xử lý toàn bộ vòng đời của các ứng dụng và sản phẩm phần mềm của mình. Nó bao gồm phát triển, thử nghiệm, đóng gói và triển khai cũng như các hoạt động liên quan khác Python là một trong những công nghệ chính mà mọi người sử dụng cho DevOps. Tính linh hoạt và khả năng truy cập của nó làm cho Python trở thành một lựa chọn tuyệt vời cho công việc này, cho phép các nhóm phát triển cải thiện quy trình làm việc của họ và trở nên hiệu quả và năng suất hơn Trong hệ sinh thái Python, bạn sẽ thấy rằng một số công cụ DevOps phổ biến được viết bằng Python. Bạn cũng sẽ thấy rằng bạn có thể sử dụng Python để kiểm soát hầu hết các công cụ đó. Dưới đây là một vài trong số họ LibraryDescriptionAnsibleAnsible là một công cụ để cung cấp phần mềm, quản lý cấu hình và triển khai ứng dụng. Nó cho phép cơ sở hạ tầng dưới dạng mã. Docker ComposeDocker Compose là một công cụ để xác định và chạy các ứng dụng Docker đa vùng chứa. Bạn có thể định cấu hình các dịch vụ của ứng dụng bằng tệp YAML. Sau đó, với một lệnh duy nhất, bạn có thể tạo và bắt đầu tất cả các dịch vụ từ tệp cấu hình của mình. Nó hoạt động trên sản xuất, dàn dựng, phát triển, thử nghiệm, v.v. Để bắt đầu với DevOps, hãy xem
Với những tài nguyên này, bạn sẽ xây dựng nhiều kỹ năng khác nhau và học cách sử dụng các công cụ và công nghệ mà bất kỳ kỹ sư DevOps nào làm việc với Python cũng nên biết Môi trương phat triểnXây dựng một môi trường năng suất và hiệu quả cho bạn và đồng đội của bạn là một phần cơ bản của phát triển phần mềm. Cuối cùng, Python có một bộ công cụ tuyệt vời cho phép bạn tách biệt các gói, thư viện và phiên bản Python của mình trong môi trường ảo cho mỗi dự án Dưới đây là một số công cụ phổ biến nhất ToolDescription Để xây dựng một môi trường phát triển hiệu quả, hãy tham khảo
Học cách xây dựng một môi trường Python hiệu quả cho cuộc phiêu lưu phát triển của bạn sẽ đẩy năng suất của bạn lên một tầm cao mới, vì vậy, điều quan trọng là dành thời gian để trau dồi kỹ năng này Đóng gói và triển khai phần mềmMột phần quan trọng khác trong chu trình phát triển phần mềm của bạn là đóng gói, phân phối và triển khai sản phẩm của bạn cho người dùng cuối hoặc khách hàng của bạn. Trong Python, một cách nhanh chóng và phổ biến để triển khai các ứng dụng và thư viện là xuất bản chúng lên PyPI Dưới đây là một số công cụ bạn có thể sử dụng cho mục đích này ToolDescriptionFlitFlit là một công cụ cung cấp một cách nhanh chóng để đưa các gói và mô-đun Python của bạn lên PyPI. Nó giúp bạn thiết lập thông tin về gói của mình, vì vậy bạn có thể xuất bản nó lên PyPI với nỗ lực tối thiểu. PoetPoetry là một công cụ để tạo, xây dựng, cài đặt và đóng gói các dự án Python. Nó cũng cho phép bạn xuất bản các dự án của mình lên PyPI. Nó theo dõi và giải quyết các phụ thuộc của dự án của bạn. Nó sử dụng các môi trường ảo hiện tại của bạn hoặc tạo các môi trường mới để tách các gói của bạn khỏi cài đặt Python trên toàn hệ thống của bạn. PyInstallerPyInstaller là một công cụ đóng băng các ứng dụng Python thành các tệp thực thi độc lập hoạt động trong Windows, GNU/Linux, macOS và các ứng dụng khác. setuptools là tập hợp các cải tiến của Python cho phép bạn xây dựng và phân phối Python, đặc biệt là những cải tiến phụ thuộc vào các gói khác. TwineTwine là một tiện ích để xuất bản các gói Python trên PyPI. Nó cho phép bạn tải lên các bản phân phối nguồn và nhị phân của các dự án của bạn Để bắt đầu, hãy xem
