Bỏ để qua phần nội dung

Python được sử dụng để làm gì: 6 tùy chọn hàng đầu và hơn thế nữa

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình linh hoạt và phổ biến nhất được các nhà phát triển sử dụng hiện nay. Nguyên tắc thiết kế của nó nhấn mạnh đến khả năng đọc mã và cú pháp dễ học của nó cho phép các lập trình viên thể hiện ý tưởng trong ít dòng hơn so với các ngôn ngữ như Java hoặc C++.

Nhưng chính xác thì Python được sử dụng để làm gì? Một số ứng dụng và trường hợp sử dụng phổ biến nhất của nó là gì?

Trong hướng dẫn toàn diện này, chúng ta sẽ khám phá một số miền và lĩnh vực hàng đầu mà Python vượt trội. Chúng ta cũng sẽ xem xét các ví dụ và số liệu thống kê cụ thể thể hiện khả năng của Python cho các tác vụ khác nhau.

Phát triển Web

Python là một trong những ngôn ngữ được ưa thích nhất để phát triển web. Nhiều khung web đa dạng của nó đáp ứng nhiều nhu cầu khác nhau và giúp việc phát triển web phụ trợ trở nên rất thuận tiện cho các lập trình viên.

Một số khung web phổ biến nhất dành cho Python bao gồm:

  • Django – Được sử dụng bởi các công ty như Instagram và Mozilla, Django rất phù hợp để xây dựng các trang web phức tạp, dựa trên cơ sở dữ liệu. Nó tuân theo mẫu kiến ​​trúc model-view-template (MVT) và cung cấp nhiều tính năng tích hợp sẵn như màn hình quản trị ngay lập tức.
  • bình – Flask cung cấp một framework nhẹ phù hợp cho các ứng dụng nhỏ hơn. Nó có các thành phần rất tối thiểu cho phép bạn thêm các gói khác nếu cần. Các trang web như Pinterest sử dụng Flask.
  • Kim tự tháp – Được xây dựng rất linh hoạt, Pyramid cho phép bạn chọn các thành phần phù hợp với nhu cầu dự án của mình thay vì trở thành một giải pháp toàn diện. Nó cung cấp sự tự do để điều chỉnh mọi thứ theo ý muốn của bạn.

Nguồn hình ảnh: JetBrains

Theo Khảo sát nhà phát triển Python của JetBrains năm 2024, Django và Flask cho đến nay là những khung web Python phổ biến nhất được các nhà phát triển sử dụng.

Python giúp việc phát triển web trở nên rất nhanh chóng nhờ bộ sưu tập khổng lồ các thư viện và công cụ dành cho các tác vụ phát triển web phổ biến. Thật tuyệt vời để phát triển API, quét web, triển khai các giao thức web và tự động hóa quy trình làm việc dựa trên web.

Học máy và Khoa học dữ liệu

Python đóng một vai trò quan trọng trong học máy và khoa học dữ liệu do tính linh hoạt và các thư viện chuyên biệt phù hợp với các lĩnh vực này.

Một số thư viện Python phổ biến nhất được sử dụng cho machine learning bao gồm:

  • numpy – Cung cấp các mảng và phép toán hiệu quả để làm việc với dữ liệu số.
  • Gấu trúc – Cung cấp các công cụ phân tích và thao tác dữ liệu dễ dàng để lập mô hình và phân tích.
  • SciKit-Tìm hiểu – Cung cấp một loạt các thuật toán và mô hình học máy cho các tác vụ phổ biến như phân loại, hồi quy, phân cụm, v.v.
  • TensorFlow – Nền tảng nguồn mở end-to-end dành cho máy học từ Google.

Nhiều chuyên gia trong ngành coi Python là ngôn ngữ lập trình lý tưởng cho machine learning. Dưới đây là một số lý do chính tại sao:

  • Các thư viện có sẵn như NumPy, SciKit-Learn, Pandas, TensorFlow cung cấp các khả năng ML sẵn sàng sử dụng
  • Hỗ trợ tất cả các hình thức học máy – có giám sát, không giám sát, tăng cường, học sâu
  • Bản chất mục đích chung cho phép những người không phải là kỹ sư áp dụng Python cho ML
  • Khả năng tương tác với các ngôn ngữ khác như C, C++, Java
  • Cộng đồng sôi động cung cấp tài nguyên học tập và hỗ trợ

Theo khảo sát của KDnuggets, Python được khoảng 64% nhà khoa học dữ liệu và nhà phát triển máy học sử dụng vào năm 2024, vượt xa R (19%) và SQL (11%).

Python thống trị việc sử dụng máy học

Nguồn ảnh: KDNuggets

Python cũng rất phổ biến để phân tích và trực quan hóa dữ liệu bằng các thư viện như Pandas, Matplotlib và Seaborn. Nhìn chung, Python cung cấp một nền tảng hoàn chỉnh cho quy trình làm việc của khoa học dữ liệu – từ tải và xử lý trước dữ liệu đến xây dựng, đánh giá và triển khai mô hình.

