Biết Python – quen ngay Julia

Lập Trình
Biết Python – quen ngay Julia
Bài viết được sự cho phép của tác giả Nguyễn Việt Hưng Julia là ngôn ngữ lập trình mới, trông rất giống code Python, chạy nhanh hơn Python3 ít nhất 2 lần và có nhiều tính năng hấp dẫn. Bạn không cần phải từ bỏ Python hay ngôn ngữ XYZ để học Julia, Julia chỉ đơn giản là một bông hoa đẹp mà ai thích… thì múc. Julia là ngôn ngữ lập trình “làm gì cũng được”, nhưng được tập trung vào lĩnh vực tính toán khoa học và muốn thế chỗ Python (nhưng đường còn dài, và còn nhiều hơn chông gai). Cài đặt Xem https://docs.julialang.org/en/v1/ Tại thời điểm viết bài (2019 tháng 4), Julia ở bản 1.1.0 – đã ổn định hơn trước rất nhiều, ít bug hơn, chạy nhanh hơn. Từ Python ngó sang Julia trông rất giống Python , cách dùng các học, cách code cũng tương tự, nên nếu biết Python thì việc viết được code để làm công việc thường ngày (của 1 DevOps) chỉ trong vòng vài tiếng. REPL Gõ lệnh trực tiếp bằng lệnh julia trên Linux/MacOS $ julia _ _ _ _ ( _ ) _ | Documentation : https :// docs . julialang . org ( _ ) | ( _ ) ( _ ) | _ _ _ | | _ __ _ | Type "?" for help , "]?" for Pkg help . | | | | | | |/ _ ` | | | | |_| | | | (_| | | Version 1.1.0 (2019-01-21) _/ |__'_|_|_|__'_| | Official https://julialang.org/ release |__/ | julia> 1 + 1 2 Đây gọi là chế độ “REPL” (Read-Eval-Print-Loop) == (gõ vào – chạy – in ra kết quả – cứ thế mà làm). Những cải tiến đáng giá của Python...

Bài viết được sự cho phép của tác giả Nguyễn Việt Hưng

Julia là ngôn ngữ lập trình mới, trông rất giống code Python, chạy nhanh hơn Python3 ít nhất 2 lần và có nhiều tính năng hấp dẫn. Bạn không cần phải từ bỏ Python hay ngôn ngữ XYZ để học Julia, Julia chỉ đơn giản là một bông hoa đẹp mà ai thích… thì múc.

Julia là ngôn ngữ lập trình “làm gì cũng được”, nhưng được tập trung vào lĩnh vực tính toán khoa học và muốn thế chỗ Python (nhưng đường còn dài, và còn nhiều hơn chông gai).

Cài đặt

Xem https://docs.julialang.org/en/v1/

Tại thời điểm viết bài (2019 tháng 4), Julia ở bản 1.1.0 – đã ổn định hơn trước rất nhiều, ít bug hơn, chạy nhanh hơn.

Từ Python ngó sang

Julia trông rất giống Python, cách dùng các học, cách code cũng tương tự, nên nếu biết Python thì việc viết được code để làm công việc thường ngày (của 1 DevOps) chỉ trong vòng vài tiếng.

REPL

Gõ lệnh trực tiếp bằng lệnh julia trên Linux/MacOS

$ julia
               _
   _       _ _(_)_     |  Documentation: https://docs.julialang.org
  (_)     | (_) (_)    |
   _ _   _| |_  __ _   |  Type "?" for help, "]?" for Pkg help.
  | | | | | | |/ _` |  |
  | | |_| | | | (_| |  |  Version 1.1.0 (2019-01-21)
 _/ |__'_|_|_|__'_|  |  Official https://julialang.org/ release
|__/                   |

julia> 1 + 1
2

Đây gọi là chế độ “REPL” (Read-Eval-Print-Loop) == (gõ vào – chạy – in ra kết quả – cứ thế mà làm).

IPython

Không cần cài thêm gì, Julia REPL tự có đủ các tính năng thiết yếu của IPython.

Đọc document của 1 function? Gõ ? rồi gõ bất cứ cái gì cần hỏi:

julia> 1 + 1
2
###### gõ ? xong , biến từ julia> thành help?>
help?> sum
search: sum sum! summary cumsum cumsum! isnumeric VersionNumber issubnormal get_zero_subnormals

...
 sum(itr)

  Returns the sum of all elements in a collection.

