Cấu trúc dữ liệu từ điển Dictionary trong Python

Lập Trình
Cấu trúc dữ liệu từ điển Dictionary trong Python
Bài viết được sự cho phép của tác giả Kien Dang Chung Trong Python có tới 4 kiểu cấu trúc dữ liệu là List, Tuple, Set và Dictionary. Trong các bài trước chúng ta đã lần lượt làm quen với các kiểu dữ liệu này và còn lại Dictionary, một cấu trúc rất hay dùng trong Python. Trong bài viết này, cùng Station D tìm hiểu về cấu trúc dữ liệu từ điển Dictionary trong Python . Từ điển – Dictionary trong Python Từ điển dữ liệu (Dictionary) còn được gọi là mảng liên kết (associative array) trong một số ngôn ngữ lập trình, là một dạng danh sách như bạn đã được tìm hiểu. Có một điểm khác là các phần tử trong danh sách được truy xuất thông qua vị trí thì phần tử trong từ điển được truy xuất qua khóa (key). Bạn có thể định nghĩa khóa này, nó có thể là một chuỗi hoặc số nhưng nó phải là duy nhất trong từ điển. Tại sao vậy? Chúng ta liên tưởng đến nhưng tình huống thực tế như, hai người có cùng một số điện thoại, vậy khi gọi đến biết ai là người nghe máy. Hai người có cùng một số tài khoản, vậy biết chuyển khoản cho ai bây giờ? Chính vì vậy, khóa (key) trong từ điển phải là duy nhất. Vậy kiểu dữ liệu Dict trong Python là gì? Kiểu dữ liệu Dict (viết tắt của Dictionary) trong Python là một kiểu dữ liệu lưu trữ các cặp key-value, tương tự như List và Tuple. Tuy nhiên, các giá trị trong Dict không được sắp xếp theo một trật tự cụ thể nào. Từ điển trong Python cũng có thể tưởng tượng giống như một cuốn từ điển Anh – Việt...

Bài viết được sự cho phép của tác giả Kien Dang Chung

Trong Python có tới 4 kiểu cấu trúc dữ liệu là List, Tuple, Set và Dictionary. Trong các bài trước chúng ta đã lần lượt làm quen với các kiểu dữ liệu này và còn lại Dictionary, một cấu trúc rất hay dùng trong Python. Trong bài viết này, cùng Station D tìm hiểu về cấu trúc dữ liệu từ điển Dictionary trong Python.

Từ điển – Dictionary trong Python

Từ điển dữ liệu (Dictionary) còn được gọi là mảng liên kết (associative array) trong một số ngôn ngữ lập trình, là một dạng danh sách như bạn đã được tìm hiểu. Có một điểm khác là các phần tử trong danh sách được truy xuất thông qua vị trí thì phần tử trong từ điển được truy xuất qua khóa (key). Bạn có thể định nghĩa khóa này, nó có thể là một chuỗi hoặc số nhưng nó phải là duy nhất trong từ điển.

Tại sao vậy? Chúng ta liên tưởng đến nhưng tình huống thực tế như, hai người có cùng một số điện thoại, vậy khi gọi đến biết ai là người nghe máy. Hai người có cùng một số tài khoản, vậy biết chuyển khoản cho ai bây giờ? Chính vì vậy, khóa (key) trong từ điển phải là duy nhất.

Vậy kiểu dữ liệu Dict trong Python là gì?

Kiểu dữ liệu Dict (viết tắt của Dictionary) trong Python là một kiểu dữ liệu lưu trữ các cặp key-value, tương tự như List và Tuple. Tuy nhiên, các giá trị trong Dict không được sắp xếp theo một trật tự cụ thể nào.

Từ điển trong Python cũng có thể tưởng tượng giống như một cuốn từ điển Anh – Việt chẳng hạn. Bạn muốn tra từ “python” – tương ứng với khóa trong Dictionary, bạn sẽ có được phần diễn giải chính là giá trị trong Dictionary. Vậy từ điển bao gồm rất nhiều các phần tử mà mỗi phần tử đi theo cặp khóa – giá trị (key-value).

