3 ỨNG DỤNG CHÍNH CỦA PYTHON

November 27, 2019

3 ỨNG DỤNG CHÍNH CỦA PYTHON

 

Nếu bạn đang định học Python thì bạn nên tự đặt ra những câu hỏi như sau để hiểu hơn về nó đấy. Theo thời gian quan sát họ phát hiện ra rằng có 3 ứng dụng chính phổ biến cho Python. Đó là phát triển web, khoa học dữ liệu và hệ thống chữ viết. Bây giờ chúng ta hãy cùng tìm hiểu thêm về 3 ứng dụng chính qua bài viết này nhé.

 

 

Phát triển Web

 

Gần đây các khung web dựa trên Python như Django và Flask đã trở nên khá phổ biến. Vậy câu hỏi đặt ra là các khung web này có chức năng gì. Có thể nói các khung web này sẽ giúp bạn tạo mã phía máy chủ trong Python. Đó chính là mã chạy trên máy chủ của bạn chứ không phải là mã mặt trước của người dùng.

 

Tại sao bạn cần một khung web ư? Đó là bởi vì với một khung web thì việc xây dựng logic phụ trợ chung của bạn sẽ dễ dàng hơn nhiều. Sau đây là một vài lời khuyên để bạn có thể lựa chọn khung web Python một cách thích hợp nhất. 

 

Nếu là một người mới bắt đầu thì bạn nên sử dụng một trong hai khung web Django và Flask. Nếu bạn muốn tập trung vào trải nghiệm và cơ hội học tập, hoặc hơn nữa là kiểm soát nhiều hơn về việc sử dụng thành phần nào thì bạn nên chọn Flask.

 

Còn nếu bạn tập trung vào sản phẩm cuối cùng thì bạn nên chọn Django. Đặc biệt là nếu bạn làm việc trên ứng dụng đơn giản như là cửa hàng điện tử, web tin tức, bolg và bạn mong muốn một cách rõ ràng để làm việc.

 

Khoa học dữ liệu - bao gồm học máy, phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu

 

Những thuật toán học máy phổ biến mà có thể bạn đã nghe nói là: Mạng lưới thần kinh, nghiên cứu sâu, hỗ trợ máy vector và rừng ngẫu nhiên. Và cũng có sẵn các thư viện và khung máy học phổ biến cho Python như Scikit-learn và TensorFlow.

 

 

 

Scikit-learn thì được kèm với một số thuật toán học máy phổ biến hơn đã được tích hợp sẵn. Còn TensorFlow lại là một thư viện cấp thấp mà cho phép bạn xây dựng các thuật toán học máy tùy chỉnh. Và sự lựa chọn tốt nhất cho người mới học chính là Scikit-learn. 

 

Những điều về phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu

 

Để có thể hiểu được phân tích dữ liệu và trực quan hóa dữ liệu, có lẽ bạn nên xem qua ví dụ dưới đây. Tưởng tượng mình là một nhà phân tích dữ liệu và bạn đang gặp một biểu đồ như sau: 

 

Qua biểu đồ được tạo bằng Python này, ta có thể thấy sự khác biệt rõ ràng vào chủ nhật. Ta thấy rằng những người đàn ông mua sản phẩm này rất nhiều vào ngày chủ nhật và đó là xu hướng của nhóm khách hàng này. Mặc dù nó có thể chỉ là sự trùng hợp ngẫu nhiên vào ngày chủ nhật đấy. Đó là cách để phân tích dữ liệu một cách thiết thực nhất.

 

Vậy cách để phân tích, trực quan hóa dữ liệu với Python là gì? Bạn nên biết một trong những thư viện phổ biến nhất để trực quan hóa dữ liệu là Matplotlib. Lý do để bạn sử dụng nó là nó khá dễ dàng để sử dụng. Một số thư viện khác như seaborn dựa trên nó. Vì vậy, học Matplotlib sẽ giúp bạn học các thư viện khác sau này. 

 

Để học phân tích, trực quan hóa dữ liệu bằng Python thì trước hết bạn nên tìm hiểu những nguyên tắc cơ bản của phân tích dữ liệu và trực quan hóa đấy.

 

Hệ thống chữ viết

 

Hệ thống chữ viết thường dựa vào việc viết một chương trình nhỏ mà được thiết kế một 2cách tự động cho những nhiệm vụ nhỏ.

 

Ví dụ như khi làm việc bạn cần phải đếm số lượng email có chứa từ khóa nhất định để phân tích những email đó. Tuy nhiên bạn hoàn toàn có thể viết một chương trình hoặc tập lệnh đơn giản để tự động hóa cho công việc này. Và Python thì khá hợp với nhiệm vụ này vì cú pháp của nó thì tương đối đơn giản và dễ viết. 

 

Hy vọng bài viết này đã giúp bạn có thêm khái niệm về Python. Nhờ vậy có lẽ bạn sẽ có một định hướng công việc rõ ràng hơn và những bước phát triển đúng đắn hơn khi quyết định học về Python đấy.

 

Nguồn tổng hợp

---

JT1 - IT Recruitment Agency
Website:
https://www.jt1.vn
Email: hi@jt1.vn
Điện thoại: +8428 6675 6685
Xem thêm các bài viết khác tại: https://www.jt1.vn/blog
Theo dõi chúng tôi tại: https://www.facebook.com/jt1asia/

Please reload

Recent Posts

Please reload

banner-top-it-job-right.gif

Archive

Please reload

Tags