Python là một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở, có mục đích chung được sử dụng rộng rãi trong khoa học dữ liệu, học máy, phát triển web, phát triển ứng dụng, tập lệnh tự động hóa, Fintech và hơn thế nữa. Được phát triển bởi Guido van Rossum vào cuối những năm 1980, sự phổ biến của Python gần đây đã tăng mạnh.
StackOverflow đặt tên Python là ngôn ngữ lập trình chính phát triển nhanh nhất và là ngôn ngữ mà hầu hết các nhà phát triển muốn học . Tính đến năm 2014 tại Hoa Kỳ, 80% trong số 10 khoa khoa học máy tính (CS) của trường đại học hàng đầu (và 69% của top 39) dạy Python trong các khóa học nhập môn.
Sự phát triển của các truy vấn Python trong Stack Overflow
Vậy tại sao Python lại phổ biến như vậy?
Bởi vì Python là:
- Dễ đọc, viết và bảo trì, vì vậy các nhà phát triển nó
- Hiệu quả cho việc tạo mẫu, vì vậy các công ty khởi nghiệp và doanh nhân
- Khả năng mở rộng cao và mạnh mẽ, vì vậy các công ty lớn như Google và Netflix
- Mô-đun: có thể dễ dàng truy cập và thêm thư viện cho các chức năng cụ thể, vì vậy các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư học máy
- Một ngôn ngữ lập trình mã nguồn mở với một cộng đồng mạnh mẽ, vì vậy tất cả mọi người
Python được sử dụng để làm gì?
Nếu bạn đang cân nhắc học Python, bạn có thể tự hỏi, “Python dùng để làm gì”, “Tôi có thể làm gì với Python” và quan trọng nhất là “Tại sao tôi nên học Python”?
Bài viết này thảo luận về 5 cách sử dụng Python hàng đầu: khoa học dữ liệu, phát triển web, phát triển ứng dụng, tập lệnh tự động hóa và tài chính / Fintech. Chúng tôi cũng đưa ra một danh sách các cách sử dụng Python được đề cập một cách danh giá và tại sao rất nhiều người thấy giá trị của việc học ngôn ngữ này.
1. Python cho khoa học dữ liệu
Việc sử dụng Python đầu tiên – và có lẽ được nhắc đến nhiều nhất hiện nay – là trong khoa học dữ liệu. Khoa học dữ liệu là thực hành trích xuất thông tin và cái nhìn sâu sắc từ dữ liệu. Trong trường hợp này, khoa học dữ liệu bao gồm học máy, trực quan hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu.
Python cho máy học
Máy học (ML) là một ứng dụng của trí tuệ nhân tạo (AI), nơi máy móc học hỏi từ các chương trình mà không được lập trình rõ ràng để làm như vậy. Về bản chất, học máy cho phép máy tính tự lập trình. Ví dụ về thuật toán ML bao gồm:
- Hệ thống đề xuất – ví dụ: khi Netflix hoặc Youtube đưa ra đề xuất dựa trên lịch sử xem của bạn.
- Hệ thống nhận dạng hình ảnh – ví dụ: có thể nhận dạng hình ảnh là mèo hay chó, ứng dụng Not Hotdog phổ biến của loạt phim truyền hình Thung lũng Silicon hoặc FaceID của Apple nhận dạng bạn mở khóa điện thoại.
Lập trình truyền thống so với Học máy
Tại sao Python cho học máy
Kể từ những ngày đầu tiên, Python đã được sử dụng cho tính toán khoa học và số. Bởi vì học máy chủ yếu là tính toán số, Python cực kỳ hữu ích cho ML.
Đặc biệt với sự ra đời của Tensorflow , nền tảng ML end-to-end lớn nhất do Google phát triển, Python đã trở thành ngôn ngữ de-facto cho các ứng dụng ML. Pytorch , một nền tảng học sâu khác do Facebook bắt đầu, cũng đang trở nên phổ biến.
Ngoài ra, Python đi kèm với scikit-learning , một gói ML đơn giản và dễ sử dụng có thể giúp bạn bắt đầu rất dễ dàng trong Học máy. Bạn có thể thấy sự gia tăng phổ biến trong các nền tảng ML này trong biểu đồ bên dưới.
