Python

Bài viết được sự cho phép của tác giả Kien Dang Chung Video trong bài viết Trong bài trước, chúng ta đã thu thập và làm sạch dữ liệu, nhưng với những con số như vậy thật khó để nhận ra những quy luật hoặc có ý tưởng để thực hiện những bước tiếp theo. Đây là lúc chúng ta cần đọc dữ liệu đã thu thập được và thực hiện phân tách những dữ liệu cần thiết cũng như trực quan hóa chúng thông qua các biểu đồ. Tìm việc làm python lương cao các công ty lớn Xử lý file csv với Python File cost_revenue_clean.csv là file đã được làm sạch những thông tin nhiễu, không chính xác và cả định dạng lại để máy tính có thể hiểu được. Chúng ta cần đưa dữ liệu này vào máy tính để có thể sử dụng cho các mô hình dự đoán, như vậy các dữ liệu này có thể biểu thị bằng các biểu đồ, nó chứa đựng nhiều thông tin hơn một bảng dữ liệu chỉ toàn các con số. Trước khi bắt đầu, bạn nên làm quen với Jupyter một công cụ không thể thiếu khi lập trình ngôn ngữ Python . Jupyter cho phép bạn thực hiện các đoạn code Python trực tuyến hoặc bạn có thể cài đặt trên máy tính cá nhân. Ở phần tiếp theo này, giả định bạn đã cài đặt hoặc biết cách sử dụng Jupyter trực tuyến tại Jupyter.org. Trải nghiệm lần đầu viết thư viện Python từ ngôn ngữ biên dịch Đầu tiên, chúng ta tải lên các file dữ liệu cost_revenue_clean.csv với nút Upload trong trang Jupyter. Sau đó, chúng ta sẽ sử dụng module pandas để có thể đọc file dữ liệu này. import pandas Pandas...

Bài viết được sự cho phép của tác giả Nguyễn Hồng Quân Python là ngôn ngữ chính cho hệ thống backend của AgriConnect . Với đội ngũ giàu kinh nghiệm về Python, luôn đẩy sự khai thác, “bóc lột” Python đến mức cao nữa, cao nữa, nên quá trình vận hành của AgriConnect thường dẫn đến những nhu cầu “không giống ai”. Một trong số đó là nhu cầu dựng một kho chứa gói thư viện Python “tại nhà”. Bài dưới đây xin chia sẻ kinh nghiệm như thế. Khi hệ thống của AgriConnect vận hành, tác vụ cài đặt các gói thư viện Python được thực hiện lặp đi lặp lại rất nhiều lần. Chúng đến từ: Hệ thống chạy test tự động, kích hoạt mỗi khi có code mới được đẩy lên Git. Việc deploy bản cập nhật đến các server nội bộ đặt rải rác ở các trang trại khách hàng. Đa số các máy mà quá trình cài đặt thư viện Python diễn ra, đều nằm ở Việt Nam, nên việc để pip kéo phần mềm từ kho chính thức của Python (https://pypi.org/) làm tôi thấy chưa được tối ưu. Không những phí thời gian truyền tải (đường xa), làm chật chội đường truyền đi ra nước ngoài mà còn tạo áp lực lên hạ tầng của PyPI . Tôi không muốn tạo gánh nặng về chi phí bảo trì lên họ, khi tôi đã được sử dụng dịch vụ miễn phí của họ. Ngoài ra còn có một lý do thiết thực khác là nhu cầu về sự đa dạng nền tảng cần hỗ trợ, ví dụ: Quá trình test tự động, được chạy trong các Docker container, build từ Alpine Linux. Khác với các bản Linux phổ biến khác (Ubuntu, RedHat v.v..), bản Linux...

