Python

Một bài viết ngắn tổng hợp các lệnh Python cơ bản nhất cho lập trình viên mới bắt đầu với Python. Cùng Station D xem qua và lưu về cheatsheet Python này nhé. Biến – Variables Biến trong Python được tạo và hiển thị như sau: name = expression. num = 11 # hiển thị 11 word = "Hello" # hiển thị "Hello" logic = True # hiển thị True my_list = [2, 3, 4] # hiển thị [2, 3, 4] my_tuple = (5, 2) # hiển thị (5, 2) my_dict = {} # hiển thị {} my_set = {4, 5} # hiển thị {4, 5} Chuỗi – Strings Chuỗi trong Python là tập hợp các ký tự và có thể khai báo bởi dấu nháy đơn ‘ hay dấu nháy đôi “ name = "Jeremy" # hiển thị "Jeremy" size = len(name) # hiển thị độ dài 6 ký tự của chuỗi twice = name * 2 # hiển thị "JeremyJeremy" concat = name + "'s" # hiển thị "Jeremy's" check = "e" in name # hiển thị True first = name[0] # hiển thị "J" last = name[-1] # hiển thị "y" subset = name[1:4] # hiển thị "ere" lower = name.lower() # hiển thị "jeremy" upper = name.upper() # hiển thị "JEREMY" Toán tử số học – Arithmetic Toán số có thể sử dụng các ký tự: +, -, /, //, *, **, và %. add = 3 + 7 # hiển thị tổng là 10 sub = 5 - 3 # hiển thị hiệu là 2 mul = 3 * 3 # hiển thị tích là 9 div = 5 / 2 # hiển thị thương là of 2.5 idiv = 5 // 2 # hiển thị kết quả là 2 exp = 2 ** 4...

Bài viết được sự cho phép của tác giả Phạm Văn Nguyên Bạn vừa tìm hiểu về lists và tuples và bạn đang tự hỏi làm thế nào chúng khác nhau? Đây là một câu hỏi phổ biến đáng ngạc nhiên. Cả 2 cũng khá giống nhau. Cả lists và tuples là các kiểu dữ liệu chuỗi có thể lưu trữ một bộ sưu tập các item(mục). Mỗi item được lưu trữ trong một list hoặc một tuple có thể thuộc bất kỳ loại dữ liệu nào. Và bạn cũng có thể truy cập bất kỳ item nào theo chỉ mục của nó. Vì vậy, câu hỏi là, họ có khác nhau không? Và nếu không, tại sao chúng ta có hai loại dữ liệu hoạt động khá giống nhau? Chúng ta không thể sống với lists hoặc tuples? Vâng, chúng ta hãy cố gắng tìm câu trả lời. Sự khác biệt chính giữa list và Tuple Sự khác biệt chính giữa list và tuples là thực tế là list có thể thay đổi (mutability) trong khi bộ dữ liệu là bất biến (immutability) . Điều đó có nghĩa gì, bạn nói gì? Một kiểu dữ liệu có thể thay đổi có nghĩa là một đối tượng python thuộc loại này có thể được sửa đổi. Một đối tượng bất biến không thể. Chúng ta hãy xem điều này có nghĩa là gì. Hãy tạo một list và gán nó cho một biến. >>> a = ["apples", "bananas", "oranges"] Bây giờ hãy xem điều gì xảy ra khi chúng ta cố gắng sửa đổi item(mục) đầu tiên của danh sách. Chúng ta hãy thay đổi apples thành một berries . >>> a[0] = "berries" >>> a ['berries', 'bananas', 'oranges'] Hoàn hảo! mục đầu tiên của a đã thay đổi. Bây...

