Series bài viết đưa ra những hướng dẫn đơn giản về ngôn ngữ lập trình Python, ngôn phổ biến bởi tính đơn giản, logic trong cấu trúc, và đặc biệt gần gũi với những lĩnh vực khoa học tự nhiên và kỹ thuật. Mục đích series bài giảng này nhằm cung cấp cho các sinh viên CTTT nói chung có những hiểu biết cơ bản, kỹ năng về lập trình và ngôn ngữ Python.
I. Giới thiệu về ngôn ngữ lập trình Python theo quan điểm cá nhân
Lịch sử về ngôn ngữ Python xuất hiện khắp mọi nơi. Đây là ngôn ngữ lập trình được Guido van Rossum phát minh ra vào năm 1991. Sau đó, ngôn ngữ được nhanh chóng được phát triển và phổ biến bởi tính ưu việt: dễ đọc, dễ học và dễ nhớ1. Đối với khoa học và kỹ thuật ngày nay, Python ngày càng chứng tỏ vị thế vượt trội của nó trong các đóng ghóp quan trọng vào sự phát triển của những lĩnh vực này. Python là ngôn ngữ lập trình có mục đích chung, có nghĩa là nó có thể được sử dụng cho nhiều loại ứng dụng. Sinh viên ngành kỹ thuật có thể tận dụng Python cho các nhiệm vụ như phân tích dữ liệu, mô phỏng, tính toán khoa học, phát triển web, tự động hóa, v.v. Tính linh hoạt của nó làm cho nó trở thành một công cụ có giá trị cho các ngành kỹ thuật khác nhau. Để có thêm cái nhìn tổng quan về Python, độc giả có thể tham khảo tại2. Các nội dung về mục này có thể tìm hiểu trong mục V dưới đây.
II. Sinh viên CTTT có học được Python
Bởi tính đơn giản, dễ học, dễ nhớ, và đặc biệt có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, Python là ngôn ngữ thiết thực, và thực sự cần thiết để sinh viên các nghành khoa học tự nhiên, và kỹ thuật, kinh tế,… trang bị cho mình, làm hành trang phát triển kỹ năng nghề nghiệp chuyên môn. Cũng bởi tính dễ học, nên việc trang bị kiến thức của công cụ này trở nên cực kỳ đơn giản. Đặc biệt, với sự trợ giúp của các công cụ tìm kiếm trên mạng internet, các công cụ AI như chatGPT, việc tự học Python trở nên dễ dàng và hiệu quả.
Đối với sinh viên CTTT của khoa Quốc tế, các bạn được làm quen với kiến thức lập trình thông qua nhiều số học cơ bản và chuyên nghành, như Ngôn ngữ lập trình bậc cao, Toán Ứng dụng,… Đây là những cơ hội học tập tuyệt vời cho các bạn rèn luyện, nâng cao kỹ năng, tư duy lập trình, kỹ năng nghề nghiệp yêu cầu.
III. Cài đặt Python
Có thể cài đặt Python kết hợp với Jupyter Notebook (trình soạn thảo code Python và nhiều ngôn ngữ lập trình khác) thông qua việc cài đặt duy nhất phần mềm Anaconda. Một số ứng dụng cho phép người dùng viết code và thực thi code trực tiếp thông qua kết nối internet mà không cần cài đặt trên máy tính cá nhân của họ, chẳng hạn như google.colab.
IV. Tổng quan về các libraries của Python
Thư viện (library) là một tập hợp các mã được biên dịch trước có thể được sử dụng sau này trong chương trình cho một số hoạt động cụ thể được xác định rõ ràng. Ngoài các mã được biên dịch trước, thư viện có thể chứa tài liệu, dữ liệu cấu hình, mẫu thông báo, lớp và giá trị, v.v. Trong Python, các thư viện phổ biến gồm:
os: Tương tác với hệ điều hành.
sys: Truy cập các tham số và chức năng dành riêng cho hệ thống.
math: Thực hiện các phép tính toán học.
datetime: Thao tác ngày và giờ.
random: Tạo số ngẫu nhiên.