Bài viết được sự cho phép của tác giả Trần Hữu Cương Lập trình Python trên IntelliJ IDEA (code Python trên IntelliJ). Lập trình Python trên IntelliJ IDEA (code Python trên IntelliJ) Để thực hiện viết code Python trên intellij IDEA ta cần cài đặt plugin Python. File/Setting (hoặc ấn tổ hợp phím Ctrl + Alt + S ) Chọn menu Plugins, và gõ python để tìm kiếm plugin Pytthon. Hiện tại máy mình chưa cài plugin python nên mình sẽ cần search nó ở repositories. Chọn Plugin Python và Install. Sau khi cài đặt thành công thì khởi động lại IntelliJ để nó nhận plugin vừa cài đặt Như vậy là bạn đã cài đặt thành công plugin python để lập trình python trên IntelliJ. Selenium WebDriver trên Python Ví dụ Python Hello World trên IntelliJ Chọn File/New/Project Chọn Python. Phần Project SDK thì các bạn trỏ tới file python.exe trong folder python mà bạn đã cài đặt. (Ví dụ máy bạn cài cả bản python 3 và python 2 thì bạn có thể lựa chọn bản mà mình muốn) Kết quả: Tổng hợp các Module Python "khủng" mà bạn có thể đã bỏ qua Tạo file hello.py với nội dung print("hell world) Chạy file hello.py trên bằng cách click chuột phải vào file hello.py và chọn Run (hoặc Ctrl+Shift+F10 ) Kết quả: Bài viết gốc được đăng tải tại codecute.com Có thể bạn quan tâm: Hướng dẫn cách kết nối đến Database MySQL trong Eclipse Vừa đủ để đi (go) Artificial Intelligence (AI) đã thay đổi cuộc chơi Marketing Xem thêm Việc làm python hấp dẫn trên Station D

Lệnh return là một thành phần cơ bản không thể thiếu trong Python cũng như nhiều ngôn ngữ lập trình khác, giúp hoàn thiện tính năng của một hàm. Tuy đơn giản nhưng để sử dụng return trong hàm một cách tối ưu thì không phải ai cũng nắm rõ được, nhất là với những bạn mới học Python. Bài viết hôm nay chúng ta cùng tìm hiểu về hàm return Python và các cách sử dụng lệnh này nhé. Lệnh return trong Python Lệnh return trong Python được sử dụng để thoát khỏi hàm và trở về điểm gọi của hàm đó; cho phép gửi kết quả của hàm trở lại điểm gọi. Lệnh return bao gồm một keyword return và theo sau là giá trị cần trả về của hàm. Cú pháp lệnh return: return [object] Trong đó, object là một đối tượng bất kỳ, có thể là số (number), chuỗi (string), list, tuple, hàm, lớp (class). Chúng ta cùng xem ví dụ dưới đây: def return_by_type ( type ): if type == "number" : return 10 elif type == "string" : return "Hello" elif type == "list" : return [ 1 , 2 , 3 ] elif type == "tuple" : return ( 1 , "A" , [ 2 , 3 ]) print ( return_by_type ( "number" )) # 10 print ( return_by_type ( "string" )) # Hello print ( return_by_type ( "list" )) # [1, 2, 3] print ( return_by_type ( "tuple" )) # (1, "A", [2, 3]) Lưu ý khi sử dụng lệnh return : Lệnh return chỉ sử dụng được ở trong hàm, nếu sử dụng ở ngoài hàm thì chương trình Python sẽ trả về lỗi: SyntaxError: ‘return’ outside function Lệnh return phải được kèm theo sau là giá trị trả về, không...