Đâu là cách thức tốt nhất để học Python? Đây có lẽ là một trong những câu hỏi phổ biến nhất mà các “newbie” chân ướt chân ráo bước vào thế giới của Python thắc mắc và tìm hiểu. Chúng tôi tin rằng bước đầu tiên trong việc học bất kỳ ngôn ngữ lập trình nào là đảm bảo rằng bạn hiểu cách học vì đây được cho là kỹ năng quan trọng nhất liên quan đến lập trình máy tính. Tại sao biết cách học quan trọng như vậy? Câu trả lời rất đơn giản: khi ngôn ngữ ngày càng phát triển, các thư viện của ngôn ngữ và các công cụ cũng sẽ được nâng cấp. Biết cách học sẽ rất cần thiết để theo kịp những thay đổi này và trở thành một lập trình viên thành công. Có thể khẳng định rằng Python là ngôn ngữ rất tuyệt vời. Nếu bạn vừa quyết định sẽ “dấn thân” vào cuộc hành trình với đích đến là trở thành một lập trình viên Python “đẳng cấp” thì đây sẽ là một số chiến lược học tập. Hãy cùng Quantrimang tìm hiểu xem nhé! Hãy làm cho Python trở nên gắn bó với bạn Tip #1: Viết code hằng ngày Sự kiên trì là rất quan trọng khi bạn đang học một ngôn ngữ mới. Tip đầu tiên dành cho bạn là nên kiên trì tập viết code mỗi ngày. Khi bạn lặp đi lặp lại một hành động nào đó, bộ não sẽ dần ghi nhớ. Theo thời gian, bạn sẽ thực hiện ngày càng tốt hơn, nhanh hơn, giỏi hơn. Điều này gọi là “Ký ức cơ bắp”. Việc kiên trì viết code hằng ngày sẽ giúp bạn phát triển “cơ bắp” này đấy! Có thể lúc...

Redis là gì? Redis là một memory cache server hỗ trợ persistant data thông dụng nhất hiện nay. Nội dung chương này sẽ hướng dẫn bạn kết nối đến một Redis server (đã được cài đặt sẵn) thông qua thư viện redis-py . 10.1. Cài đặt Có thể xem thêm về hướng dẫn cài đặt thư viện này tại https://github.com/andymccurdy/redis-py Đơn giản cài thông qua pip là: $ sudo pip install redis 10.2 Kết nối đến Redis Để kết nối đến Redis server thì bạn có thể xem ví dụ sau: import redis r = redis.StrictRedis(host='localhost', port=6379, db=0) 10.3. Thực hiện lệnh Thực hiện các lệnh bình thường trên đối tượng redis. Ví dụ: import redis r = redis.StrictRedis(...) r.set('foo', 'bar') print r.get('foo') (Hiển thị 'bar') Tìm việc python không cần kinh nghiệm 10.4. Pipeline Pipeline là kỹ thuật được dùng trong trường hợp bạn muốn tăng performance bởi gộp nhiều lệnh vào một request thay vì mỗi lệnh là một request như thông thường. Xem ví dụ sau để hiểu cách sử dụng pipeline bằng redis-py : import redis r = redis.StrictRedis(...) r.set('foo', 'bar') pipe = r.pipeline() pipe.set('a', 1) pipe.set('b', 2) pipe.set('c', 3) pipe.get('foo') pipe.execute() Sau khi gọi phương thức execute() thì sẽ trả về List tương ứng với các kết quả của từng lệnh. Ví dụ kết quả từ đoạn code trên: [True, True, True, 'bar'] << Phần 9 : Kết nối MySQL Phần 11 : Kết nối Memcached >>

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. 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. Năm 2024 rồi, tình hình ngôn ngữ Python như thế nào? 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...