Sự phát triển của thư viện học máy Python
Python để trực quan hóa dữ liệu và phân tích dữ liệu
Với tốc độ phát triển nhanh chóng của Internet, chúng tôi đang tạo ra nhiều dữ liệu hơn bao giờ hết. Một báo cáo gần đây của DOMO cho biết rằng hơn 2,5 nghìn tỷ byte dữ liệu được tạo mỗi ngày! Đó là rất nhiều dữ liệu, và nếu được sử dụng một cách khôn ngoan, có thể giúp các doanh nghiệp đưa ra quyết định hiệu quả.
Trực quan hóa dữ liệu là một cách dễ dàng để xem một lượng lớn dữ liệu và hiểu các mẫu trong dữ liệu. Một ví dụ thú vị về cách trực quan hóa dữ liệu có thể giúp mọi người hiểu rõ hơn về dữ liệu là biểu đồ dưới đây do Florence Nightingale vẽ về nguyên nhân tử vong trong bệnh viện trong Chiến tranh Crimean. Thay vì chỉ hiển thị một bảng với các con số, việc mô tả dữ liệu một cách trực quan khiến nó có ý nghĩa và tác động hơn.
Hình ảnh hóa dữ liệu được tạo bởi Florence Nightingale
Các thư viện như matplotlib và seaborn giúp việc hình dung trở nên cực kỳ dễ dàng. Chỉ với một vài dòng mã, bạn có thể vẽ biểu đồ thanh, bản đồ nhiệt hoặc phân phối dữ liệu.
Trong phân tích dữ liệu, bạn sử dụng hình ảnh trực quan của dữ liệu, cùng với các tham số khác như giá trị trung bình, giá trị trung bình và chế độ, để hiểu dữ liệu và đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu đó.
Hiểu và trình bày dữ liệu để thúc đẩy các quyết định kinh doanh có thể tiết kiệm chi phí đáng kể. Ví dụ: Netflix sử dụng hình ảnh hóa dữ liệu để hiểu những yếu tố nào giúp người đăng ký duy trì đăng ký. Bằng cách kết hợp những phát hiện này vào công cụ đề xuất và cá nhân hóa của họ, Netflix tiết kiệm được 1 tỷ đô la mỗi năm !
Hình ảnh bằng cách sử dụng seaborn
2. Python để phát triển web
Phát triển web bao gồm tất cả các hoạt động được sử dụng để tạo trang web và ứng dụng phần mềm dựa trên web. Có hai phần cho mỗi trang web – phần máy khách, chạy mã trên trình duyệt internet của máy tính người dùng; và phía máy chủ, nơi mã chạy trên máy chủ web.
Ví dụ: JavaScript là ngôn ngữ phía máy khách chạy trên trình duyệt và cho phép người dùng tương tác trên trang web. Ngoài ra, Python chạy trên máy chủ và chịu trách nhiệm xử lý logic đằng sau đầu vào của người dùng, tương tác với cơ sở dữ liệu và các máy chủ khác, v.v.
Các nhà phát triển Python có thể sử dụng các khuôn khổ web để xây dựng các ứng dụng web động một cách nhanh chóng và hiệu quả mà không cần phải học ngôn ngữ phía máy khách như JavaScript. Các khuôn khổ làm giảm đáng kể thời gian phát triển bằng cách tự động hóa các tác vụ phát triển web thông thường. Sự dễ sử dụng và phổ biến của Python đối với phát triển web là một trong những lý do tại sao các công ty như Ideamotive chuyên kết nối các công ty tuyển dụng với các nhà phát triển web Python tài năng .
Python có hai khuôn khổ phía máy chủ chính – Django và Flask (là một khuôn khổ vi mô). Python cũng có các mô-đun có sẵn giúp xử lý JSON, socket, http-request và hơn thế nữa, giúp quá trình phát triển web trở nên liền mạch.
3. Python để phát triển ứng dụng
Vì Python được viết để có thời gian và nỗ lực phát triển thấp hơn, nên nó rất tốt cho việc tạo mẫu. Do tính mạnh mẽ, khả năng mở rộng, tốc độ và tính linh hoạt của nó, Python cũng rất tuyệt vời cho các dự án quy mô doanh nghiệp. iDataLabs phát hiện ra rằng 69% công ty sử dụng Python có quy mô nhỏ (<50 triệu đô la doanh thu), 9% là quy mô vừa (50 triệu đô la – 1000 triệu đô la doanh thu) và 16% là lớn (> 1000 triệu đô la doanh thu).