List là một trong những kiểu dữ liệu cơ bản trong Python lưu trữ các giá trị dưới dạng mảng (collection) có thứ tự, có thể thay đổi và cho phép chứa dữ liệu trùng lặp. Thao tác với List thông qua các phương thức thêm, sửa, xóa các phần tử trong đó là những kiến thức bắt buộc mọi lập trình viên Python đều nắm vững. Mặc dù vậy, có nhiều anh em mới làm Python còn nhầm lẫn trong việc sử dụng một số hàm có chức năng tương đối giống nhau với List, vì vậy bài viết hôm nay chúng ta cùng nhau làm rõ về phương thức append trong Python và so sánh nó với một số hàm khác tương tự nhé. Phương thức Append Append là phương thức dùng để thêm một phần tử vào cuối một List trong Python. Phần tử được thêm vào có thể là một số, một List, một chuỗi hoặc một Tuple. Cú pháp hàm append trong Python: list.append(obj) trong đó obj là đối tượng được dùng để thêm vào cuối list Ví dụ: Thêm một ký tự/ số vào cuối List mylist = [ "A" , "B" , "C" ] mylist.append( "D" ) print (mylist) #>> ["A", "B", "C", "D"] Thêm một List vào cuối List mylist = [ "A" , "B" , "C" ] addlist = [ "D" , "E" ] mylist.append(addlist) print (mylist) #>> ['A', 'B', 'C', ['D', 'E']] Thêm một Tuple vào cuối List mylist = [ "A" , "B" , "C" ] addtuple = ( 1 , 2 ) mylist.append(addtuple) print (mylist) #>> ['A', 'B', 'C', (1, 2)] Ở các ví dụ trên chúng ta có thể thấy rằng khi thêm 1 phần tử vào cuối List thì chiều dài (length) của List luôn chỉ...

Bài viết được sự cho phép của tác giả Nguyễn Việt Hưng IronPython là gì? Theo giới thiệu ở trang chủ IronPython : IronPython is an open-source implementation of the Python programming language which is tightly integrated with the .NET Framework. IronPython can use the .NET Framework and Python libraries, and other .NET languages can use Python code just as easily. Ironpython là 1 “implementation” mã nguồn mở của ngôn ngữ lập trình Python, tích hợp chặt chẽ với .NET Framework. IronPython có thể sử dụng .NET Framework và các thư viện Python, các ngôn ngữ .NET khác cũng có thể đọc và chạy code Python dễ dàng. File I/O trong Python Cài đặt IronPython Vào trang chủ download bộ cài đặt về (link download ở trang chủ là link github). Thời điểm viết bài, IronPython đang ở phiên bản 2.7.8 . IronPython 3 đang trong quá trình phát triển, chưa có bản chính thức. Sử dụng Bật IronPython interpreter bằng cách chạy (bấm đúp – double click) vào file ở đường dẫn: C:Program Files (x86)IronPython 2.7ipy.exe hoặc C:Program Files (x86)IronPython 2.7ipy64.exe . Hoặc bấm nút Start -> gõ cmd -> Enter, sau khi cửa sổ Command Prompt hiện lên thì gõ đường dẫn file: C:Program Files (x86)IronPython 2.7ipy.exe hoặc C:Program Files (x86)IronPython 2.7ipy64.exe : Microsoft Windows [ Version 6.1 . 7601 ] Copyright ( c ) 2009 Microsoft Corporation . All rights reserved . C : Users HTL > "c:Program Files (x86)IronPython 2.7ipy.exe" IronPython 2.7 . 3 ( 2.7 . 0.40 ) on . NET 4.0 . 30319.42000 ( 32 - bit ) Type "help" , "copyright" , "credits" or "license" for more information . >>> print ( "Hello from IronPython" ) Hello from IronPython Chạy 1 python script đã viết sẵn bằng cách gõ vào Command Prompt: C:Program...

Bài viết được sự cho phép của tác giả Nguyễn Việt Hưng Giao diện đồ hoạ (GUI – Graphic User Interface) vốn từng là một phần không thể thiếu khi nói về lập trình. Dù học ngôn ngữ lập trình nào, người ta cũng nghĩ tới chuyện “làm sao để có giao diện đồ hoạ”. Thế giới thay đổi, thứ từng quan trọng của ngày hôm qua thì hôm nay chưa chắc đã cần tới. Thời đại tất cả mọi thứ đều chuyển lên web, thì web/app mobile trở thành giao diện để tương tác với người dùng, chứ không phải các phần mềm có giao diện chạy trên máy tính như trước kia. Giờ đây người ta: nghe nhạc trên web, xem film trên web, chơi game trên web, soạn thảo văn bản trên web… khó còn ứng dụng nào không đưa lên web nữa. Vậy nên về mặt “sự nghiệp”, có vẻ như bạn nên đầu tư vào kỹ năng làm web thay vì học để tạo một app trên desktop như cách đây chục năm. Dĩ nhiên, GUI không ngay lập tức biến mất, vẫn có nhu cầu sử dụng, vẫn có người dùng, vẫn có hàng tá thư viện đồ hoạ tồn tại từ lâu (và vẫn tiếp tục phát triển), vẫn có những game mà chỉ chơi được trên máy tính do yêu cầu về hiệu năng mà web không đáp ứng nổi (như Half-Life/ đế chế / đua xe …). Python hỗ trợ không ít các thư viện làm GUI app, có thể kể tới: Qt, WxWidgets, Tkinter, Kivy (làm cả app mobile) … xem đầy đủ tại: https://docs.python.org/3/faq/gui.html https://www.python.org/about/apps/#desktop-guis https://docs.python-guide.org/scenarios/gui/ Qt là nền tảng phát triển ứng dụng dùng trong công nghiệp, hỗ trợ mọi hệ điều hành phổ biến, và rất “xịn”....