Với các tài nguyên này, bạn có thể bắt đầu đóng gói và triển khai các ứng dụng, thư viện và gói Python của mình cho người dùng cuối, khách hàng và trường đại học của mình. Ngoài ra, Cơ quan đóng gói Python cung cấp nhiều thông tin và hướng dẫn hữu ích để giúp bạn phân phối các gói Python bằng các công cụ hiện đại Loại bỏ các quảng cáohệ thống cơ sở dữ liệuHầu hết các ứng dụng bạn sẽ xây dựng trong sự nghiệp của mình với tư cách là nhà phát triển sẽ tương tác với dữ liệu theo một cách nào đó. Tương tác này thường xảy ra thông qua một cơ sở dữ liệu cho phép bạn xác định, tạo, duy trì và kiểm soát quyền truy cập vào cơ sở dữ liệu hoặc các cơ sở dữ liệu của mình Để kết nối và thao tác với cơ sở dữ liệu của bạn bằng Python, bạn có một số tùy chọn bao gồm cả gói thư viện tiêu chuẩn cũng như gói và thư viện của bên thứ ba. Bạn cũng có các tùy chọn cho cơ sở dữ liệu SQL và NoSQL trong Python Các công cụ ánh xạ quan hệ đối tượng (ORM) là một loại công cụ quan trọng khác mà bạn có thể sẽ sử dụng để làm việc với cơ sở dữ liệu trong Python. Những công cụ này cho phép bạn sử dụng lập trình hướng đối tượng để tạo và thao tác với cơ sở dữ liệu của mình Dưới đây là một số thư viện Python bạn có thể sử dụng để kết nối và vận hành cơ sở dữ liệu LibraryDatabaseDescriptionMongoEngineMongoDBMongoEngine là một trình ánh xạ đối tượng tài liệu để làm việc với MongoDB bằng lập trình hướng đối tượng trong Python. Trình kết nối MySQL/PythonMySQLMySQL Connector là một trình điều khiển Python độc lập để giao tiếp với các máy chủ MySQL. PsycopgPostgreSQLPsycopg là bộ điều hợp cơ sở dữ liệu PostgreSQL cho ngôn ngữ lập trình Python. PyMongoMongoDBPyMongo là một bản phân phối Python chứa các công cụ để làm việc với cơ sở dữ liệu MongoDB. Nó cung cấp trình điều khiển Python gốc cho loại hệ thống cơ sở dữ liệu này. SQLAlchemySQLSQLAlchemy là bộ công cụ Python SQL và trình ánh xạ quan hệ đối tượng cho cơ sở dữ liệu SQL. SQLite Để bắt đầu với cơ sở dữ liệu, hãy xem
Tạo và làm việc với cơ sở dữ liệu là một cách hiệu quả để quản lý dữ liệu trong các ứng dụng Python của bạn. Cơ sở dữ liệu bổ sung chức năng quan trọng và tính linh hoạt cho các chương trình của bạn và cho phép bạn cung cấp các tính năng thú vị cho người dùng và khách hàng của mình. Quản lý cơ sở dữ liệu là một kỹ năng cơ bản trong giáo dục nhà phát triển của bạn Kiểm thử phần mềmKhi bạn bắt đầu với Python hoặc lập trình, bạn có thể bắt đầu bằng cách tạo các chương trình và tập lệnh nhỏ mà bạn có thể chạy và kiểm tra thủ công để đảm bảo chúng hoạt động như bạn mong đợi. Tuy nhiên, khi các chương trình của bạn phát triển và trở nên phức tạp hơn, việc kiểm tra chúng bằng tay gần như là không thể. Đây là lúc thử nghiệm tự động xuất hiện Thật không may, các nhà phát triển mắc lỗi và không có mã nào là hoàn hảo. Vì vậy, bạn sẽ cần một quy trình thử nghiệm giúp bạn xác định lỗi và tránh