Python cũng đi kèm với một API cơ sở dữ liệu, cho phép dễ dàng kết nối với các cơ sở dữ liệu như MySQL, Oracle, PostgreSQL, MS SQL Server, v.v. Giao diện của Python với các ngôn ngữ như C và Java thông qua Cython và Jython cũng cho phép các nhà phát triển dễ dàng đưa chức năng từ các ngôn ngữ khác vào một ứng dụng Python.
Python đi kèm với PyPi, một bộ sưu tập khổng lồ các gói Python có thể được sử dụng để nhanh chóng triển khai bất kỳ chức năng nào mà bạn có thể cần trong dự án của mình. Do đó, việc xây dựng một ứng dụng lớn bằng Python cũng tương tự như việc sử dụng legos để tạo một cấu trúc mới! Sử dụng các khối một cách cẩn thận và nối chúng lại với nhau theo đúng cách để tạo ra kiệt tác của bạn ngay hôm nay. Không thể tìm thấy một gói bạn cần? Vì Python là mã nguồn mở, bạn có thể tạo một gói mới giải quyết vấn đề của bạn và chia sẻ nó với mọi người!
4. Python cho các tập lệnh tự động hóa
Có lẽ trường hợp sử dụng lớn nhất cho Python là trong kịch bản. Viết kịch bản có nghĩa là viết các chương trình nhỏ tự động thực hiện một tác vụ nào đó. Python là lý tưởng cho việc này vì nó được phát minh để viết nhanh và dễ dàng. Cuốn sách Tự động hóa công việc nhàm chán với Python , của Al Sweigart, dạy bạn tạo các tập lệnh đơn giản với Python để thực hiện các tác vụ sẽ khiến bạn mất hàng giờ nếu thực hiện thủ công.
Một ví dụ khác về tập lệnh là tính năng duyệt web – phân tích cú pháp một trang web và trích xuất thông tin có liên quan từ nó. Các thư viện như Selenium và BeautifulSoup giúp bạn dễ dàng phân tích cú pháp qua một trang web và nắm bắt thông tin liên quan. Sau đó, thông tin này có thể được lưu trữ ở định dạng như CSV, sau đó có thể được đưa vào thuật toán máy học để đưa ra bất kỳ dự đoán hoặc đề xuất tuyệt vời nào mà bạn tìm kiếm.
5. Python trong Tài chính
Công nghệ tài chính (fintech) là công nghệ tự động hóa và cải thiện việc phân phối và sử dụng các dịch vụ tài chính – từ cổng ngân hàng trực tuyến của bạn đến các ứng dụng blockchain. Fintech được sử dụng trong các lĩnh vực như đầu tư và quản lý danh mục đầu tư, ngân hàng, giáo dục và gây quỹ. Theo Báo cáo kỹ năng dành cho nhà phát triển năm 2018 của HackerRank , Python nằm trong số ba ngôn ngữ phổ biến nhất được sử dụng trong các công ty dịch vụ tài chính và là ngôn ngữ hàng đầu trong FinTech.
Fintech yêu cầu các ứng dụng mạnh mẽ, an toàn, tuân thủ và dễ sử dụng. Để cung cấp cho bạn ý tưởng về quy mô thị trường và cơ hội, trong năm 2018, 112 tỷ đô la đã được đầu tư vào các công ty đang đổi mới trong không gian fintech.
Python, với tính dễ sử dụng, tính mô-đun và cơ sở toán học, phù hợp ngay với fintech. Các mô-đun Python như pyalgotrade (cho giao dịch thuật toán), scipy (cho máy tính khoa học) và quantecon.py (cho kinh tế lượng) cung cấp các khối xây dựng vững chắc để phát triển các ứng dụng fintech.
Python cũng lý tưởng cho fintech vì các thư viện và khả năng học máy và khoa học dữ liệu của nó. Ví dụ: sử dụng máy học để tự động phát hiện gian lận bằng cách sử dụng lịch sử thanh toán có thể giúp công ty tiết kiệm hàng triệu đô la. Không có gì lạ khi các công ty như Stripe, Robinhood và Revolut sử dụng Python trong việc phát triển phần mềm của họ .