Tự động hóa và Viết kịch bản

Python thường được sử dụng để tự động hóa các tác vụ CNTT lặp đi lặp lại, quy trình kinh doanh và quy trình làm việc thông qua tập lệnh. Dưới đây là một số ví dụ về các trường hợp sử dụng tự động hóa trong đó các tập lệnh Python rất hữu ích:

  • Giám sát hệ thống và cơ sở hạ tầng CNTT – Tập lệnh có thể thường xuyên kiểm tra các số liệu hệ thống như mức sử dụng CPU, dung lượng ổ đĩa, băng thông mạng, v.v. và gửi cảnh báo về các vấn đề.
  • Quản lý sao lưu và quy trình công việc – Tự động sao lưu vào các dịch vụ đám mây như AWS S3, lên lịch đường ống ETL, quản lý quy trình làm việc Airflow, v.v.
  • Tự động hóa đám mây – Tự động triển khai cơ sở hạ tầng đám mây bằng cách sử dụng các nhà cung cấp như AWS, GCP, Azure.
  • Báo cáo kinh doanh – Tập lệnh có thể kết nối với API, cơ sở dữ liệu và tệp Excel/CSV để tạo báo cáo theo lịch trình.
  • Quét web - Tự động tải xuống và xử lý nội dung từ các trang web.

Python cung cấp một số lợi thế cho tự động hóa như phát triển tập lệnh nhanh, khả năng kết hợp mã thủ tục và mã OOP, tích hợp với API, bộ lập lịch tích hợp như Cron, các thư viện như psutil, paramiko giúp tự động hóa cấp hệ thống dễ dàng hơn.

Tự động hóa CNTT giúp nâng cao hiệu quả, giảm thiểu lỗi của con người và cho phép nhân viên tập trung vào các nhiệm vụ có giá trị gia tăng. Tính linh hoạt và khả năng mở rộng của Python khiến nó trở thành lựa chọn rất phổ biến để triển khai tự động hóa.

Sự phát triển trò chơi

Để phát triển trò chơi, Python cung cấp một số lợi ích độc đáo:

  • Python có một số khung trò chơi như Pygame, Panda3D, Pyglet, PySFML cung cấp các công cụ cần thiết để xây dựng trò chơi bằng Python.
  • Bản chất cấp cao và kiểu gõ động của ngôn ngữ cho phép tạo nguyên mẫu nhanh chóng các ý tưởng trò chơi. Nhà phát triển có thể nhanh chóng kiểm tra logic của trò chơi mà không cần mã soạn sẵn.
  • Python có cộng đồng hỗ trợ tuyệt vời cho việc phát triển trò chơi. Các tài nguyên như máy chủ Python Discord, diễn đàn Reddit, blog hỗ trợ việc học.
  • Cú pháp rõ ràng của Python giúp mã trò chơi dễ bảo trì hơn so với các ngôn ngữ cấp thấp hơn như C++. Độ phức tạp mã hóa ít hơn giúp tập trung vào các tính năng của trò chơi.
  • Python có khả năng tích hợp tốt với các ngôn ngữ khác như C, C++, Cython cho phép tối ưu hóa các phần quan trọng về hiệu suất trong khi vẫn giữ logic trò chơi cấp cao đơn giản.

Một số ví dụ về các trò chơi phổ biến được xây dựng bằng Python bao gồm Civilization IV, EVE Online, Disney's Toontown Online, Battlefield 2, World of Tanks. Các nhà phát triển độc lập xây dựng trò chơi 2D cũng thường thích Python vì tính linh hoạt của nó.

Trong khi các studio trò chơi AAA có xu hướng sử dụng C++ để đạt được nhu cầu hiệu suất cao nhất thì Python lại đóng vai trò quan trọng trong việc tạo mẫu các ý tưởng trò chơi trước khi phát triển hoàn chỉnh bằng các ngôn ngữ khác. Quy trình làm việc nhanh chóng và tài nguyên cộng đồng khiến Python trở thành ngôn ngữ rất có khả năng để xây dựng trò chơi.

Rút trích nội dung trang web

Đối với các tác vụ quét web như trích xuất dữ liệu từ trang web, Python là lựa chọn phổ biến nhất của các nhà phát triển. Lý do cho điều này bao gồm:

  • Python có nhiều thư viện được thiết kế riêng cho việc quét web như BeautifulSoup, Scrapy, Selenium, Yêu cầu, v.v.
  • Cú pháp giúp việc viết các trình quét web để trích xuất thông tin liên quan từ các phản hồi HTML/XML tương đối dễ dàng.
  • Dữ liệu bị loại bỏ có thể được thao tác dễ dàng bằng cách sử dụng Pandas để lọc, phân tích, trực quan hóa.
  • Mã Python có thể tương tác với các công cụ tự động hóa trình duyệt như Selenium/Playwright để loại bỏ nội dung động.