Màu mè (syntax highlight) cũng tự có sẵn rồi.

Chạy file code

File code Julia có đuôi .jl, ví dụ hello.jl. Chạy file code bằng cách gõ lệnh: julia hello.jl

Cài đặt package

Để cài các package trên mạng, sử dụng package manager CÓ SẴN của Julia. Chuyện về virtualenv tạm chưa bàn tới ở đây vì khá rõ ràng là không cần thiết (cài package không cần gõ sudo gì cả).

Việc cài đặt package trong Julia thực hiện hơi khác so với Python Pip hay NodeJS NPM một chút. Sẽ không có câu lệnh nào để gõ cả, không có chương trình thêm nào hết. Julia thực hiện cài đặt package khi một đoạn code Julia được chạy (gọi function thực hiện cài đặt).

Ví dụ một file tên (tuỳ ý) như sau:

# gicungduoc.jl
using Pkg
Pkg.add("HTTP")
Pkg.add("JSON")
Pkg.add("DocOpt")

Chạy code này: julia gicungduoc.jl sẽ cài đặt các package, sau đó cứ thế mà dùng các thư viện này.

The good, the OK, the ugly

The good – phần tốt

Pipe operator

Tốt hay xấu là tuỳ do từng người tự phán xét. Hãy xem đoạn code sau:

Python: ''.join(" Py thon ".strip().split())

Julia: " Py thon " |> strip |> split |> xs -> join(xs, "")

Python

def double(x):
    return x * 2
def incr(x):
    return x + 1

print(incr(double(incr(2))))
double(x) = x * 2
incr(x) = x + 1
println(2 |> incr |> double |> incr)
# 7

|> gọi là Piping operator, lấy đầu ra của function này làm đầu vào cho function khác. Giúp việc goi funciton liên tục (và đọc nó) dễ dàng hơn. Giống UNIX command.

Nhanh

Julia thường nhanh hơn Python ít nhất 2 lần

Không quan trọng indentation

Dù bạn thụt ra thụt vào 2 3 4 5 ký tự, hay dùng tab đều không quan trọng. Chuyện này vốn gây đau đầu cho không ít người dùng Python.

Python

s = 0
for i in range(1000):
    if i % 3 == 0 or i % 5 == 0:
        s = s + i
print(s)

Julia

for i in 1:999
 if i % 3 == 0 || i % 5 == 0
   global s = s + i
 end
end
println(s)
# 233168

Julia dùng từ end để kết thúc if hay for, nên không cần thiết sử dụng dấu cách hay tab để thụt dòng. Thậm chí có thể dùng ; để phân cách các phần, và viết trên 1 dòng (bạn KHÔNG THỂ làm điều này với Python khi có for):

julia> s = 0; for i in 1:999; if i % 3 == 0 || i % 5 == 0; global s = s + i ; end ; end; println(s)
233168
Range bao gồm cả số kết thúc

Một điều gây khó chịu với người mới code Python là phần kết thúc của range không được tính. Tức nếu viết range(1,1000) thì chỉ có từ 1 đến 999. Trong đầu luôn phải nhớ bớt đi 1. Julia 1:999 nghĩa là 1 đến 999, không thêm bớt gì.

Không bị “leak” biến i trong vòng lặp ra ngoài

Đây là 1 bug của Python, do sau này quá muộn để sửa, người ta coi nó như 1 tính năng.

for i in [1,2,3]:
    print(i)
print(i)  # i vốn ở trong vòng lặp for, nay thoát ra ngoài với giá trị = 3
Hỗ trợ functional

Viết map trong Julia rất dễ chịu – dễ đọc:

map([1,2,3]) do x
  x + 1
end

Cách viết dùng lambda:

map(x -> x+1, [1,2,3])

sẽ tạo array chứa [2,3,4]

Python

list(map(lambda x: x+1, [1,2,3]))

The OK – ổn

Index from 1

Chuyện này gây sốc với lập trình viên lâu năm C, Java, PHP, Python … Nhưng không phải là hiếm có. Lua, MatLab, R đều dùng index từ 1.

ns=[1,2,3,4]; print(ns[4])

Trong Julia code này sẽ in ra số 4 nhưng Python sẽ xảy ra exception do Python index đếm từ 0

Dùng nhiều sẽ quen và cũng không ghê gớm lắm, do Julia sử dụng cả phần cuối của range.

