Python dùng để làm gì? 8 cách dùng Python trong đời thực

Python dùng để làm gì? 8 cách dùng Python

Trong bài viết này, chúng ta đã nhiều lần nhắc rằng Python có rất nhiều ứng dụng. Vậy hãy xem cụ thể Python được dùng ở đâu trong thế giới thực.

1. Python cho phân tích dữ liệu

Dữ liệu đã trở thành một tài sản vô cùng quý giá trong mọi ngành hiện đại, và hầu hết các công ty đều muốn thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu liên quan để rút ra những hiểu biết kinh doanh có ý nghĩa. Và đây là nơi Python vượt trội so với mọi đối thủ. 

Python đặc biệt giá trị vì ngoài thư viện chuẩn toàn diện, nó còn cung cấp một bộ sưu tập ấn tượng các mô-đun bổ sung được thiết kế riêng cho mục đích phân tích. 

Các thư viện Python nổi tiếng nhất cho phân tích dữ liệu là pandas và NumPy. Những công cụ này cho phép bạn làm hầu như mọi thứ với dữ liệu: làm sạch và xử lý, khám phá thống kê hoặc trực quan hóa các xu hướng ẩn.

Ngoài hai thư viện này, bạn có thể dùng nhiều thư viện khác cho các tác vụ liên quan đến dữ liệu như trực quan hóa dữ liệu, thu thập dữ liệu web hoặc kiểm định giả thuyết.

2. Python cho trực quan hóa dữ liệu

Trực quan hóa dữ liệu là một phần độc lập của phân tích dữ liệu, giúp chúng ta biểu diễn thông tin, dù thô hay đã làm sạch và biến đổi, theo cách hấp dẫn và giàu thông tin hơn. 

Tại đây, Python lại phát huy tác dụng, cung cấp một loạt công cụ để trực quan hóa dữ liệu. Phổ biến nhất là matplotlib và, dựa trên nó, seaborn. Với chúng, chúng ta có thể tạo hầu như mọi loại biểu đồ, từ đơn giản (đường, cột, histogram) đến nâng cao (đồ thị động, dòng chảy, bản đồ cụm, joy plot, v.v.).

Nếu muốn học thêm cách dùng hai thư viện Python này, bạn có thể tham gia các khóa Giới thiệu Trực quan hóa Dữ liệu với Matplotlib và Giới thiệu Trực quan hóa Dữ liệu với Seaborn.

Cũng có vô số thư viện đồ họa khác trong Python: vừa đa dụng (như Plotly, Bokeh hoặc Altair) vừa chuyên biệt hơn (missingno để trực quan hóa giá trị khuyết, Toyplot để tạo biểu đồ tương tác cho xuất bản điện tử, GeoPandas để xây dựng bản đồ, v.v.).

3. Python cho học máy

Học máy (ML) là cốt lõi của hầu hết tác vụ khoa học dữ liệu. Đây là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) tập trung vào việc dùng các thuật toán để giúp máy học các mẫu và xu hướng từ dữ liệu lịch sử nhằm đưa ra dự đoán trên dữ liệu chưa biết. 

Dùng các kỹ thuật ML, chúng ta có thể tạo các mô hình có thể dự đoán chính xác tỷ lệ rời bỏ khách hàng của công ty, ước tính rủi ro một người mắc bệnh nào đó, xác định vị trí tối ưu của xe taxi, v.v.

Với Python, chúng ta có thể xây dựng một mô hình ML chỉ với vài dòng mã (xem ví dụ về mô hình dự đoán giao dịch gian lận ngân hàng). Dù đằng sau vài dòng mã đó là các quy trình và phép tính phức tạp, các thư viện ML của Python xử lý phần lớn công việc phía sau, giúp người dùng nhẹ gánh đáng kể. Những thư viện phổ biến nhất là scikit-learn, Keras, TensorFlow và PyTorch.

4. Python trong AI và học sâu

Python giữ vai trò trung tâm trong AI và học sâu, thúc đẩy các tiến bộ trong những công nghệ như xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và thị giác máy tính. Đây là các lĩnh vực đang tăng trưởng mạnh, và hệ sinh thái thư viện, framework của Python khiến nó trở thành ngôn ngữ chủ đạo để phát triển giải pháp AI.