Bài viết được sự cho phép của tác giả Nguyễn Chí Thức Thư viện Python là gì? Đầu tiên, bạn nên hiểu rằng các thư viện Python không khác với các thư viện thông thường chứa những cuốn sách. Cả hai đều là bộ sưu tập các nguồn thông tin. Learning about python libraries Tuy nhiên, thay vì sách, bạn sẽ truy xuất các mô-đun áp dụng trong quá trình coding của mình. Tất cả các nhà phát triển chuyên nghiệp tận dụng các mô-đun tài liệu thường được ghi lại cho quá trình học Python của mình. Nếu có một cách dễ dàng như vậy, tại sao không nên thực hiện theo cách này? IronPython Trong quá trình học Python và khi bắt đầu nghiên cứu các thư viện Python, bạn sẽ bị chìm đắm bởi số lượng thư viện chính và bên thứ ba. Có rất nhiều bộ sưu tập các mô-đun có sẵn. Bạn có thể cảm thấy băn khoăn khi không biết phải quyết định khám phá cái nào trong số chúng. Nếu đang cố gắng học những lĩnh vực khác nhau trên con đường lập trình thì khá khó để chọn một thư viện phù hợp nhất. Bạn nên biết rằng Python là một ngôn ngữ linh hoạt. Nó là một viên ngọc quý trong thế giới lập trình. Vì cách sử dụng của nó sẽ được sử dụng từ khoa học dữ liệu, phát triển web và thậm chí đến cả học máy. Nếu là một lập trình viên Python mới bắt đầu, chúng tôi khuyến khích bạn tham gia khóa học dưới đây để có thêm được kiến ​​thức sâu hơn. Nhìn chung, các thư viện Python khác nhau sẽ bao gồm các mô-đun cho các lĩnh vực cụ thể. Chúng ta sẽ...

Bài viết được sự cho phép của tác giả Nguyễn Chí Thức Từ năm 2016, Python đã thay thế Java trở thành ngôn ngữ phổ biến nhất trong các trường cao đẳng và đại học trên thế giới và kể từ đó Python chưa bao giờ dừng lại. Python đang phát triển và lớn mạnh hơn theo thời gian. Nếu bạn đọc tin tức về lập trình và công nghệ hoặc bài đăng trên blog thì bạn có thể nhận thấy sự tần suất Python xuất hiện ngày càng tăng. Bởi vì nhiều cộng đồng lập trình viên phổ biến bao gồm StackOverflow và CodeAcademy đang đề cập đến sự trỗi dậy của Python như một ngôn ngữ lập trình chính. Nhưng, câu hỏi lớn nhất là TẠI SAO một lập trình viên nên học Python? Python đang phát triển mạnh. OK, điều này tốt không? TỐT. Nhưng điều này không có nghĩa là Java đang đi xuống hoặc C ++ đang suy giảm. Đối với người mới bắt đầu học lập trình, hãy bắt đầu với Python vì nó rất dễ học và đủ mạnh để xây dựng một ứng dụng web và xây dựng các quy trình tự động hóa. Trên thực tế, một vài năm trước, Script là lý do chính để học Python và đó cũng là lý do đầu tiên và quan trọng nhất mà Python thu hút mình hơn Perl. Đối với các lập trình viên có kinh nghiệm hoặc ai đó đã biết về Ruby, Java hoặc JavaScript, học Python có nghĩa là có được một công cụ mới và mạnh mẽ trong kho vũ khí của mình. Và trong số những người mình biết, mình vẫn chưa thấy ai nói “KHÔNG” với một công cụ tốt cả. Theo như cuốn sách “Tự...

Bài viết được sự cho phép của tác giả Kien Dang Chung Trong lập trình biến và kiểu dữ liệu là những khái niệm cơ bản nhất, từ những khái niệm cơ bản này chúng ta mới tiếp tục những phần nâng cao hơn như tương tác với người dùng, các cú pháp điều khiển luồng ứng dụng, thuật toán… Khóa học này nhắm đến cả những bạn mới bắt đầu làm quen với lập trình do đó nội dung đi khá chi tiết, bạn nào đã có kiến thức sẵn có thể xem các bài tiếp theo. 1. Biến số 1.1 Biến số trong ngôn ngữ lập trình là gì? Biến số (variable) là một khái niệm cơ bản trong lập trình, biến dùng để lưu trữ thông tin, các tham chiếu và sử dụng để thao tác dữ liệu. Các biến bản chất là một cách để đánh nhãn cho dữ liệu với một tên gợi nhớ, các chương trình có thể hiểu được cần lấy dữ liệu từ đâu với biến đó. Đặt tên biến gợi nhớ cũng giúp cho các lập trình viên khác có thể hiểu được đoạn code bạn chia sẻ. Một hình tượng khác có thể dễ hiểu hơn là các biến giống như những chiếc công tơ nơ chứa bên trong các nội dung là đồ vật, hàng hóa… được đánh số (đặt tên) ví dụ công tơ nơ thực phẩm, công tơ nơ đồ điện giúp cho muốn tìm đến một loại hàng hóa nào đó dễ dàng. Trong Python , các biến được khai báo với cú pháp như sau: ten_bien = gia_tri Trong đó: ten_bien: là một tên gợi nhớ cho dữ liệu cần xử lý, ví dụ tuoi_nguoi_dung, tong_so_tien… Chú ý nên đặt tên gợi nhớ giúp cho...