Ví dụ slice: Python lấy 3 số đầu tiên của list:

ns[0:3]

Julia:

ns[1:3]

Đều kết thúc là 3 – đều là số phần tử cần lấy.

Nhưng tệ hơn khi cần lấy 2 phần tử cuối:

ns[end-1:end]

end là một index magic (tự xuất hiện), đại diện cho index của phần tử cuối cùng.

Trong ví dụ này gõ số 4 thay end cũng được.

The ugly – thảm hại

Unicode string – sẽ rất đau đầu khi chuyển từ Python sang.

Index của string (mặc định Unicode) trong Julia là byte index, không phải index theo thứ tự của ký tự.

Python

In [16]: w = "Điêu"

In [20]: w[0],w[1]
Out[20]: ('Đ', 'i')

Julia

ulia> w = "Điêu"
"Điêu"

julia> w[1]
'Đ': Unicode U+0110 (category Lu: Letter, uppercase)

julia> w[2]
ERROR: StringIndexError("Điêu", 2)
Stacktrace:
 [1] string_index_err(::String, ::Int64) at /nix/store/2fmf5sqi0jx5zdlqx0gpw2m6nrsbcch2-julia-1.0.1/lib/julia/sys.dylib:?
 [2] getindex_continued(::String, ::Int64, ::UInt32) at /nix/store/2fmf5sqi0jx5zdlqx0gpw2m6nrsbcch2-julia-1.0.1/lib/julia/sys.dylib:?
 [3] getindex(::String, ::Int64) at /nix/store/2fmf5sqi0jx5zdlqx0gpw2m6nrsbcch2-julia-1.0.1/lib/julia/sys.dylib:?
 [4] top-level scope at none:0

julia> w[3]
'i': ASCII/Unicode U+0069 (category Ll: Letter, lowercase)

Do chữ Đ trong Unicode UTF-8 được biểu diễn bằng 2 byte, ta chỉ có thể truy cập được index 1, không truy cập được index 2. Và chữ i ngay sau Đ sẽ là index 3.

Exception

TBD

Chú ý

  • Julia khởi động mất 0.2-0.4 giây, Python khởi động nhanh gấp 10.
  • String trong Julia phải dùng double quote "", single quote '' dành cho ký tự (Char).
  • Nối string dùng * chứ không phải +.
  • Sẽ không có method gắn liền vào các object như string hay list trong Python, thay vào đó là các function có sẵn (thường không cần import, gọi là trong Base)

Ví dụ 1 chương trình CLI nhận argument, gọi HTTP với JSON

import HTTP
import JSON
using DocOpt  # import docopt function

function main()
    doc = """Fist Julia program which makes HTTP requests to httpbin endpoint

    Usage:
      main.jl request <endpoint>

    Options:
      -h --help     Show this screen.
      --version     Show version.
    """

    args = docopt(doc, version=v"0.0.1")
    endpoint = args["<endpoint>"]
    url = "https://httpbin.org/$endpoint"
    println("Accessing $url")
    resp = HTTP.get(url)
    d = JSON.Parser.parse(String(resp.body))
    println("My IP is " * d["origin"])

    println("Now also send post")
    r = HTTP.request("POST", "https://httpbin.org/post",
            ["Content-Type" => "application/json"],
            JSON.json(Dict('a'=>2, 'b'=>3))
            )
    data = JSON.Parser.parse(String(r.body))

    open("/tmp/data.json", "w") do f
        write(f, JSON.json(data["json"]))
    end
    open("/tmp/data.json", "r") do f
        d = JSON.Parser.parse(String(read(f)))
        println(d)
    end

    open(`ls -l`) do io
        for line in eachline(io)
            if !isa(match(r".*.jl", line), Nothing)
                println(line)
            end
        end
    end
end

main()

Chạy

$ julia  main.jl  -h
Fist Julia program which makes HTTP requests to httpbin endpoint

Usage:
  main.jl request <endpoint>

Options:
  -h --help     Show this screen.
  --version     Show version.

