Học lập trình Python | Python Tutorial

Hướng dẫn Python (Python Tutorial) là tài liệu giới thiệu đầy đủ từng khía cạnh của Python dành cho tất cả mọi người. Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Nó đơn giản để sử dụng, đầy đủ các tính năng và được hỗ trợ bởi một loạt các thư viện và framework rộng lớn. Cú pháp rõ ràng của nó làm cho nó thân thiện với người mới bắt đầu.

Python là:

  • Một ngôn ngữ cấp cao, được sử dụng trong phát triển web, khoa học dữ liệu, tự động hóa, AI và nhiều hơn nữa.
  • Nổi tiếng về khả năng đọc, có nghĩa là mã dễ viết, dễ hiểu và dễ bảo trì hơn.
  • Được hỗ trợ bởi các thư viện, vì vậy chúng ta không phải xây dựng mọi thứ từ đầu, có thể đã có một thư viện làm những gì chúng ta cần.

Tại sao nên học Python?

  • Python yêu cầu ít dòng mã hơn so với các ngôn ngữ lập trình khác.
  • Python có nhu cầu cao vì nó cung cấp nhiều cơ hội việc làm trong Phát triển phần mềm, Khoa học dữ liệu và AI/ML.
  • Python cung cấp các thư viện Phát triển Web, AI/ML, Khoa học dữ liệu và Phân tích dữ liệu phổ biến như Django, Flask, Pandas, Tensorflow, Scikit-learn và nhiều thư viện khác.
  • Python là một ngôn ngữ lập trình hướng đối tượng đóng gói mã bên trong đối tượng.
  • Python là đa nền tảng, hoạt động trên Windows, Mac và Linux mà không cần thay đổi lớn.
  • Python được sử dụng bởi các công ty lớn như Google, Netflix và NASA.

Chương trình Python đầu tiên

Đây là một mã Python đơn giản, in một chuỗi. Chúng tôi khuyên bạn nên chỉnh sửa mã và thử in tên của chính bạn.

print("Hello World")

Đầu ra

Hello World

1. Kiến thức cơ bản về Python

Trong phần này, chúng ta sẽ đề cập đến các kiến thức cơ bản về lập trình Python, bao gồm cài đặt Python, viết chương trình đầu tiên, hiểu các bình luận và làm việc với các biến, từ khóa và toán tử. Đây là những khối xây dựng thiết yếu để bắt đầu lập trình Python. Trước khi bắt đầu học Python, chúng ta cần cài đặt Python trên hệ thống của mình.

2. Hàm trong Python

Hàm trong Python là xương sống của mã được tổ chức và hiệu quả trong Python. Trong phần này của hướng dẫn Python 3, chúng ta sẽ khám phá cú pháp, cách xử lý tham số, giá trị trả về và phạm vi biến của chúng. Từ các khái niệm cơ bản đến các kỹ thuật nâng cao như closures và decorators. Đồng thời, chúng ta cũng sẽ giới thiệu các hàm đa năng như range(), map, filter và các hàm lambda.

3. Cấu trúc dữ liệu Python

Python cung cấp các tập hợp kiểu dữ liệu linh hoạt, bao gồm danh sách (lists), chuỗi (string), bộ giá trị (tuples), tập hợp (sets), từ điển (dictionaries) và mảng (arrays). Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu chi tiết về từng kiểu dữ liệu.

Mô-đun collections của Python cung cấp các cấu trúc dữ liệu thiết yếu, bao gồm các loại sau:

Để tìm hiểu chi tiết về cấu trúc dữ liệu và thuật toán với python, bạn có thể tham khảo Hướng dẫn DSA với Python của chúng tôi.