Nội dung chương này sẽ hướng dẫn các thao tác liên quan đến tập tin và thư mục. 5.1. Tập tin (File) 5.1.1. Mở file Trước khi muốn đọc hoặc ghi file, bạn cần có thao tác mở file theo cú pháp: fh = open(filepath, mode) Trong đó, filepath là đường dẫn của file sẽ mở và mode là chế độ để mở. Có một số chế độ là: r : mở để đọc nội dung (mặc định) w : mở để ghi nội dung a : mở để ghi thêm nội dung vào cuối file. r+ : mở để đọc và ghi. Con trỏ nằm ở đầu file. w+ : mở để đọc và ghi. Ghi đè nếu file đã tồn tại, nếu file chưa tồn tại thì tạo file mới để ghi. a+ : mở để đọc và thêm vào cuối file. Con trỏ nằm ở cuối file. Nếu file chưa tồn tại thì tạo file mới để ghi. Mặc định là mở file text, nếu muốn mở file nhị phân (binary) thì thêm b , ví dụ: rb , wb , ab , rb+ , wb+ , ab+ . Ví dụ: f1 = open('test.txt', 'r') f2 = open('access_log', 'a+') Sau khi gọi hàm open() thành công thì sẽ trả về một object có các thuộc tính: closed : True nếu file đã đóng mode : chế độ khi mở file name : tên của file softspace : cờ đánh dấu softspace khi dùng với hàm print Việc làm python lương cạnh tranh 5.1.2. Đọc nội dung từ file Sau khi file đã mở ở chế độ đọc thì gọi phương thức read([count]) để trả về toàn bộ nội dung của file. Ví dụ: f1 = open('test.txt', 'r') data = f1.read(); Hàm read() có nhận một tham số...

Bài viết được sự cho phép của tác giả Trần Hữu Cương Với những người lập trình viên Java thì Eclipse là 1 IDE quá quen thuộc, mặc dù nó hơi nặng một chút nhưng đầy đủ tính năng, nhiều plugin… Chính vì thế mà khi chuyển sang lập trình ngôn ngữ khác mình vẫn muốn sử dụng Eclipse. Trong bài này mình sẽ thực hiện cài đặt plugin PyDev để thực hiện biến Eclipse thành Python IDE. Xem thêm các việc làm Python hấp dẫn trên Station D Cài đặt Plugin PyDev Các bạn vào Help/Eclipse Marketplace Trong ô tìm kiếm nhập pydev và click vào biểu tượng tìm kiếm. Chọn install PyDev. Sau khi cài đặt xong plugin bạn cần khởi động lại eclipse. Sau khi cài đặt xong plugin PyDev chúng ta đã có thể tạo project python trên Eclipse. Các bạn vào New/Other Trong mục PyDev sẽ có lựa chọn tạo project, package python. Học Python: Từ Zero đến Hero (phần 1) Cấu hình Python Interpreter trên Eclipse Phần cấu hình python interpreter này tương tự với việc bạn cấu hình JDK trên Eclipse vậy. Nó sẽ cho phép bạn trỏ tới version Python mà bạn muốn dùng để chạy project. Vào Windows/Preperences và chọn Python Interpreter -> click vào New Trong phần Intepreter Executable trỏ tới file python.exe mà bạn đã cài đặt Bài viết gốc được đăng tải tại codecute.com Có thể bạn quan tâm: TOP 10 Plugin được SỬ DỤNG NHIỀU NHẤT trên ECLIPSE Lập trình Python trên IntelliJ IDEA (code Python trên IntelliJ) Giới thiệu IDE phổ biến trong lập trình Python Xem thêm việc làm CNTT hấp dẫn trên Station D