Lập trình Python chịu trách nhiệm viết logic ứng dụng web phía máy chủ, phát triển các thành phần back-end, kết nối ứng dụng với các dịch vụ web của bên thứ ba khác và hỗ trợ các nhà phát triển front-end bằng cách tích hợp công việc của họ với ứng dụng Python. Hy vọng, Mẫu bảng công việc lập trình Python này sẽ giúp các bộ phận nhân sự dễ dàng hơn cho việc tuyển dụng những vị trí này. Về lập trình viên Python: Để thành một Python Developer giỏi, các lập trình viên cần nắm rõ cấu trúc dữ liệu và giải thuật, kỹ thuật lập trình hướng đối tượng cũng như có kiến thức hoặc kinh nghiệm về framework liên quan như Flask, Django cũng như Restful Framework của từng Framework trên… để cùng tham gia nghiên cứu, thiết kế, phát triển và tích hợp các các giải pháp và hệ thống ứng dụng phục vụ công việc quản trị, vận hành và điều hành cho sản phẩm công ty/ khách hàng. Tham khảo việc làm python mới nhất trên Station D Mẫu bảng công việc lập trình Python YÊU CẦU CÔNG VIỆC Có kinh nghiệm lập trình python, sử dụng thành thạo một trong các framework như Flask, Django,… Có kinh nghiệm làm việc trên hệ điều hành Linux(Ubuntu), Window… Có kiến thức lập trình OOP, design pattern. Có hiểu biết cơ bản về cơ sở dữ liệu và hệ thống: MySQL, MongoDB hay PostgreSQL – Biết sử dụng công cụ quản lý mã nguồn: Git, Jira, SVN… Nắm vững kiến thức về HTML/CSS/Javascript – Khả năng làm việc tốt trong môi trường tốc độ cao. MÔ TẢ CÔNG VIỆC Tham gia lập trình và phát triển web/service bằng ngôn ngữ python Tham gia...

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...

String replace là một bài toán cơ bản, quen thuộc thường gặp trong quá trình viết code thực hiện chương trình của chúng ta. Trong Python, chúng ta được cung cấp sẵn hàm cho thao tác xử lý này. Mặc dù vậy, không dễ để nắm rõ được hết các tham số đầu vào của hàm xử lý thay thế chuỗi và áp dụng một cách hiệu quả. Bài viết này chúng ta cùng tìm hiểu về hàm replace string Python và cách sử dụng nó thông qua các ví dụ cụ thể nhé. Replace Python là gì? String replace là một hàm tích hợp sẵn trong Python, có chức năng để thay thế một chuỗi con trong chuỗi đầu vào bằng một chuỗi khác. Nó sẽ thực hiện việc duyệt chuỗi đầu vào, tìm kiếm tất cả các vị trí mà chuỗi con cần thay thế xuất hiện và thực hiện việc thay thế tất cả bằng chuỗi mới. Cú pháp của hàm: string .replace( oldvalue, newvalue, count ) Trong đó: string : chuỗi đầu vào cần thực hiện thay thế giá trị oldvalue : chuỗi con cần tìm kiếm để thay thế, tham số này là bắt buộc newvalue : chuỗi mới sẽ thay thế cho oldvalue , tham số này là bắt buộc count : tham số tùy chọn. Sử dụng để xác định số lần thực hiện việc thay thế giá trị oldvalue bằng newvalue Lưu ý khi sử dụng hàm replace trong Python : Python replace là hàm tích hợp sẵn của các đối tượng trong lớp String. Bạn không thể sử dụng với các kiểu dữ liệu khác, nếu cố ý gọi thì sẽ nhận về lỗi “ AttributeError: ‘int’ object has no attribute ‘replace’ ” Tham số count nếu không truyền vào thì...