đưa chúng vào sản xuất. Thử nghiệm cũng có thể thúc đẩy thiết kế mã của bạn và giúp bạn kiểm tra các tính năng không hoạt động, chẳng hạn như hiệu suất, bảo mật, khả năng sử dụng, tuân thủ quy định, v.v. Do đó, kiểm thử là một thành phần quan trọng của phát triển phần mềm Python có một số công cụ tốt nhất khi thử nghiệm. Bạn có thể sử dụng các công cụ này để viết các bài kiểm tra nhất quán và chạy chúng tự động. Đây là một mẫu nhỏ của những công cụ này ToolDescripdoctest là một mô-đun tiêu chuẩn tìm kiếm các chuỗi tài liệu của bạn để tìm các đoạn văn bản trông giống như các phiên Python tương tác và thực thi chúng để xác minh rằng chúng hoạt động chính xác. pytestpytest là một khung thử nghiệm mạnh mẽ và trưởng thành cho phép bạn viết và tự động hóa các bài kiểm tra. Nó có thể mở rộng từ các bài kiểm tra đơn vị nhỏ đến các bài kiểm tra chức năng phức tạp cho các ứng dụng và thư viện của bạn. toxtox là một công cụ dòng lệnh kiểm tra và quản lý virtualenv chung. Nó cho phép bạn kiểm tra xem các gói của bạn có cài đặt chính xác trong các phiên bản và trình thông dịch Python khác nhau không. Nó có thể chạy thử nghiệm của bạn trong từng môi trường được định cấu hình. Để bắt đầu thử nghiệm, hãy xem
Là nhà phát triển, bạn cần tạo mã đáng tin cậy hoạt động chính xác. Điều này có nghĩa là bạn cần kiểm tra mã của mình mỗi khi bạn thay đổi mã hoặc thêm các tính năng mới. Kiểm tra tự động là cách để thực hiện trong những tình huống này Phát triển hệ thống nhúng và rô bốtViết các ứng dụng của riêng bạn cho Web hoặc máy tính để bàn thật tuyệt, nhưng viết mã kiểm soát cách hệ thống phần cứng và rô-bốt hoạt động có thể còn tuyệt hơn. Các lĩnh vực như Internet of Things, tự động hóa gia đình, xe tự lái và robot ngày càng trở nên phổ biến với những tiến bộ của khoa học và công nghệ Python đã dần nhảy vào thế giới cảm biến, động cơ điện, mạch điện, vi điều khiển và robot. Ngày nay, bạn có thể tìm thấy một số dự án Python đi theo hướng đó. Dưới đây là một số trong số họ Thư việnMô tảBBC micro. vi bitBBC. bit là một máy tính bỏ túi giới thiệu cho bạn cách phần mềm và phần cứng hoạt động cùng nhau. Nó có thể lập trình với Python. CircuitPythonCircuitPython là ngôn ngữ lập trình được thiết kế để đơn giản hóa việc thử nghiệm và học viết mã trên các bo mạch vi điều khiển giá rẻ. MicroPythonMicroPython là một triển khai Python gọn gàng và hiệu quả. Nó bao gồm một tập hợp con nhỏ của thư viện chuẩn Python. Nó được tối ưu hóa để chạy trên các bộ vi điều khiển và trong các môi trường hạn chế. PythonRoboticsPythonRobotics là một tập hợp các thuật toán robot khác nhau với các hình ảnh trực quan. Nó tập trung vào điều hướng tự trị. Mục tiêu của nó là cho phép bạn hiểu những ý tưởng cơ bản đằng sau mỗi thuật toán robot mà nó cung cấp. Raspberry PiRaspberry Pi là một máy tính dựa trên Linux có mục đích chung. Nó có một hệ điều hành hoàn chỉnh với giao diện GUI có khả năng chạy nhiều chương trình khác nhau cùng một lúc. Python được tích hợp sẵn trên Raspberry Pi. rospyrospy là một thư viện máy khách cho ROS (Hệ điều hành Robot). API của nó cho phép các lập trình viên Python nhanh chóng giao tiếp với ROS để tạo ra các hành vi robot phức tạp và đáng tin cậy Để bắt đầu với nhúng Python, hãy xem