NumPy: Hỗ trợ các mảng và ma trận đa chiều lớn, đồng thời cung cấp các hàm toán học để thao tác trên chúng.
Pandas: Thao tác và phân tích dữ liệu có cấu trúc với cấu trúc dữ liệu Chuỗi và DataFrame.
Matplotlib: Tạo trực quan hóa tĩnh, hoạt hình và tương tác.
Requests: Thực hiện các yêu cầu HTTP một cách đơn giản và thanh lịch.
SciPy: Thực hiện tính toán khoa học và kỹ thuật, bao gồm tích hợp và tối ưu hóa số.
Scikit-Learn: Triển khai các thuật toán học máy để khai thác dữ liệu và phân tích dữ liệu.
TensorFlow: Xây dựng và triển khai các mô hình machine learning và deep learning.
Keras: Đơn giản hóa quá trình xây dựng và đào tạo mạng lưới thần kinh.
Flask: Phát triển các ứng dụng web và API nhẹ.
Django: Tạo các ứng dụng web full-stack với các tính năng tích hợp để phát triển nhanh chóng.
BeautifulSoup: Phân tích cú pháp tài liệu HTML và XML để quét web.
Selenium: Tự động hóa trình duyệt web để kiểm tra và quét web.
Pygame: Phát triển trò chơi điện tử và ứng dụng đa phương tiện.
SQLAlchemy: Tương tác với cơ sở dữ liệu bằng bộ công cụ SQL và Ánh xạ quan hệ đối tượng (ORM).
PyTorch: Xây dựng mô hình deep learning và thực hiện các phép tính tensor.
V. Thêm về các lĩnh vực ứng dụng của ngôn ngữ lập trình Python
- Khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu
Phân tích dữ liệu: Python được sử dụng rộng rãi để xử lý, phân tích và trực quan hóa dữ liệu. Các thư viện như Pandas, NumPy và Matplotlib cung cấp các công cụ mạnh mẽ để xử lý các tập dữ liệu lớn và tạo ra các hình ảnh trực quan sâu sắc.
Học máy: Với các thư viện như Scikit-learn, TensorFlow và PyTorch, Python đã trở thành ngôn ngữ phổ biến để xây dựng và triển khai các mô hình học máy.
Phân tích thống kê: Python cho phép phân tích thống kê và kiểm tra giả thuyết mạnh mẽ, rất quan trọng để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Tác động: Vai trò của Python trong khoa học dữ liệu đã cách mạng hóa cách các doanh nghiệp tiếp cận việc ra quyết định, cung cấp những hiểu biết sâu sắc hơn và khả năng dự đoán nhằm thúc đẩy các sáng kiến chiến lược.
- Phát triển web
Phát triển backend: Các frameworks như Django và Flask cho phép các nhà phát triển xây dựng các ứng dụng web mạnh mẽ, có thể mở rộng một cách nhanh chóng.
APIs: Python thường được sử dụng để phát triển API RESTful, hỗ trợ giao tiếp giữa các hệ thống phần mềm khác nhau.
Quản lý nội dung: Nhiều hệ thống quản lý nội dung (CMS) được xây dựng bằng Python, cho phép quản lý và triển khai nội dung web dễ dàng.
Tác động: Sự đơn giản của Python và sức mạnh của các framework của nó đã giúp hợp lý hóa các quy trình phát triển web, cho phép tạo nguyên mẫu và triển khai các ứng dụng web nhanh chóng. - Tự động hóa và viết kịch bản
Tự động hóa tác vụ: Các tập lệnh Python tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, chẳng hạn như thao tác tệp, nhập dữ liệu và quản trị hệ thống, nâng cao năng suất và giảm lỗi của con người.
Quét web: Các thư viện như BeautifulSoup và Scrapy cho phép các nhà phát triển trích xuất dữ liệu từ các trang web, tạo điều kiện thuận lợi cho việc thu thập dữ liệu cho các ứng dụng khác nhau.