Python là một ngôn ngữ lập trình bậc cao cho các mục đích lập trình đa năng, do Guido van Rossum tạo ra và lần đầu ra mắt vào năm 1991 . Python được thiết kế với ưu điểm mạnh là dễ đọc, dễ học và dễ nhớ. Với các đặc điểm gần như là triết lý căn bản của ngôn ngữ Python như: “đẹp đẽ tốt hơn xấu xí, minh bạch tốt hơn che đậy, đơn giản tốt hơn phức tạp, phức tạp tốt hơn rắc rối và dễ đọc” được trình bày trong tài liệu “The Zen of Python”. Ngôn ngữ lập trình Python có hình thức rất sáng sủa, cấu trúc rõ ràng, thuận tiện cho người mới học lập trình. Cấu trúc của Python còn cho phép người sử dụng viết command code với số lần gõ phím tối thiểu. Với việc tài liệu lập trình Python hiện nay tuy có nhiều nhưng tài liệu Python tiếng Việt lại khá ít, hi vọng bài viết tổng hợp dưới đây bao gồm tài liệu tiếng Việt và tiếng Anh sẽ giới thiệu đến các bạn để học tập và trao dồi kiến thức về ngôn ngữ này tốt hơn, dựa theo các tài liệu này các bạn có thể tự học ngôn ngữ lập trình Python từ cơ bản tới nâng cao cũng như được cập nhật kiến thức mới nhất từ các chuyên gia. Các vị trí python tuyển dụng từ top công ty tập đoàn Tại sao nên học Python? Điểm nổi bật nhất của Python so với các ngôn ngữ khác đó chính là nhờ cú pháp cực kỳ đơn giản và thanh lịch, rất thích hợp cho các bạn newbie chưa biết gì về lập trình, nhưng không vì thế mà đánh giá...

Khi Python ngày càng nhận được nhiều sự quan tâm của cộng đồng Data Science trong những năm gần đây, tôi đã muốn tổng hợp cho các data scientists và engineers những thư viện được sử dụng nhiều nhất, dựa trên kinh nghiệm làm việc của bản thân. Và vì tất cả các thư viên đều là nguồn mở, nên chúng tôi đã thêm các commits, số lượng các contributors và các chỉ số khác từ Github với vai trò là các chỉ số proxy thể hiện mức độ nổi tiếng của thư viện đó Việc làm python lương cao trong tháng 1. NumPy (Commits: 15980, Contributors: 522) Khi bắt đầu giải quyết task về khoa học bằng Python, tập hợp phần mềm được thiết kế riêng cho scientific computing trong Python sẽ không thể không hỗ trợ SciPy Stack của Python (đừng nhầm lẫn với thư viện SciPy – là 1 phần của stack này, và cộng đồng của stack này). Tuy nhiên, stack này khá rộng, có hơn cả tá thư viện trong nó và chúng ta thì lại muốn tập trung vào các core packages (đặc biệt là những packages quan trọng nhất). Package cơ bản nhất, khi computation stack về khoa học được xây dựng là NumPy (viết tắt của Numerical Python), cung cấp rất nhiều tính năng hữu ích cho các phần operations trong n-arrays & matrics trong Python. Thư viện này cung cấp khả năng vector hóa các vận hành về toán trong type array NumPy, giúp cải thiện hiệu suất và theo đó là tốc độ execution. 2. SciPy (Commits: 17213, Contributors: 489) SciPy là 1 thư viện phần mềm cho engineering và khoa học. Một lần nữa bạn cần phải hiểu sự khác biệt giữa SciPy Stack và thư viện SciPy. SciPy...