Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao, định hướng mục tiêu do Guido van Rossum tạo và ra mắt lần đầu tiên năm 1991. Có thể được sử dụng cho nhiều ứng dụng: phát triển phần mềm, phát triển web (back-end), toán học, khoa học dữ liệu. Ban đầu, Python được phát triển để chạy trên nền Unix. Nhưng rồi theo thời gian, Python dần mở rộng sang mọi hệ điều hành từ MS-DOS đến Mac OS, OS/2, Windows, Linux và các hệ điều hành khác thuộc họ Unix.
Dưới đây là các kỹ thuật giúp bạn tăng năng suất khi làm việc với Python. Let’s go!!!
1. Python Virtual Environment( môi trường ảo)
2. Python Interactive Shell( khung tương tác Python)
3. Python Debugger( pdb)( Trình gỡ lỗi Python)
4. Lambda Function λ( Hàm lambda)
5. List and Dict Comprehension
Nào chúng ta hãy bắt đầu với kỹ thuật đầu tiên.
1. Python Virtual Environment( môi trường ảo)
Lý do Python chiếm ưu thế là vì nó có chứa một kho thư viện lớn như Toán học( Numpy), Thống kê, Phân tích dữ liệu tồn tại trong thời gian dài. Vì vậy làm cho sự quản lý phụ thuộc hơi khó chịu, nói cách khác làm thế nào bạn có thể tìm thấy các thư viện bạn cần cho một dự án cụ thể làm cho nó có thể chia sẻ và di động? Đó là lý do bạn nên dùng môi trường ảo.
Mục đích của môi trường ảo là giúp chúng ta có không gian cài đặt các gói dành riêng cho một dự án nhất định. Giả sử bạn đang có nhiều trang web sử dụng phiên bản Django 1, đồng thời bạn muốn sử dụng phiên bản Django 2 cho dự án mới nếu bạn chỉ sử dụng một môi trường toàn cầu duy nhất thì khi dùng Django 2 nó sẽ phá vỡ các dự án củ dùng Django 1. Để giải quyết vấn đề đó, mỗi dự án nên có một gói riêng tách biệt với các dự án khác và thực hiện thông qua môi trường ảo.
Bắt đầu thiết lập Python Virtual Environment cho mình nào
Cho Windows
Đầu tiên bạn cần tạo 1 thư mục mới:
1. Sử dụng lệnh cmd( cd để thay đổi và mkdir để tạo mới thư mục)
2. Hoặc có thể sử dụng Windows Gui và gõ cmd trên đường dẫn thư mục
Lưu ý: Để có thể liệt kê các gói đã cài đặt bạn sử dụng pip list trong câu lệnh.
Để tạo môi trường ảo, bạn hãy gõ lệnh:
Để kích hoạt:
Nếu bạn đã dùng pip list bạn có thể nhìn thấy pip và setuptools được cài đặt. Thật tuyệt vì chúng ta đã cài được các gói chắc chắn trong môi trường của mình.
Cho Linux va macOS( với gói virtualenv)
Đầu tiên chúng ta hãy cài đặt gói virtualenv:
Sau đó, chúng ta hãy tạo môi trường:
Cuối cùng hãy kích hoạt nó:
Các bước trên giúp bạn cài đặt thành công môi trường ảo, thực hiện ngay nào.
2. Python Interactive Shell( Khung tương tác Python)
Khi bạn sử dụng công cụ Terminal để chạy tập lệnh Python, chúng ta đã từng nhập filenam.py, nhưng có cách khác để chạy tập lệnh đó là sử dụng khung tương tác bằng việc thêm -i trước tên tệp. Vì vậy, chúng ta có thể gọi các hàm hoặc biến để kiểm tra và thử mọi thứ
Ví dụ, xem xét về tính năng này:
( Kết quả)
3. Python Debugger( Trình gỡ lỗi Python)
Trình gỡ lỗi Python gốc (pdb):
Phương pháp trình gỡ lỗi Python set_trace() có thể dừng tệp của bạn trước khi nó kết thúc việc thực thi để bạn có thể gỡ lỗi (nó giống như chèn một điểm dừng).