$ julia main.jl request ip
Accessing https://httpbin.org/ip
My IP is 3.117.2.254, 3.117.2.254
Now also send post
Dict{String,Any}("b"=>3,"a"=>2)
-rw-r--r-- 1 viethung.nguyen viethung.nguyen 1189 Apr 12 08:38 main.jl

Code hoàn toàn tương đương với code Python.

Kết luận

Còn chờ gì nữa? Làm tí Julia thôi.

Phần tiếp theo (nếu có) sẽ đi vào các tính năng của Julia sử dụng trong tính toán khoa học.

Tham khảo

Bài viết gốc được đăng tải tại pp.pymi.vn

Có thể bạn quan tâm:

Xem thêm tuyển IT hấp dẫn trên Station D

Bài viết liên quan

Thị trường EdTech Vietnam- Nhiều tiềm năng nhưng còn bị bỏ ngỏ tại Việt Nam

Thị trường EdTech Vietnam- Nhiều tiềm năng nhưng còn bị bỏ ngỏ tại Việt Nam

Lĩnh vực EdTech (ứng dụng công nghệ vào các sản phẩm giáo dục) trên toàn cầu hiện nay đã tương đối phong phú với nhiều tên tuổi lớn phân phối đều trên các hạng mục như Broad Online Learning Platforms (nền tảng cung cấp khóa học online đại chúng – tiêu biểu như Coursera, Udemy, KhanAcademy,…) Learning Management Systems (hệ thống quản lý lớp học – tiêu biểu như Schoology, Edmodo, ClassDojo,…) Next-Gen Study Tools (công cụ hỗ trợ học tập – tiểu biểu như Kahoot!, Lumosity, Curriculet,…) Tech Learning (đào tạo công nghệ – tiêu biểu như Udacity, Codecademy, PluralSight,…), Enterprise Learning (đào tạo trong doanh nghiệp – tiêu biểu như Edcast, ExecOnline, Grovo,..),… Hiện nay thị trường EdTech tại Việt Nam đã đón nhận khoảng đầu tư khoảng 55 triệu đô cho lĩnh vực này nhiều đơn vị nước ngoài đang quan tâm mạnh đến thị trường này ngày càng nhiều hơn. Là một trong những xu hướng phát triển tốt, và có doanh nghiệp đã hoạt động khá lâu trong ngành nêu tại infographic như Topica, nhưng EdTech vẫn chỉ đang trong giai đoạn sơ khai tại Việt Nam. Tại Việt Nam, hệ sinh thái EdTech trong nước vẫn còn rất non trẻ và thiếu vắng nhiều tên tuổi trong các hạng mục như Enterprise Learning (mới chỉ có MANA), School Administration (hệ thống quản lý trường học) hay Search (tìm kiếm, so sánh trường và khóa học),… Với chỉ dưới 5% số dân công sở có sử dụng một trong các dịch vụ giáo dục online, EdTech cho thấy vẫn còn một thị trường rộng lớn đang chờ được khai phá. *** Vừa qua Station D đã công bố Báo cáo Vietnam IT Landscape 2019 đem đến cái nhìn toàn cảnh về các ứng dụng công...

By stationd
Bộ cài đặt Laravel Installer đã hỗ trợ tích hợp Jetstream

Bộ cài đặt Laravel Installer đã hỗ trợ tích hợp Jetstream

Bài viết được sự cho phép của tác giả Chung Nguyễn Hôm nay, nhóm Laravel đã phát hành một phiên bản chính mới của “ laravel/installer ” bao gồm hỗ trợ khởi động nhanh các dự án Jetstream. Với phiên bản mới này khi bạn chạy laravel new project-name , bạn sẽ nhận được các tùy chọn Jetstream. Ví dụ: API Authentication trong Laravel-Vue SPA sử dụng Jwt-auth Cách sử dụng Laravel với Socket.IO laravel new foo --jet --dev Sau đó, nó sẽ hỏi bạn thích stack Jetstream nào hơn: Which Jetstream stack do you prefer? [0] Livewire [1] inertia > livewire Will your application use teams? (yes/no) [no]: ... Nếu bạn đã cài bộ Laravel Installer, để nâng cấp lên phiên bản mới bạn chạy lệnh: composer global update Một số trường hợp cập nhật bị thất bại, bạn hãy thử, gỡ đi và cài đặt lại nha composer global remove laravel/installer composer global require laravel/installer Bài viết gốc được đăng tải tại chungnguyen.xyz Có thể bạn quan tâm: Cài đặt Laravel Làm thế nào để chạy Sql Server Installation Center sau khi đã cài đặt xong Sql Server? Quản lý các Laravel route gọn hơn và dễ dàng hơn Xem thêm Tuyển dụng lập trình Laravel hấp dẫn trên Station D