Các thư viện như spaCy, NLTK và Hugging Face Transformers hỗ trợ các tác vụ như phân tích cảm xúc, dịch ngôn ngữ, tóm tắt văn bản và phát triển chatbot. Tính linh hoạt của Python cho phép nhà nghiên cứu và lập trình viên triển khai các mô hình tối tân và tinh chỉnh mô hình tiền huấn luyện cho ứng dụng tùy biến.

Python đi đầu trong đổi mới thị giác máy tính, với các thư viện như OpenCV, PyTorch và TensorFlow. Những công cụ này được dùng để phát triển ứng dụng như nhận diện khuôn mặt, phát hiện đối tượng, phân loại hình ảnh và phân tích video. Sự dễ dùng của Python cùng nguồn mô hình tiền huấn luyện sẵn có giúp cả người mới bắt đầu lẫn chuyên gia đều có thể tiếp cận.

5. Python cho phát triển phần mềm

Bên cạnh ứng dụng đa dạng trong các lĩnh vực khoa học dữ liệu, Python được dùng ở mọi giai đoạn phát triển phần mềm, bao gồm kiểm soát build, biên dịch liên tục tự động, tạo mẫu, theo dõi lỗi, kiểm thử và bảo trì phần mềm. 

Tính linh hoạt và sức mạnh của ngôn ngữ này cho phép tạo nên các ứng dụng đa giao thức từ đơn giản đến rất phức tạp hoặc những ứng dụng liên quan đến tính toán số học phức tạp. 

Với Python, chúng ta có thể xây dựng chương trình âm thanh hoặc video dựa trên AI hay ML, API (giao diện lập trình ứng dụng), GUI (giao diện đồ họa) hoặc bất kỳ loại phần mềm nào khác.

6. Python cho phát triển web

Trong khi xây dựng front end của website (phần người dùng truy cập), chúng ta chủ yếu dùng các ngôn ngữ như HTML, CSS và JavaScript, thì với back end (phần không hiển thị), chúng ta thường chọn Python. 

Cho mục đích này, Python được dùng với một số framework phổ biến (như Django hoặc Flask), vốn có các mô-đun tích hợp chuyên biệt giúp chia sẻ dữ liệu với máy chủ, xử lý thông tin, truy cập cơ sở dữ liệu, định tuyến URL, quản lý nội dung và duy trì an ninh website. Những năm gần đây, chúng ta cũng chứng kiến việc FastAPI ngày càng được dùng để phát triển API nhờ hiệu năng và dễ sử dụng.

Trong số các website và ứng dụng khổng lồ được tạo bằng Python, có thể kể đến Google, Facebook, Instagram, YouTube, Dropbox và Reddit.

7. Python cho tự động hóa tác vụ và scripting

Python là công cụ tuyệt vời để viết chương trình tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại, còn gọi là scripting. Đặc biệt, bạn có thể viết script để làm việc với tệp và thư mục. Ví dụ: tạo, đổi tên, chuyển đổi, tách, gộp hoặc xóa tệp; kiểm tra lỗi, trùng lặp hoặc các mẫu văn bản nhất định; hoặc cập nhật nội dung tệp. 

Bạn cũng có thể dùng Python để tìm kiếm và tải thông tin từ internet, điền và gửi biểu mẫu trực tuyến, gửi thông báo hoặc email định kỳ. 

Bên cạnh việc cực kỳ nhàm chán, làm thủ công tất cả những việc này sẽ tốn thời gian và dễ sai sót. Dùng script Python để thực hiện các thao tác đó trong vài phút sẽ giúp tăng đáng kể hiệu quả của bạn và tiết kiệm thời gian, công sức cho những nhiệm vụ sáng tạo hơn.

Python cũng đóng vai trò quan trọng trong DevOps và Hạ tầng như Mã (IaC), với các thư viện như Ansible và Terraform.