Chúng ta sẽ gặp lỗi khi cô chạy mã code này, vì mã code này rộng và chúng ta không phát hiện được lỗi xuất phát ở đâu. Trong tình huống này chúng ta có thể nhập module pdb( Python tích hợp) và gọi phương pháp set_trace() để dừng việc thực thi mã này:
Giờ chúng ta có thể thực hiện những cái khác tương tự, ví dụ:
p: để in giá trị hiện tại của biến và hàm
n: đi đến dòng tiếp theo
Vì thế, điều này có thể giúp chúng ta xác định nơi mã bị phá vỡ và chúng tôi thậm chí có thể theo dõi trình gỡ lỗi thông qua nhiều cấp độ gọi hàm phức tạp.
Trình gửi lỗi trực quan/ đồ họa:
Trình gỡ lỗi hiện đại dựa trên GUI và thường là một phần của Môi trường phát triển tích hợp (IDE) hoặc hệ thống chỉnh sửa có khả năng IDE. Chúng tôi khuyên bạn nên sử dụng:
Visual Studio Code( vscode): nhẹ, đa ngôn ngữ IDE/ chỉnh sửa cái chạy trên Window, macOS và Linux.
Pycharm: là môi trường phát triển tích hợp( IDE) được sử dụng trong lập trình máy tính, đặc biệt cho ngôn ngữ Python. Nó được phát triển bởi công ty Jetbrains của Séc.
Komodo: chứa đầy đủ đặc điểm IDE E Python cái hỗ trợ ngôn ngữ lập trình chính được phát triển bởi ActiveState
4. Lambda Function λ( Hàm Lambda):
Chúng ta có thể tạo hàm Python bằng việc sử dụng từ khóa def. Python cung cấp cho chúng ta một cách khác để tạo các hàm, cực kỳ ngắn vì chúng bị giới hạn trong một lệnh.
Cú pháp: lambda argument : expression
Lưu ý: Hàm lambda có thể nhận bất kỳ số lượng đối số, nhưng chỉ có thể có một biểu thức.
Tại sao sử dụng hàm Lambda thay vì một chức năng được đặt tên?
Hàm Lambda thường được sử dụng trong một ngữ cảnh nhất định, trong đó việc sử dụng hàm def sẽ ít thực tế hoặc lâu hơn. Ví dụ, nếu bạn muốn xác định một hàm trong khung tương tác và một ví dụ khác có lẽ phức tạp hơn là trong các phương thức danh sách( list methods) (hoặc NumPy) cần một hàm gọi lại( callback function), ví dụ như sắp xếp, ánh xạ và lọc.
5. List and Dict Comprehension
List Comprehension
List Comprehension là những công cụ rất mạnh cho phép sử dụng bản đồ và bộ lọc với cú pháp gần với thông thường hơn trong Python. Ngoài ra, chúng cho phép bạn kết hợp bản đồ và bộ lọc cùng một lúc. Ý tưởng rất đơn giản: đơn giản hóa mã để làm cho nó dễ đọc hơn và do đó viết nhanh hơn và dễ bảo trì hơn.
Cú pháp:
Ví dụ:
Bạn có danh sách Users, bạn muốn lấy một thuộc tính duy nhất từ đối tượng. Nhưng để thực hiện điều đó thông thường chúng ta cần ít nhất 3 dòng lệnh. Với List Comprehension bạn có thể thực hiện trong 1 dòng.
Bạn cũng có thể lọc danh sách bằng việc thêm câu điều kiện ở cuối. Ví dụ, nếu tên bắt đầu bằng A thì đưa vào danh sách mới:
Dict Comprehension
Nó tương tự như “ List Comprehension”
Hãy trích xuất một từ điển từ danh sách Users cái có tên người dùng là chính và lương là giá trị. Thông thường, chúng ta phải lặp vào các mục danh sách theo cách thủ công, nhưng trong trường hợp này, chúng ta chỉ có thể làm cho nó một dòng.
Chúng tôi đã chia sẻ với bạn 5 kỹ thuật để đơn giản hóa Python. Bắt đầu áp chúng vào công việc ngay nhé!
Tham khảo các bài viết khác tại đây
Gợi ý cho bạn:
_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/