By stationd
Principle thiết kế của các sản phẩm nổi tiếng

Principle thiết kế của các sản phẩm nổi tiếng

Tác giả: Lưu Bình An Phù hợp cho các bạn thiết kế nào ko muốn làm code dạo, design dạo nữa, bạn muốn cái gì đó cao hơn ở tầng khái niệm Nếu lập trình chúng ta có các nguyên tắc chung khi viết code như KISS , DRY , thì trong thiết kế cũng có những nguyên tắc chính khi làm việc. Những nguyên tắc này sẽ là kim chỉ nam, nếu có tranh cãi giữa các member trong team, thì cứ đè nguyên tắc này ra mà giải quyết (nghe hơi có mùi cứng nhắc, mình thì thích tùy cơ ứng biến hơn) Tìm các vị trí tuyển dụng designer lương cao cho bạn Nguyên tắc thiết kế của GOV.UK Đây là danh sách của trang GOV.UK Bắt đầu với thứ user cần Làm ít hơn Thiết kế với dữ liệu Làm mọi thứ thật dễ dàng Lặp. Rồi lặp lại lần nữa Dành cho tất cả mọi người Hiểu ngữ cảnh hiện tại Làm dịch vụ digital, không phải làm website Nhất quán, nhưng không hòa tan (phải có chất riêng với thằng khác) Cởi mở, mọi thứ tốt hơn Bao trừu tượng luôn các bạn, trang Gov.uk này cũng có câu tổng quát rất hay Thiết kế tốt là thiết kế có thể sử dụng. Phục vụ cho nhiều đối tượng sử dụng, dễ đọc nhất nhất có thể. Nếu phải từ bỏ đẹp tinh tế – thì cứ bỏ luôn . Chúng ta tạo sản phẩm cho nhu cầu sử dụng, không phải cho người hâm mộ . Chúng ta thiết kế để cả nước sử dụng, không phải những người đã từng sử dụng web. Những người cần dịch vụ của chúng ta nhất là những người đang cảm thấy khó sử dụng dịch...

By stationd
Applicant Tracking System là gì? ATS hoạt động ra sao

Applicant Tracking System là gì? ATS hoạt động ra sao

Công nghệ phát triển hướng đến giải quyết và cải tiến cho mỗi quy trình, hoạt động của doanh nghiệp cũng như đời sống. Đối với lĩnh vực tuyển dụng, sự xuất hiện của phần mềm ATS (Applicant Tracking System) mang đến nhiều thay đổi đáng kể, cả đối với nhà tuyển dụng và ứng viên. Vậy phần mềm ATS là gì? Chúng được sử dụng ra sao? Những thắc mắc về phần mềm ATS trong tuyển dụng sẽ được Station D giải đáp tại bài viết dưới đây. Hệ thống sàng lọc ứng viên ATS (Applicant Tracking System) Applicant Tracking System là gì? Applicant Tracking System (ATS) hay còn gọi là Hệ thống quản lý hồ sơ ứng viên là phần mềm quản lý quy trình tuyển dụng từ đầu đến cuối một cách tự động hóa. ATS được thiết kế để giúp nhà tuyển dụng tiết kiệm thời gian và chi phí trong việc thu thập, sắp xếp và sàng lọc hồ sơ các ứng viên. Các tính năng nổi bật của Applicant Tracking System Các tính năng nổi bật của Applicant Tracking System Applicant Tracking System (ATS) là một công cụ quan trọng giúp các công ty quản lý quy trình tuyển dụng hiệu quả hơn. Cùng chúng tôi điểm qua các tính năng nổi bật của ATS: Sàng lọc và quản lý hồ sơ ứng viên Khả năng tìm kiếm và sàng lọc ứng viên là một trong các tính năng nổi bật nhất của ATS. Với việc sử dụng từ khóa và tiêu chí cụ thể, hệ thống có thể nhanh chóng tìm kiếm và sàng lọc các hồ sơ phù hợp, tự động loại bỏ những ứng viên không đạt yêu cầu. Điều này giúp nhà tuyển dụng tập trung vào những ứng viên...