8. Các cách dùng Python khác

Ngoài những ứng dụng đã đề cập, Python còn dùng để làm gì? Dưới đây là vài gợi ý mới:

• Giám sát thị trường chứng khoán
• Thu thập dữ liệu web
• Cập nhật danh sách việc cần làm
• Tạo bot
• Tạo danh sách ngẫu nhiên tên, màu sắc, số điện thoại, loại tiền tệ, v.v.

Cuối cùng, bạn có thể tận hưởng Python chỉ để giải trí:

• Chuyển văn bản thành ASCII art, như thế này: ʕ •`ᴥ•´ʔ
• Bắt cặp ngẫu nhiên người tặng và người nhận quà Secret Santa
• Tạo hình ASCII của động vật kèm thông điệp
• Chơi cờ vua
• Đọc tử vi
• Dùng Tinder

Vì sao nên học Python? 

Lợi ích của việc biết và dùng Python cho thấy vì sao nó là lựa chọn tuyệt vời để học, nhất là như ngôn ngữ lập trình đầu tiên. Nhưng tại sao bạn nên học? Dưới đây là vài lý do có thể thuyết phục bạn hơn:

• Nó có thể mở ra vô số cơ hội để bạn bắt đầu sự nghiệp mới trong nhiều lĩnh vực, và ngay sau đây chúng ta sẽ xem đó là những lĩnh vực nào.
• Nó có thể trở thành công cụ bổ trợ hữu ích cho công việc hiện tại. Ví dụ, với Python, bạn có thể tự động hóa nhiều tác vụ lặp lại như đổi tên hàng loạt tệp, chuyển đổi định dạng tệp hoặc tạo và cập nhật báo cáo công việc.
• Nó giúp bạn nổi bật ngay cả khi ứng tuyển vào vị trí không yêu cầu biết Python trực tiếp (ví dụ, bạn có thể tham khảo mẫu mô tả công việc nhà phân tích kinh doanh).
• Các nghề liên quan đến Python hiện được trả lương cao và nhu cầu lớn, và xu hướng này sẽ còn tăng trong tương lai.
• Cuối cùng, với Python, bạn có thể làm nhiều việc hữu ích cho bản thân, như thu thập dữ liệu website hay tạo bot. 

Mất bao lâu để học Python?

Bạn sẽ mất bao lâu để học Python? Tất cả phụ thuộc vào kinh nghiệm code trước đây, mục tiêu, động lực và thời gian bạn sẵn sàng dành cho việc học. 

Tin tốt là ngay cả khi bạn hoàn toàn mới bắt đầu, bạn có thể học những kiến thức nền tảng của Python cho bất kỳ mục đích nào chỉ trong khoảng 30 giờ. Dưới đây là bảng chi tiết với mốc thời gian tùy theo mục tiêu cụ thể của bạn:

Những công việc nào cần Python?

Nhiều nghề nghiệp cần Python trực tiếp cho công việc hằng ngày. Dưới đây, chúng tôi nêu ra bạn có thể làm gì với Python trong môi trường chuyên nghiệp, cùng các kỹ năng đi kèm:

Ngoài ra, một số công việc khác có thể cần kỹ năng Python để thực hiện vài nhiệm vụ như phân tích dữ liệu, tự động hóa tác vụ lặp lại hoặc theo dõi hành vi thị trường: nhà phân tích kinh doanh, nhân viên ngân hàng và các nhà khoa học chỉ là vài ví dụ. 

Kết luận

Vậy Python dùng để làm gì? Tóm lại, chúng ta đã bàn về nhiều khía cạnh ứng dụng Python để giải quyết các tác vụ trong những lĩnh vực như trực quan hóa dữ liệu, phân tích dữ liệu và học máy.

Chúng ta cũng đã tìm hiểu Python là gì và các ưu điểm chính khiến nó là ngôn ngữ lập trình được dùng rộng rãi nhất thế giới. 

Nếu bạn muốn tiếp tục hành trình học Python đầy hứng khởi để mở rộng chân trời nghề nghiệp, hãy khám phá các chương trình trực tuyến cho người mới bắt đầu trong các lộ trình kỹ năng và nghề nghiệp sau của DataCamp:

• Python Fundamentals
• Python Programmer
• Data Analyst with Python
• Data Scientist with Python