Cách sử dụng Dictionary trong Python

Khai báo Dictionary

Dictionary trong Python được khai báo với cặp dấu ngoặc nhọn {} bao ngoài giống như với Set. Bên trong các phần tử theo cặp (khóa và giá trị) được phân tách bởi dấu phẩy, phân tách giữa khóa và giá trị của từng phần tử bởi dấu hai chấm. Cú pháp chung như sau:

dictionary_name = {key_1: value_1, key_2: value_2, ..., key_n: value_n}

Ví dụ:

friend_ages = {"Rolf": 24, "Adam": 30, "Anne": 27}
print(friend_ages["Adam"]) # Kết quả là 30

Chúng ta cũng có thể sử dụng hàm có sẵn dict() để khai báo một Dictionary.

friend_ages = dict({"Rolf": 24, "Adam": 30, "Anne": 27})
# Hoặc
friend_ages = dict([("Rolf", 24), ("Adam", 30), ("Anne", 27)])

Chú ý:

  • Khóa của Dictionary có thể là chuỗi hoặc số, khóa này là duy nhất ở từng cấp.
  • Giá trị của Dictionary có thể chuỗi, số hoặc các cấu trúc List, Tuple, Set hoặc thậm chí là Dictionary.

Một ví dụ khai báo Dictionary với giá trị phức tạp:

friends = {
  "Rolf": {
    "phone": "09382993433",
    "address": "Boston, America",
    "age": 30
  },
  "Bob": {
    "phone": "03099483832",
    "address": "London, England",
    "age": 33
  },
  "Anne": {
    "phone": "00393982224",
    "address": "Texas, America",
    "age": 25
  }
}

Truy xuất giá trị

Dictionary có thể truy xuất giá trị từng phần tử thông qua các khóa theo cú pháp:

dictionary_name[key_x]

Ví dụ, trong từ điển friends ở trên, chúng ta có thể truy xuất thông tin (giá trị) của Bob (khóa) như sau:

print(friends["Bob"]) # Kết quả là {'phone': '03099483832', 'address': 'London, England', 'age': 33}

Chú ý, mỗi phần tử trong Dictionary friends này lại là một Dictionary nên chúng ta có thể truy xuất tiếp đến tuổi tuổi của Bob như sau:

print(friends["Bob"]["age"]) # Kết quả là 33

Khi truy xuất đến các phần tử trong Dictionary, nếu khóa không tồn tại, chương trình sẽ báo lỗi KeyError.

print(friends["FirebirD"]) # Kết quả lỗi KeyError: "FirebirD"

Do vậy trước khi truy xuất giá trị một phần tử trong từ điển, chúng ta cần kiểm tra xem khóa có tồn tại hay không với toán tử in.

print("FirebirD" in friends) # Kết quả là False, FirebirD không có trong danh sách friends.

>>> Xem thêm: Kiểu dữ liệu chuỗi và định dạng chuỗi trong Python

Thay đổi giá trị

Dictionary trong Python có thể thay đổi thêm bớt các phần tử, thay đổi giá trị của các phần tử hiện có.

Thêm và cập nhật phần tử

Dictionary truy xuất thông qua khóa, do vậy khi gán giá trị cho một phần tử:

  • Khóa tồn tại thì giá trị phần tử được cập nhật.
  • Khóa không tồn tại thì Dictionary được thêm một phần tử có khóa và giá trị trong câu lệnh.
friend_ages = {"Rolf": 24, "Adam": 30, "Anne": 27}

# Thay đổi giá trị
friend_ages["Adam"] = 31

# Thêm một phần tử
friend_ages["Firebird"] = 37

print(friends) # Kết quả là {'Rolf': 24, 'Adam': 31, 'Anne': 27, 'Firebird': 37}

Ngoài ra chúng ta có thể sử dụng phương thức .update() để thêm hoặc chỉnh sửa giá trị nhiều phần tử vào từ điển. Trong ví dụ tiếp theo, chúng ta vừa thực hiện sửa tuổi của Rolf thành 25 và thêm một phần tử mới vào từ điển.

friend_ages = {"Rolf": 24, "Adam": 30, "Anne": 27}
new_friend_ages = {"Rolf": 25, "FirebirD": 37}
friend_ages.update(new_friend_ages)
print(friend_ages) # Kết quả là {'Rolf': 25, 'Adam': 30, 'Anne': 27, 'FirebirD': 37}

Xóa phần tử khỏi từ điển

Cũng giống như List, Dictionary có rất nhiều các phương thức có sẵn để có thể xóa một phần tử khỏi từ điển như .clear(), .pop(), .popitem() hoặc sử dụng từ khóa del.