Nếu bạn muốn bắt đầu tạo một dự án liên quan đến phần cứng bằng Python, thì hãy xem cách xây dựng các dự án vật lý bằng Python trên Raspberry Pi. Trong dự án này, bạn sẽ tìm hiểu cách thiết lập Raspberry Pi, chạy mã Python trên đó, đọc đầu vào từ các cảm biến của nó, gửi tín hiệu đến các thành phần điện tử của nó, v.v. Loại bỏ các quảng cáoNhững gì bạn có thể không nên làm với PythonPython là một ngôn ngữ rất linh hoạt và có rất nhiều thứ bạn có thể làm với nó. Tuy nhiên, bạn không thể làm mọi thứ. Có những thứ mà Python không phù hợp lắm Là một ngôn ngữ được giải thích, Python gặp sự cố khi tương tác với các thiết bị cấp thấp, chẳng hạn như trình điều khiển thiết bị. Bạn sẽ gặp vấn đề nếu muốn viết một hệ điều hành bằng Python. Tốt hơn hết là bạn nên sử dụng C hoặc C++ cho các ứng dụng cấp thấp Tuy nhiên, thậm chí điều đó có thể không đúng trong thời gian dài. Như một minh chứng cho tính linh hoạt của Python, có những người đang làm việc trong các dự án mở rộng khả năng sử dụng của Python cho các tương tác cấp thấp. MicroPython và CircuitPython chỉ là một số dự án thiết kế khả năng cấp thấp cho Python Tôi có thể làm gì khác với Python?Danh sách các ý tưởng trong hướng dẫn này không đầy đủ. Có vô số lĩnh vực khác mà bạn có thể làm việc với Python. Nếu bạn đang tìm kiếm các dự án thực tế phù hợp với Python, thì hãy xem 13 Ý tưởng dự án dành cho nhà phát triển Python trung cấp để tìm cảm hứng Bạn cũng có thể thực hiện nghiên cứu của riêng mình để tìm các dự án thu hút sự quan tâm của bạn. Nếu bạn không chắc bắt đầu từ đâu, hãy theo dõi Real Python trên Twitter. Bạn sẽ tìm thấy các dự án Python hay và thú vị từ cộng đồng ở đó. Có thể bạn sẽ tìm thấy điều gì đó mà bạn không thể chờ đợi để đóng góp Phần kết luậnCó hiểu biết cơ bản về những gì bạn có thể làm với Python là chìa khóa để bạn tiếp tục nâng cao kỹ năng Python của mình. Bạn có thể sử dụng Python trong nhiều lĩnh vực khác nhau, từ phát triển ứng dụng đến chế tạo robot Trong bài viết này, bạn đã thấy rằng bạn có thể sử dụng Python để
Bạn cũng đã thấy các ý tưởng cho một số dự án thực tế mà bạn có thể xây dựng để nâng kỹ năng Python của mình lên một tầm cao mới Bước tiếp theoVì vậy, có bạn có nó. Một danh sách đầy đủ các chủ đề và dự án thực tế để bắt đầu làm việc theo cách của bạn từ người mới bắt đầu học Python đến Pythonista hiểu biết Bất kể bạn chọn bắt đầu từ đâu, bạn sẽ mở ra vô số con đường để phát triển kỹ năng lập trình của mình. Chọn thứ gì đó và bắt đầu. Bạn có ý tưởng nào cho một dự án thực tế không có ở đây không? . Bạn có thể đề xuất dự án hoàn hảo cho một lập trình viên đồng nghiệp Nếu bạn gặp khó khăn và cần một cú huých đi đúng hướng, thì hãy xem 11 mẹo học lập trình Python cho người mới bắt đầu để giúp bạn trở lại đúng hướng Một cách tuyệt vời khác để thoát khỏi bế tắc là nói ra. Viết mã không nhất thiết phải là một hoạt động đơn độc. Nếu bạn cần một cách để đặt câu hỏi và nhận câu trả lời nhanh chóng từ các nhà phát triển có kiến thức về Python, thì hãy cân nhắc tham gia cộng đồng Slack của The Real Python