Trong bài viết trước về Hàm trong Python , chúng ta đã biết rằng có 2 loại hàm cơ bản bao gồm hàm được tích hợp sẵn và hàm tự định nghĩa bởi người dùng. Để định nghĩa được một hàm trong Python, chúng ta sử dụng đến từ khóa Def . Vậy def là gì trong Python ? Bài viết hôm nay chúng ta cùng nhau tìm hiểu về khái niệm này nhé. Def Python là gì? Def là một từ khóa (keyword) trong Python dùng để xác định một hàm (function), từ đó chúng ta định nghĩa ra một khối mã có thể gọi và tái sử dụng để thực hiện một số các công việc, nhiệm vụ cụ thể. Khái niệm hàm def dùng để chỉ một hàm mà người dùng tự định nghĩa (user-defined functions), phân biệt với các hàm tích hợp sẵn trong Python (built-in functions). Cú pháp hàm def trong Python như sau: Trong đó từ khóa def được sử dụng để đánh dấu sự bắt đầu của khai báo hàm, tiếp đến là tên của hàm được kết thúc bằng dấu “:” . Phần thân hàm chứa các câu lệnh được viết thụt vào đầu dòng so với từ khóa def . Lợi ích khi sử dụng hàm def trong Python: Giúp phân tích một chương trình lớn trong Python thành các khối code nhỏ đảm nhận từng nhiệm vụ rõ ràng và dễ hiểu khi đọc, bảo trì hay gỡ lỗi Giúp source code có khả năng tái sử dụng, tối ưu cấu trúc của chương trình viết bằng Python Giúp tăng khả năng làm việc nhóm, phân chia công việc trong team một cách dễ dàng và thống nhất bằng cách định nghĩa trước cấu trúc, input/ output của hàm Ví...

Bài viết được sự cho phép của tác giả Nguyễn Chí Thức Python có hai loại hàm cơ bản, một là hàm tích hợp sẵn, hai là hàm do người dùng tự định nghĩa. Hôm nay, chúng ta sẽ tìm hiểu về danh sách các hàm được tích hợp sẵn trên Python. Trình thông dịch của Python có sẵn một số hàm để sử dụng. Các hàm này được gọi là hàm tích hợp. Ví dụ, print() là hàm in các giá trị được cung cấp cho hàm ra màn hình, hàm list() tạo một list trong Python. Trong phiên bản Python 3.6 có 68 hàm Python được tích hợp sẵn. Dưới đây là danh sách các hàm đó, cùng với mô tả ngắn gọn về chúng. Bạn có thể bookmark lại để tra nhanh khi cần nhé Tìm việc làm lập trình python mới nhất trên Station D Nhấn Ctrl+F trên trình duyệt và nhập tên hàm cần tìm, nếu bạn muốn tìm nhanh nhé. Hàm Mô tả abs() Trả về giá trị tuyệt đối của một số all() Trả về True khi tất cả các phần tử trong iterable là đúng any() Kiểm tra bất kỳ phần tử nào của iterable là True ascii() Tả về string chứa đại diện (representation) có thể in bin() Chuyển đổi số nguyên sang chuỗi nhị phân bool() Chuyển một giá trị sang Boolean bytearray() Trả về mảng kích thước byte được cấp bytes() Trả về đối tượng byte không đổi callable() Kiểm tra xem đối tượng có thể gọi hay không chr() Trả về một ký tự (một chuỗi) từ Integer classmethod() Trả về một class method cho hàm compile() Trả về đối tượng code Python complex() Tạo một số phức delattr() Xóa thuộc tính khỏi đối tượng dict() Tạo Dictionary...