Python là gì?
Python là ngôn ngữ lập trình đa mục đích, được sử dụng cho nhiều mảng lập trình khác nhau.
Ngôn ngữ này được phát triển vào cuối những năm 1980 bởi một lập trình viên máy tính người Hà Lan, ông Guido Van Rossum, nhằm tạo ra một ngôn ngữ thông dịch có cú pháp dễ hiểu. Tên gọi của ngôn ngữ này được lấy cảm hứng từ chương trình truyền hình Monty Python’s Flying Circus của đài BBC vì Guido Van Rossum là một “fan cứng” của chương trình này.
Về cơ bản, Python là
– Một ngôn ngữ thông dịch: Python trực tiếp chạy từng dòng mã. Nếu mã chương trình có lỗi, nó sẽ ngừng chạy. Vì vậy, developer sẽ nhanh chóng tìm ra lỗi trong đoạn mã.
– Một ngôn ngữ hướng đối tượng: Python coi mọi thứ đều là đối tượng, đồng thời cũng hỗ trợ các phương thức lập trình hàm và lập trình cấu trúc
– Một ngôn ngữ linh hoạt: Bạn không cần phải khai báo loại biến khi viết mã bởi vì Python sẽ xác định chúng vào thời điểm chạy.
Tại sao lập trình viên yêu thích Python?
- Python là một trong những ngôn ngữ lập trình có cú pháp đơn giản nhất, tương tự như tiếng Anh, nên các lập trình viên có thể dễ dàng đọc – hiểu một chương trình Python
- Python có thể sử dụng trên nhiều hệ điều hành máy tính khác nhau: Windows, macOS, Linux và Unix…
- Một chương trình Python sẽ cần ít dòng mã hơn so với những ngôn ngữ khác, giúp tăng hiệu suất làm việc của lập trình viên.
- Python có thể dễ dàng kết hợp với các ngôn ngữ lập trình khác, phổ biến như Java, C/ C++
- Python có một thư viện tiêu chuẩn lớn, chứa nhiều dòng mã có thể tái sử dụng cho hầu hết mọi tác vụ. Nhờ đó, các nhà phát triển sẽ không cần phải viết mã từ đầu.
- Cộng đồng Python tích cực hoạt động bao gồm hàng triệu nhà phát triển nhiệt tình hỗ trợ trên toàn thế giới. Nếu gặp phải vấn đề, bạn sẽ có thể nhận được sự hỗ trợ nhanh chóng từ cộng đồng.
5 mảng lập trình ứng dụng ngôn ngữ Python
-
- Lập trình ứng dụng web
- Tạo nguyên mẫu phần mềm
- Khoa học máy tính – Khoa học dữ liệu
- Tự động hóa các tập lệnh
- Học máy (machine learning)
Phát triển ứng dụng web
Đối với các backend developer cho ứng dụng web, thích khả năng đọc cao và cú pháp rõ ràng, Python chính là sự lựa chọn tuyệt vời!
Không giống những ngôn ngữ lập trình khác, Python nhấn mạnh khả năng đọc mã và cho phép lập trình viên sử dụng từ khóa tiếng Anh. Cơ sở mã gọn gàng và dễ đọc giúp duy trì và cập nhật những hàm backend phức tạp mà không tốn quá nhiều thời gian, công sức.
Có rất nhiều thư viện Python và framework được tạo sẵn, bao gồm Pyramid, Django và Flask. Python đặc biệt tuyệt vời để sử dụng trên các dự án phát triển backend – bao gồm cả việc tạo API một cách nhanh chóng cho các dự án bằng cách cho phép bạn tái sử dụng các dòng code.
Trên thực tế, Python là một trong những ngôn ngữ bạn có thể sử dụng để lập trình Raspberry Pi – một máy tính một bo mạch – và có nhiều dự án trong thế giới thực quảng bá việc sử dụng Raspberry Pi để học lập trình Python và tạo một số dự án Python thú vị.
Tạo nguyên mẫu phần mềm
Mặc dù là một ngôn ngữ gọn gàng và dễ hiểu, nhưng hạn chế của Python là chậm hơn các ngôn ngữ biên dịch như Java hay C++. Đặc biệt nó không phải là lựa chọn tốt nếu hệ thống của bạn cần hiệu năng cao nhưng có nguồn lực bị giới hạn.
Tuy nhiên, Python là ngôn ngữ tuyệt vời để tạo những nguyên mẫu (bản chạy thử – prototype). Ví dụ, bạn có thể sử dụng Pygame (thư viện viết game) để tạo nguyên mẫu game trước. Nếu thích nguyên mẫu đó có thể dùng C++ để viết game thực sự.