Member. Mọi người đều được chào đón, bất kể bạn có bao nhiêu kinh nghiệm. Bạn luôn có thể giúp đỡ người khác và cũng nhận được sự giúp đỡ từ người khác Đánh dấu là đã hoàn thành 🐍 Thủ thuật Python 💌 Nhận một Thủ thuật Python ngắn và hấp dẫn được gửi đến hộp thư đến của bạn vài ngày một lần. Không có thư rác bao giờ. Hủy đăng ký bất cứ lúc nào. Được quản lý bởi nhóm Real Python Gửi cho tôi thủ thuật Python » Giới thiệu về Leodanis Pozo Ramos Leodanis là một kỹ sư công nghiệp yêu thích Python và phát triển phần mềm. Anh ấy là một nhà phát triển Python tự học với hơn 6 năm kinh nghiệm. Anh ấy là một nhà văn đam mê kỹ thuật với số lượng bài báo được xuất bản ngày càng tăng trên Real Python và các trang web khác » Tìm hiểu thêm về LeodanisMỗi hướng dẫn tại Real Python được tạo bởi một nhóm các nhà phát triển để nó đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng cao của chúng tôi. Các thành viên trong nhóm đã làm việc trong hướng dẫn này là Adriana Bartosz Đan Geir Arne Jaya Joanna Gia-cốp Martin Bậc thầy Kỹ năng Python trong thế giới thực Với quyền truy cập không giới hạn vào Python thực Tham gia với chúng tôi và có quyền truy cập vào hàng nghìn hướng dẫn, khóa học video thực hành và cộng đồng các Pythonistas chuyên gia Nâng cao kỹ năng Python của bạn » Chuyên gia Kỹ năng Python trong thế giới thực Tham gia với chúng tôi và có quyền truy cập vào hàng ngàn hướng dẫn, khóa học video thực hành và cộng đồng Pythonistas chuyên gia Nâng cao kỹ năng Python của bạn » Bạn nghĩ sao? Đánh giá bài viết này Tweet Chia sẻ Chia sẻ EmailBài học số 1 hoặc điều yêu thích mà bạn đã học được là gì? Mẹo bình luận. Những nhận xét hữu ích nhất là những nhận xét được viết với mục đích học hỏi hoặc giúp đỡ các sinh viên khác. và nhận câu trả lời cho các câu hỏi phổ biến trong cổng thông tin hỗ trợ của chúng tôi Python được viết bằng C hay C++?Câu trả lời cho câu hỏi "python được viết bằng ngôn ngữ nào?" . Nó có nghĩa là trình thông dịch Python được viết bằng C. CPython là triển khai Python được thực hiện bằng ngôn ngữ C. C programming language. It means that the Python interpreter is written in C. CPython is that Python implementation that is done in the C language.
Python chủ yếu được sử dụng để làm gì?Python thường được sử dụng để phát triển trang web và phần mềm, tự động hóa tác vụ, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu . Vì tương đối dễ học, Python đã được nhiều người không phải là lập trình viên như kế toán và nhà khoa học áp dụng cho nhiều công việc hàng ngày, chẳng hạn như tổ chức tài chính.
Phần mềm nào được sử dụng cho Python?Python là ngôn ngữ lập trình có sẵn nhiều IDE khác nhau. Một số IDE phổ biến bao gồm PyCharm, Atom và Visual Studio Code . Mỗi IDE có các tính năng và lợi ích riêng.
Có phải Python rất khó không?Không, Python không khó học đối với hầu hết mọi người . Trên thực tế, Python được coi là một trong những ngôn ngữ lập trình dễ học nhất. Mặc dù bất kỳ ai cũng có thể học lập trình Python — ngay cả khi bạn chưa từng viết một dòng mã Python nào — nhưng bạn nên mong đợi rằng việc này sẽ mất thời gian và bạn nên mong đợi những khoảnh khắc thất vọng. |