.clear() Xóa toàn bộ các phần tử khỏi từ điển.

friend_ages = {"Rolf": 24, "Adam": 30, "Anne": 27}
friend_ages.clear()
print(friend_ages) # Kết quả là {}

.popitem() Xóa một phần tử ngẫu nhiên

.pop() Xóa một phần tử với khóa cho trước khỏi từ điển.

friend_ages = {"Rolf": 24, "Adam": 30, "Anne": 27}
friend_ages.pop("Adam")
print(friend_ages) # Kết quả là {'Rolf': 24, 'Anne': 27}

del Xóa một phần tử hoặc xóa hẳn biến chứa Dictionary.

friend_ages = {"Rolf": 24, "Adam": 30, "Anne": 27}
del friend_ages["Adam"]
print(friend_ages) # Kết quả là {'Rolf': 24, 'Anne': 27}

del friend_ages
print(friend_ages) # Kết quả lỗi NameError: name 'friend_ages' is not defined

Một số phương thức trong Dictionary

Phương thức .copy()

Phương thức này trả về một bản copy riêng biệt. Chú ý, phương thức .copy() có điểm khác so với gán biến trong Python. Chúng ta cùng xem ví dụ sau:

friend_ages = {"Rolf": 24, "Adam": 30, "Anne": 27}
copy_friend_ages = friend_ages.copy()
new_friend_ages = friend_ages

friend_ages.clear()

print(copy_friend_ages) # Kết quả là {'Rolf': 24, 'Adam': 30, 'Anne': 27}
print(new_friend_ages) # Kết quả là {}

Như vậy, với phương thức .copy() toàn bộ bộ nhớ liên quan đến biến friend_ages được copy sang một vùng khác trong bộ nhớ, do vậy biến cũ thay đổi thì biến mới không thay đổi do tham chiếu đến vùng nhớ khác trên bộ nhớ. Còn khi gán giá trị bằng dấu =, biến đó vẫn tham chiếu đến vùng nhớ của biến cũ, nên khi biến cũ thay đổi, biến mới cũng thay đổi theo.

Phương thức .get()

Trả về giá trị một phần tử trong Dictionary với một khóa cho trước, nó giống với truy xuất giá trị tại mục 1.2 nhưng có một khác biệt nhỏ, nếu khóa không tồn tại, chương trình sẽ không báo lỗi mà trả về giá trị None.

friend_ages = {"Rolf": 24, "Adam": 30, "Anne": 27}

print(friend_ages.get("FirebirD")) # Kết quả là None
print(friend_ages.get("Rolf")) # Kết quả là 24
print(friend_ages["FirebirD"]) # Kết quả lỗi KeyError: 'FirebirD'

Phương thức .keys() và .values()

Hai phương thức này trả về danh sách khóa và danh sách các giá trị của từ điển. Ví dụ:

friend_ages = {"Rolf": 24, "Adam": 30, "Anne": 27}

print(friend_ages.keys())
# Kết quả dict_keys(['Rolf', 'Adam', 'Anne'])

print(friend_ages.values())
# Kết quả dict_values([24, 30, 27])

So sánh List, Tuple, Set và Dictionary

Bạn đã được giới thiệu 4 cấu trúc dữ liệu có trong Python là List, Tuple, Set và Dictionary, có vẻ như hơi nhiều thứ rắm rối. Trong từng bài viết, chúng ta đã có những so sánh hai khái niệm một với nhau, giờ là lúc chúng ta tổng kết lại toàn bộ những gì đã học về 4 cấu trúc dữ liệu này:

Cách khai báo:

  • [value_1, value_2, …, value_n]: Khai báo danh sách (List)
  • (value_1, value_2, …, value_n): Khai báo Tuple
  • {value_1, value_2, …, value_n}: Khai báo tập hợp (Set)
  • {key_1:value_1, key_2:value_2, …, key_n:value_n}: Khai báo từ điển (Dictionary)

Sau khi làm quen với 4 cấu trúc List, Tuple, Set và Dictionary, có lẽ bạn sẽ rất băn khoăn: Nên lựa chọn cấu trúc nào cho phù hợp với chương trình của bạn? Trước khi đến với câu trả lời, tôi khuyên bạn hãy đọc thật kỹ lại kiến thức từng cấu trúc này:

Sau đó, chúng ta cùng đúc kết để có được câu trả lời cho: Khi nào dùng List, Tuple, Set hay Dictionary trong Python?

  • Sử dụng List khi muốn có dữ liệu truy xuất theo thứ tự (vị trí của phần tử tăng dần từ 0), dữ liệu List ở dạng đơn giản và thay đổi thường xuyên.
  • Sử dụng Set khi muốn dữ liệu là duy nhất và dễ dàng thực hiện các phép toán tập hợp như phép giao, hợp, trừ.
  • Sử dụng Tuple khi dữ liệu không thay đổi và cần tốc độ xử lý.
  • Sử dụng Dictionary khi dữ liệu thay đổi liên tục, có sự liên kết logic giữa khóa và giá trị và một điểm nhấn quan trọng là muốn truy xuất dữ liệu nhanh thông qua khóa.

Bài viết gốc được đăng tải tại allaravel.com

Xem thêm Việc làm python lương cao 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