Chuyển đến nội dung chính

Trang chủ Python

Khóa học

Viết mã Python hiệu quả

Trung cấpTrình độ kỹ năng

Đã cập nhật tháng 01, 2026

Học cách viết mã hiệu quả để thực thi nhanh và phân bổ tài nguyên một cách khéo léo nhằm tránh chi phí không cần thiết.

Bắt Đầu Khóa Học Miễn Phí

PythonProgramming

4 gio

15 video

52 Bài tập

4,000 XP

150K+

Giấy chứng nhận Thành tích

Được người học tại hàng ngàn công ty yêu thích

Đào tạo một đội ngũ?

Dùng thử cho Doanh nghiệp

Mô tả khóa học

Là một Nhà khoa học dữ liệu, phần lớn thời gian của bạn nên dành cho việc rút ra những insight có thể hành động từ dữ liệu — không phải chờ mã chạy xong. Viết mã Python hiệu quả giúp giảm thời gian chạy và tiết kiệm tài nguyên tính toán, từ đó giúp bạn có thêm thời gian làm những việc bạn yêu thích. Trong khóa học này, bạn sẽ học cách dùng các cấu trúc dữ liệu, hàm và mô-đun có sẵn của Python để viết mã gọn gàng, nhanh và hiệu quả hơn. Chúng ta sẽ tìm hiểu cách đo thời gian và gỡ nút thắt hiệu năng bằng cách profiling mã. Sau đó, bạn sẽ thực hành loại bỏ các nút thắt này và những mẫu thiết kế kém hiệu quả bằng Thư viện Chuẩn của Python, NumPy và pandas. Hoàn thành khóa học, bạn sẽ có đủ công cụ để bắt đầu viết mã Python hiệu quả!Video có phụ đề trực tiếp; bạn có thể hiển thị bằng cách nhấp vào "Show transcript" ở góc dưới bên trái của video. Bảng thuật ngữ của khóa học nằm bên phải trong phần tài nguyên. Để nhận tín chỉ CPE bạn cần hoàn thành khóa học và đạt 70% ở bài đánh giá đủ điều kiện. Bạn có thể vào bài đánh giá bằng cách nhấp vào mục CPE credits ở bên phải.

Điều kiện tiên quyết

Data Types in Python Python Toolbox

1

Nền tảng cho hiệu năng

Trong chương này, bạn sẽ tìm hiểu thế nào là viết mã Python hiệu quả. Bạn sẽ khám phá Thư viện Chuẩn của Python, tìm hiểu về mảng NumPy và thực hành dùng một số công cụ tích hợp sẵn của Python. Chương này xây dựng nền tảng cho các khái niệm ở các phần tiếp theo.

Chào mừng!

Câu đố nhanh: thế nào là hiệu quả

Hương vị cho những gì sắp tới

Zen of Python

Xây dựng với các built-in

Luyện tập built-in: range()

Luyện tập built-in: enumerate()

Thực hành built-in: map()

Sức mạnh của mảng NumPy

Luyện tập với mảng NumPy

Gộp tất cả lại: Festivus!

Bắt Đầu Chương

2

Đo thời gian chạy và profiling mã

Trong chương này, bạn sẽ học cách thu thập và so sánh thời gian chạy giữa các cách tiếp cận mã khác nhau. Bạn sẽ thực hành dùng các gói line_profiler và memory_profiler để profiling mã và phát hiện nút thắt. Sau đó, bạn sẽ áp dụng những gì đã học bằng cách thay thế các nút thắt này bằng mã Python hiệu quả.

Khám phá thời gian chạy

Dùng %timeit: đến lượt bạn!

Dùng %timeit: chỉ định số lần chạy và số vòng lặp

Dùng %timeit: tên hàm chính thức hay cú pháp literal

Hồ sơ mã để phân tích thời gian chạy

Đố nhanh: các bước dùng %lprun

Dùng %lprun: phát hiện điểm nghẽn

Dùng %lprun: sửa điểm nghẽn

Hồ sơ mã cho mức sử dụng bộ nhớ

Câu đố nhanh: các bước dùng %mprun

Dùng %mprun: BMI của siêu anh hùng

Dùng %mprun: Hero BMI 2.0

Tổng hợp: profiling Star Wars

Bắt Đầu Chương

3

Tăng hiệu quả

Chương này bao quát những mẹo và kỹ thuật hiệu quả nâng cao hơn. Bạn sẽ học một vài mô-đun tích hợp hữu ích để viết mã hiệu quả và thực hành dùng lý thuyết tập hợp. Tiếp đó, bạn sẽ tìm hiểu về các mẫu vòng lặp trong Python và cách khiến chúng hiệu quả hơn.

Kết hợp, đếm và lặp hiệu quả

Kết hợp tên và hệ của Pokémon

Đếm Pokémon từ một mẫu

Các tổ hợp Pokémon

Lý thuyết tập hợp

So sánh Pokédex

Tìm kiếm Pokémon

Thu thập Pokémon duy nhất

Loại bỏ vòng lặp

Thu thập Pokémon mà không cần vòng lặp

Tổng và trung bình Pokémon không dùng vòng lặp

Viết vòng lặp tốt hơn

Vòng lặp với phép tính một lần

Vòng lặp chuyển đổi tổng thể

Tổng hợp: z-score của Pokémon

Bắt Đầu Chương

4

Tối ưu hóa pandas cơ bản

Chương này giới thiệu ngắn gọn cách làm việc hiệu quả với pandas DataFrame. Bạn sẽ học các lựa chọn khác nhau để lặp qua một DataFrame. Sau đó, bạn sẽ học cách áp dụng hàm hiệu quả cho dữ liệu lưu trong DataFrame.

Giới thiệu về cách lặp qua DataFrame của pandas

Lặp với .iterrows()

Tính run differential với .iterrows()

Một phương thức lặp khác: .itertuples()

Lặp với .itertuples()

Tính run differential với .itertuples()

Giải pháp thay thế vòng lặp trong pandas

Phân tích thống kê bóng chày với .apply()

Phân định tranh luận bằng .apply()

Duyệt pandas tối ưu

Thay thế .iloc bằng các mảng nền tảng

Tổng hợp: Dự đoán tỷ lệ thắng

Chúc mừng bạn!

Bắt Đầu Chương

Viết mã Python hiệu quả

Hoàn
Thành

Nhận Giấy Chứng Nhận Hoàn Thành

Thêm chứng chỉ này vào hồ sơ LinkedIn, CV hoặc sơ yếu lý lịch của ban
Chia sẻ trên mạng xã hội và trong đánh giá hiệu suất của banĐăng ký ngay

Tham gia cùng hơn 19 triệu học viên và bắt đầu Viết mã Python hiệu quả ngay hôm nay!

Phát triển kỹ năng dữ liệu với DataCamp cho thiết bị di động

Tiến bộ mọi lúc mọi nơi với các khóa học cho thiết bị di động và thử thách lập trình 5 phút hằng ngày.