By stationd
Hiểu về trình duyệt – How browsers work

Hiểu về trình duyệt – How browsers work

Bài viết được sự cho phép của vntesters.com Khi nhìn từ bên ngoài, trình duyệt web giống như một ứng dụng hiển thị những thông tin và tài nguyên từ server lên màn hình người sử dụng, nhưng để làm được công việc hiển thị đó đòi hỏi trình duyệt phải xử lý rất nhiều thông tin và nhiều tầng phía bên dưới. Việc chúng ta (Developers, Testers) tìm hiểu càng sâu tầng bên dưới để nắm được nguyên tắc hoạt động và xử lý của trình duyệt sẽ rất hữu ích trong công việc viết code, sử dụng các tài nguyên cũng như kiểm thử ứng dụng của mình. Cách để npm packages chạy trong browser Câu hỏi phỏng vấn mẹo về React: Component hay element được render trong browser? Khi hiểu được cách thức hoạt động của trình duyệt chúng ta có thể trả lời được rất nhiều câu hỏi như: Tại sao cùng một trang web lại hiển thị khác nhau trên hai trình duyệt? Tại sao chức năng này đang chạy tốt trên trình duyệt Firefox nhưng qua trình duyệt khác lại bị lỗi? Làm sao để trang web hiển thị nội dung nhanh và tối ưu hơn một chút?… Hy vọng sau bài này sẽ giúp các bạn có một cái nhìn rõ hơn cũng như giúp ích được trong công việc hiện tại. 1. Cấu trúc của một trình duyệt Trước tiên chúng ta đi qua cấu trúc, thành phần chung và cơ bản nhất của một trình duyệt web hiện đại, nó sẽ gồm các thành phần (tầng) như sau: Thành phần nằm phía trên là những thành phần gần với tương tác của người dùng, càng phía dưới thì càng sâu và nặng về xử lý dữ liệu hơn tương tác. Nhiệm...

By stationd
Tối ưu tỉ lệ chuyển đổi với Google Optimize và Google Analytics

Tối ưu tỉ lệ chuyển đổi với Google Optimize và Google Analytics

Tối ưu tỷ lệ chuyển đổi là một trong những yếu tố quan trọng mà một Growth Marketer không thể bỏ qua. Google Analytics là công cụ hữu hiệu và phổ biến nhất giúp chúng ta theo dõi, đo lường và tối ưu tỷ lệ chuyển đổi. Số liệu từ Google Analytics giúp chúng ta nhìn ra điểm cần thay đổi để tăng tỷ lệ chuyển đổi. Theo dõi chuyển đổi là quá trình thiết yếu nhưng cũng rất “khó nhằn”. Ngày nay, mọi người đang sử dụng điện thoại di động nhiều hơn và thường xuyên hơn khi mua hàng trực tuyến. Việc tối ưu hóa website phiên bản di động rất quan trọng. Traffic đến từ mobile khá lớn và làm ảnh hưởng nhiều tới tỷ lệ chuyển đổi. Để xem website của bạn có hoạt động tốt trên mobile hay không như thế nào? Làm gì khi tỷ lệ chuyển đổi giảm? Website phiên bản di động của bạn có nội dung hấp dẫn không? Không có những nút điều hướng hành động? Trang bị lỗi …, những điều này có thể ảnh hưởng tới tỉ lệ chuyển đổi Google Analytics, hiểu được điều này, bạn sẽ có cơ sở để khắc phục và hoàn thiện website của mình. Hãy cùng đến với chủ đề “DÙNG GOOGLE ANALYTICS TỐI ƯU TỈ LỆ CHUYỂN ĐỔI TRÊN MOBILE” với sự chia sẻ của diễn giả Nguyễn Minh Đức, CEO IM GROUP tại Vietnam Mobile Day 2018 nhé

By stationd