Hãy xem một ví dụ nhanh để lấy bảng từ trang Wikipedia:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = ‘https://en.wikipedia.org/wiki/List_of_largest_technology_companies_by_revenue‘ 

response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser‘)

table = soup.find(‘table‘, {‘class‘:‘wikitable sortable‘})
for row in table.findAll(‘tr‘)[1:]:
    col = row.findAll(‘td‘)
    company = col[1].text
    revenue = col[2].text
    print(company + " : " + revenue)

Đây chỉ là một mẫu nhỏ về khả năng quét web của Python. Một số ứng dụng phổ biến bao gồm:

  • Tổng hợp dữ liệu từ nhiều trang web vào một nơi
  • So sánh giá cả và mức tồn kho trên các trang thương mại điện tử
  • Giám sát các trang web để thay đổi nội dung
  • Nghiên cứu học thuật/kinh doanh sử dụng dữ liệu công cộng

Do tính linh hoạt, khả năng mở rộng và các công cụ có sẵn, Python đã trở thành ngôn ngữ phù hợp cho các dự án liên quan đến quét web.

Trí tuệ nhân tạo

Python đóng vai trò rất quan trọng trong các ứng dụng AI và machine learning. Các thư viện và hỗ trợ khung rộng lớn của nó đã khiến Python trở thành lựa chọn phổ biến để phát triển các hệ thống thông minh và đào tạo các mô hình học máy.

Một số thư viện và công cụ Python AI được sử dụng rộng rãi nhất bao gồm:

  • TensorFlow – Nền tảng end-to-end của Google để xây dựng và đào tạo các mô hình mạng nơ-ron
  • Kim tự tháp – Cung cấp các công cụ cho deep learning và kiến ​​trúc mạng lưới thần kinh
  • Máy ảnh – API cấp cao tập trung vào việc tạo mẫu nhanh các mô hình mạng lưới thần kinh
  • học hỏi – Cung cấp một loạt các thuật toán học máy và khả năng mô hình hóa
  • NLTK – Bộ công cụ ngôn ngữ tự nhiên được sử dụng rộng rãi để xây dựng chương trình Python làm việc với dữ liệu ngôn ngữ của con người
  • OpenCV – Các thuật toán tập trung vào thị giác máy tính và phân tích hình ảnh/video theo thời gian thực
  • SpaCy – Thực hiện các tác vụ xử lý ngôn ngữ tự nhiên nâng cao như nhận dạng thực thể được đặt tên

Dưới đây là một số ví dụ về các ứng dụng AI trong đó Python mang lại những khả năng tuyệt vời:

  • Xây dựng chatbot và trợ lý ảo sử dụng thư viện NLP như NLTK.
  • Nhận dạng hình ảnh và video bằng mạng thần kinh được triển khai trong TensorFlow/Keras.
  • Công nghệ tự lái sử dụng thư viện thị giác máy tính như OpenCV.
  • Mô hình dự đoán và dự báo các số liệu kinh doanh bằng cách sử dụng scikit-learn.
  • Phân tích tình cảm của các cuộc trò chuyện trên mạng xã hội bằng các công cụ NLP.

Các công ty công nghệ hàng đầu như Google, Facebook, Amazon sử dụng Python rộng rãi cho các sản phẩm và dịch vụ liên quan đến AI của họ. Ngôn ngữ này cung cấp sự kết hợp phù hợp giữa hiệu suất, khả năng mở rộng và tính dễ sử dụng để phát triển các thuật toán thông minh và đào tạo các mô hình mạnh mẽ.

Như chúng ta đã thấy, Python là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung linh hoạt được sử dụng cho rất nhiều ứng dụng – từ xây dựng ứng dụng web đến phát triển trò chơi cho đến các mô hình học máy.

Một số điểm mạnh chính của nó là khả năng đọc mã, thư viện và khung công tác rộng lớn được thiết kế riêng cho các miền cụ thể, hỗ trợ cộng đồng tích cực và khả năng tương tác với các ngôn ngữ khác như C/C++.

Cho dù bạn đang muốn tham gia vào lĩnh vực phát triển web, khoa học dữ liệu, tự động hóa hay AI, học Python là một lựa chọn tuyệt vời để khai phá tiềm năng lập trình của bạn. Nhu cầu về kỹ năng Python cũng tiếp tục tăng nhanh khi các tổ chức áp dụng nó cho các hệ thống kinh doanh quan trọng.

Tham gia vào cuộc đối thoại

Chúng tôi sẽ không công khai email của bạn. Các ô đánh dấu * là bắt buộc *