4. Khái niệm OOPs trong Python

Trong phần OOPs trong Python này, chúng ta sẽ khám phá các nguyên tắc cốt lõi của lập trình hướng đối tượng (OOP) trong Python. Từ đóng gói (encapsulation) đến kế thừa (inheritance), đa hình (polymorphism), lớp trừu tượng (abstract classes) và bộ lặp (iterators), chúng ta sẽ đề cập đến các khái niệm thiết yếu giúp bạn xây dựng mã mô-đun, tái sử dụng và có khả năng mở rộng.

5. Xử lý ngoại lệ trong Python

Trong phần này của Hướng dẫn Python, chúng ta sẽ khám phá Xử lý ngoại lệ trong Python – cách Python xử lý các lỗi không mong muốn, cho phép chúng ta viết mã chịu lỗi. Chúng ta sẽ đề cập đến xử lý tệp, bao gồm đọc và ghi tệp.

6. Xử lý tệp

Trong phần này, chúng ta sẽ đề cập đến xử lý tệp, bao gồm đọc và ghi tệp.

7. Xử lý cơ sở dữ liệu Python

Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu cách truy cập và làm việc với cơ sở dữ liệu MySQL và MongoDB.

8. Gói hoặc Thư viện Python

Python là một bộ sưu tập lớn các Gói Python và thư viện tiêu chuẩn giúp việc phát triển dễ dàng hơn. Các thư viện này giúp thực hiện nhiều tác vụ khác nhau và có thể giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian bằng cách cung cấp các công cụ sẵn sàng để sử dụng.

Một số loại thư viện thường được sử dụng trong Python bao gồm:

9. Khoa học dữ liệu với Python

  1. Thư viện nền tảng: Đây là những thư viện tạo thành cơ sở cho tất cả các công việc khoa học dữ liệu. Bắt đầu từ đây để xây dựng một nền tảng vững chắc. 
    • NumPy
    • Pandas
    • Matplotlib
  2. Công cụ trực quan hóa nâng cao và thống kê: Khi bạn đã quen với việc xử lý dữ liệu cơ bản và trực quan hóa, hãy chuyển sang tạo các hình ảnh trực quan rõ ràng hơn và thực hiện phân tích thống kê. 
    • Seaborn
    • Statsmodel
  3. Thư viện học máy: Sau khi thao tác và trực quan hóa dữ liệu, hãy tìm hiểu học máy, bắt đầu với các mô hình đơn giản hơn và chuyển sang các mô hình nâng cao. 
    • Scikit-learn
    • XGBoost / LightGBM
  4. Framework học sâu: Nếu bạn quan tâm đến AI và học sâu, các thư viện này sẽ cho phép bạn xây dựng và đào tạo mạng nơ-ron. 
    • TensorFlow và Keras
    • PyTorch

Để tìm hiểu thêm, bạn có thể tham khảo Python cho Khoa học dữ liệu.

10. Phát triển Web với Python

  1. Framework Web cốt lõi (Phát triển Backend với Python): Đây là các công cụ để xây dựng các ứng dụng web dựa trên Python. 
    • Flask
    • Django
  2. Tích hợp cơ sở dữ liệu: Học cách kết nối các framework web Python với cơ sở dữ liệu để lưu trữ và truy xuất dữ liệu. 
    • SQLite
    • SQLAlchemy
    • Django ORM
  3. Tích hợp Front-End và Backend: Học cách kết nối backend Python với các công nghệ front-end để tạo các ứng dụng web full-stack động. 
    • Jinja2 (Flask)
    • Django Templates
  4. Phát triển API: Học cách xây dựng API (Giao diện lập trình ứng dụng) để kết nối backend của bạn với các ứng dụng front-end hoặc các dịch vụ khác. 
    • Flask-RESTful
    • Django REST Framework (DRF)

Để tìm hiểu thêm, bạn có thể tham khảo Python cho Phát triển Web.