Phân tích dữ liệu
Khi các công ty trong mọi ngành thu thập ngày càng nhiều dữ liệu, họ cần những người có thể hiểu được dữ liệu đó. Và khi đó, các nhà phân tích dữ liệu có kỹ năng Python thực sự hữu ích.
Python phổ biến cho việc phân tích dữ liệu vì các thư viện mạnh mẽ như numpy và pandas, giúp các tác vụ phân tích và dọn dẹp dữ liệu tương đối đơn giản, ngay cả khi làm việc với các bộ dữ liệu lớn. Ngoài ra còn có các thư viện Python hỗ trợ nhiều tác vụ phân tích dữ liệu khác nhau, từ khai thác dữ liệu web với Beautiful Soup đến hiển thị dữ liệu bằng Matplotlib.
Các công cụ như Jupyter Notebook giúp các nhà phân tích dữ liệu dễ dàng tạo các phân tích dễ lặp lại hoặc thêm văn bản và hình ảnh để giúp công việc của họ dễ hiểu ngay cả với những người không chuyên về lập trình.
Khoa học dữ liệu – Học máy (Machine Learning)
Python cũng cực kỳ phổ biến cho các tác vụ liên quan đến dữ liệu nâng cao trong lĩnh vực máy học. Các thư viện mạnh mẽ như scikit-learning và TensorFlow giúp việc triển khai các thuật toán học máy phổ biến trở nên đơn giản. Đồng thời nhiều thư viện chuyên biệt giúp thực hiện nhiều tác vụ học máy từ nhận dạng hình ảnh đến tạo nội dung một cách dễ dàng
Hầu hết mọi thứ bạn thấy đang xãy ra xung quanh liên quan đến “trí tuệ nhận tạo” đều là một dạng triển khai máy học. Và rất nhiều chương trình học máy đang được thực hiện với Python.
Ví dụ ứng dụng cụ thể: Nền tảng phát trực tuyến video muốn tăng mức độ tương tác và mức độ gắn bó của người dùng. Một nhóm khoa học dữ liệu có thể sử dụng Python để xây dựng mô hình dự đoán đề xuất video cho người dùng dựa trên các yếu tố như lịch sử xem của họ, thói quen người xem, video mà những người dùng khác đã xem tương tự, v.v.
>> Xem thêm các vị trí tuyển dụng Python Developer tại CMC Global
AI/Machine Learning Engineer (Python, Java, R)
Tự động hóa các tập lệnh
Python tuyệt vời để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại và có gần như vô tận các trường hợp sử dụng trong thực tế để tự động hóa Python. Python là một công cụ phổ biến trong DevOps vì nó giúp tự động hóa các hệ thống và quy trình hiệu quả và minh bạch.
Bên cạnh đó, Các nhà phát triển có thể sử dụng một số công cụ để tự động chạy tập lệnh kiểm thử. Những công cụ này có tên gọi là công cụ Tích hợp liên tục/Triển khai liên tục (CI/CD). Các kỹ sư kiểm thử phần mềm cũng như những nhà phát triển sử dụng các công cụ CI/CD như Travis CI và Jenkins để tự động hóa quy trình kiểm thử. Công cụ CI/CD tự động chạy các tập lệnh kiểm thử Python và báo cáo kết quả kiểm thử bất kỳ khi nào nhà phát triển thêm vào những dòng mã mới.
Ngoài lĩnh vực phát triển phần mềm, nó cũng được sử dụng rộng rãi để tự động hóa mọi thứ, từ các hệ thống phức tạp đến các quy trình đơn giản, cá nhân như điền vào bảng tính hoặc trả lời email.
Ví dụ ứng dụng cụ thể: Một công ty báo cáo doanh số bán hàng của mình trong bảng tính Excel hàng tháng từ mỗi khu vực phải dùng phương pháp cách thủ công để tổng hợp báo cáo hàng quý cho toàn công ty. Thay vì làm công việc tốn nhiều thời gian này một cách thủ công, một nhân viên viết một tập lệnh Python kết hợp tất cả các bảng tính và tạo ra mỗi báo cáo hàng quý một cách tự động.
Nguồn:
https://www.python.org/doc/essays/blurb/
https://www.dataquest.io/blog/real-world-python-use-cases/
Đọc thêm
[Chuyện nghề] Java là gì? Các kỹ năng mà một Java Developer cần có?
[Chuyện nghề] Golang – ngôn ngữ trẻ hấp dẫn các backend developer