Tác động: Tự động hóa thông qua Python đã chuyển đổi quy trình làm việc trong các ngành, cho phép vận hành hiệu quả hơn và không có lỗi. - Trí tuệ nhân tạo và học máy
Phát triển AI: Hệ sinh thái của Python bao gồm các thư viện mạnh mẽ để phát triển AI, chẳng hạn như Keras, TensorFlow và PyTorch, hỗ trợ mạng lưới thần kinh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên và học sâu.
Học tăng cường: Python được sử dụng để phát triển và thử nghiệm các thuật toán học tăng cường, thúc đẩy những tiến bộ trong hệ thống tự trị và robot.
Tác động: Python đã đẩy nhanh những tiến bộ trong AI, cho phép các nhà nghiên cứu và nhà phát triển tạo ra các mô hình và thuật toán phức tạp nhằm thúc đẩy sự đổi mới trong tự động hóa, chăm sóc sức khỏe, tài chính, v.v. - Tính toán khoa học
Tính toán số: Các thư viện như NumPy và SciPy cung cấp các công cụ tính toán số hiệu suất cao, cần thiết cho nghiên cứu khoa học.
Mô phỏng và mô hình hóa: Python được sử dụng để mô phỏng các hệ thống phức tạp và mô hình hóa các hiện tượng khoa học, hỗ trợ nghiên cứu và khám phá trên nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau.
Tác động: Vai trò của Python trong tính toán khoa học cho phép quyền truy cập vào các công cụ tính toán mạnh mẽ, cho phép các nhà khoa học và nhà nghiên cứu thực hiện các phân tích và mô phỏng nâng cao. - Giáo dục và đào tạo
Tổng quan về lập trình: Tính đơn giản của Python khiến nó trở thành ngôn ngữ lý tưởng để dạy các nguyên tắc lập trình cơ bản cho người mới bắt đầu.
Học tập tương tác: Các nền tảng như Jupyter Notebooks cung cấp môi trường tương tác để học tập và thử nghiệm, khiến Python trở thành lựa chọn phổ biến trong môi trường giáo dục.
Tác động: Khả năng tiếp cận và tính dễ học của Python đã biến nó trở thành nền tảng của giáo dục khoa học máy tính, truyền cảm hứng cho thế hệ lập trình viên và nhà khoa học dữ liệu mới. - Internet vạn vật (IoT)
Lập trình thiết bị: Python được sử dụng để lập trình các thiết bị IoT, cho phép tạo ra các ứng dụng thông minh và hệ thống được kết nối.
Thu thập dữ liệu: Các tập lệnh Python thu thập và xử lý dữ liệu từ các cảm biến IoT, tạo điều kiện thuận lợi cho việc giám sát và phân tích theo thời gian thực.
Tác động: Tính linh hoạt và khả năng tích hợp của Python đã thúc đẩy sự phát triển của IoT, cho phép phát triển các giải pháp thông minh mang tính đổi mới nhằm nâng cao khả năng kết nối và tự động hóa. - An ninh mạng
Kiểm tra thâm nhập: Các công cụ Python như Scapy và Metasploit được sử dụng để quét mạng, đánh giá lỗ hổng và kiểm tra thâm nhập.
Tự động hóa bảo mật: Python tự động hóa các tác vụ bảo mật, chẳng hạn như phân tích nhật ký và phát hiện mối đe dọa, nâng cao hiệu quả của các hoạt động an ninh mạng.
Tác động: Vai trò của Python trong an ninh mạng đã tăng cường khả năng phòng thủ trước các mối đe dọa trên mạng, cung cấp các công cụ mạnh mẽ cho các chuyên gia bảo mật để bảo vệ hệ thống và dữ liệu.
VI. Tổ chức của Series bài giảng
Series bài giảng được tổ chức theo các nội dung của các học phần Đại số tuyến tính và Giải tích giảng dạy cho sinh viên CTTT nghành KT Điện – Điện tử, và nghành KT Cơ khí. Tổ chức các bài giảng trong series (kèm liên kết) như sau:
Bài 1. Mở đầu
Bài 2. Biến và Hàm số