Bài kiểm tra Python

Trang bài kiểm tra Python bao gồm các chủ đề như biến, kiểu dữ liệu và cách quản lý đầu ra một cách hiệu quả. Bạn sẽ khám phá các toán tử và luồng điều khiển để cấu trúc mã của mình, cùng với các vòng lặp (for và while) cho các tác vụ lặp đi lặp lại. Ngoài ra, bạn sẽ có kiến thức về các cấu trúc dữ liệu Python như danh sách, bộ giá trị, từ điển và tập hợp.

  • Bài kiểm tra

Thực hành Python

Trang Bài toán thực hành mã hóa Python cung cấp các bài tập cho mọi cấp độ kỹ năng, bao gồm các kiến thức cơ bản, vòng lặp, hàm và OOP. Bạn sẽ làm việc với danh sách, chuỗi, từ điển, tập hợp và các cấu trúc nâng cao như heaps và deques. Những vấn đề này giúp xây dựng nền tảng vững chắc và tăng cường sự tự tin trong việc giải quyết các thách thức mã hóa trong thế giới thực.

  • Bài toán mã hóa Python

Các tính năng của Python

Python nổi bật nhờ sự đơn giản và tính linh hoạt của nó, khiến nó trở thành lựa chọn hàng đầu cho cả người mới bắt đầu và chuyên gia. Dưới đây là một số tính năng hoặc đặc điểm chính:

  • Dễ đọc và viết: Cú pháp của Python rõ ràng và đơn giản, giúp mã dễ hiểu và dễ viết. Nó phù hợp cho người mới bắt đầu.
  • Ngôn ngữ thông dịch: Python thực thi mã theo từng dòng, giúp dễ dàng gỡ lỗi và kiểm thử trong quá trình phát triển.
  • Hướng đối tượng và chức năng: Python hỗ trợ cả lập trình hướng đối tượng và lập trình chức năng, mang lại cho các nhà phát triển sự linh hoạt trong cách họ cấu trúc mã của mình.
  • Kiểu động: Bạn không cần phải chỉ định kiểu dữ liệu khi khai báo biến; Python tự động tìm ra.
  • Thư viện phong phú: Python có một bộ sưu tập thư viện phong phú cho các tác vụ như phát triển web, phân tích dữ liệu, học máy và nhiều hơn nữa.
  • Đa nền tảng: Python có thể chạy trên các hệ điều hành khác nhau như Windows, macOS và Linux mà không cần sửa đổi.
  • Hỗ trợ cộng đồng: Python có một cộng đồng lớn, năng động liên tục đóng góp tài nguyên, thư viện và công cụ, giúp dễ dàng tìm kiếm sự trợ giúp hoặc giải pháp.

Hướng dẫn Python này được cập nhật dựa trên phiên bản Python 3.13.1 mới nhất.

Ứng dụng của Python

  • Phát triển Web: Các framework như Django và Flask có thể được sử dụng để tạo các trang web và ứng dụng web động một cách nhanh chóng và hiệu quả.
  • Khoa học Dữ liệu & Phân tích: Python là ngôn ngữ được ưa thích nhất để phân tích dữ liệu, trực quan hóa và xử lý các tập dữ liệu lớn. Nhờ các thư viện phong phú như Pandas, NumPy và Matplotlib.
  • Học máy & AI: Python phổ biến trong AI và học máy nhờ các thư viện mạnh mẽ như TensorFlow, Keras và Scikit-learn.
  • Scripting & Tự động hóa: Sự đơn giản của Python làm cho nó lý tưởng để viết các script tự động hóa các tác vụ trong các hệ thống khác nhau, từ quản lý máy chủ đến xử lý tệp. Python thường được sử dụng để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, giúp các quy trình nhanh hơn và hiệu quả hơn.
  • Web Scraping: Các thư viện như Beautiful Soup và Scrapy.
  • Phát triển Ứng dụng Desktop: Python có thể được sử dụng để xây dựng các ứng dụng desktop bằng các framework như Tkinter và PyQt. Python cũng được sử dụng để phát triển game, với các thư viện như Pygame để tạo các trò chơi đơn giản.