21 công cụ Python thiết yếu

Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất. Ngôn ngữ này đơn giản, mạnh mẽ và được thúc đẩy bởi một cộng đồng đóng góp cho các dự án mã nguồn mở. Nhiều ứng dụng của Python là lý do khiến ngôn ngữ này được ưa chuộng; bạn có thể xây dựng phần mềm, phát triển dịch vụ web, thực hiện phân tích và trực quan hóa dữ liệu, cũng như huấn luyện các mô hình học máy miễn phí. 

Danh sách các công cụ Python được đề cập trong bài viết này sẽ giúp người mới bắt đầu khởi đầu hành trình phát triển Python của mình. Nó cũng sẽ giúp các chuyên gia dữ liệu và nhà phát triển Python làm việc hiệu quả hơn. Vì vậy, dù bạn đang ở giai đoạn nào trong hành trình học Python, những công cụ này có thể giúp bạn khai thác tối đa ngôn ngữ này. 

Các công cụ phát triển Python

Các công cụ phát triển giúp chúng ta xây dựng nhanh và đáng tin cậy các giải pháp Python. Chúng bao gồm Môi trường Phát triển Tích hợp (IDE), trình quản lý gói Python và các tiện ích năng suất. Những công cụ này giúp việc kiểm thử phần mềm, gỡ lỗi và triển khai giải pháp vào môi trường sản xuất trở nên dễ dàng. 

1. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook là một IDE dựa trên web để thử nghiệm mã và hiển thị kết quả. Nó khá phổ biến trong giới nhà khoa học dữ liệu và người làm học máy. Công cụ này cho phép họ chạy và kiểm thử các đoạn mã nhỏ và xem kết quả thay vì chạy toàn bộ tệp.

 Jupyter Notebook cho phép chúng ta thêm mô tả và tiêu đề bằng markdown và xuất kết quả dưới dạng tệp PDF và .ipynb. 

Khi bạn kết hợp tính toán khoa học với phát triển Python, bạn sẽ có Jupyter Notebook. Ngày nay, giảng viên dùng nó để dạy các khóa học khoa học dữ liệu, nhà phân tích dữ liệu dùng để tạo báo cáo, và kỹ sư học máy dùng để thử nghiệm và xây dựng kiến trúc mô hình hiệu năng cao. 

Một công cụ Jupyter notebook đám mây miễn phí là DataLab, do DataCamp xây dựng. DataLab chạy hoàn toàn trên trình duyệt, vì vậy bạn không cần cài đặt gì thêm trên máy tính để bắt đầu sử dụng. Khám phá hướng dẫn Jupyter của chúng tôi để học cách sử dụng. 

Công cụ này sẽ còn gắn bó lâu dài; mọi người đang xây dựng các giải pháp sẵn sàng cho sản xuất trên đó, và các tập đoàn công nghệ lớn như AWS cũng đang tích hợp nó vào hệ sinh thái điện toán đám mây. 

2. Pip

Pip là một công cụ sử dụng Python Package Index để cài đặt và quản lý phần mềm Python. Có 393.343 dự án để bạn tải và cài đặt với tốc độ cực nhanh. Hệ sinh thái Python vận hành dựa trên công cụ này. 

pip install <package_name> 

Pip không chỉ là bộ cài đặt. Bạn có thể tạo và quản lý môi trường Python, cài đặt phụ thuộc, và cài đặt gói từ kho bên thứ ba bằng URL. Tìm hiểu thêm về pip qua hướng dẫn PIP Python.

python -m pip install -r requirements.txt

3. VSCode

Visual Studio Code là trình soạn thảo mã miễn phí, gọn nhẹ và mạnh mẽ. Bạn có thể xây dựng, kiểm thử, triển khai và bảo trì mọi loại ứng dụng mà không cần rời khỏi cửa sổ phần mềm. Nó đi kèm với tô màu cú pháp, tự động hoàn thành mã, hỗ trợ ngôn ngữ, Git và gỡ lỗi trực tiếp. Bạn có thể dùng tiện ích mở rộng để dựng sẵn hệ thống và triển khai ứng dụng lên đám mây.

VSCode là IDE phổ biến nhất thế giới, và sự phổ biến chủ yếu nhờ các tiện ích mở rộng miễn phí giúp cải thiện trải nghiệm người dùng. Các tiện ích mở rộng cho phép nhà khoa học dữ liệu chạy thí nghiệm trên Jupyter notebook, chỉnh sửa tệp markdown, tích hợp máy chủ SQL, cộng tác dự án, tự động hoàn thành mã và hỗ trợ mã trực tiếp. Thay vì dùng nhiều phần mềm, bạn có thể dùng tiện ích và vận hành mọi thứ ngay trong VSCode như terminal bash và trình duyệt.

Các công cụ thu thập dữ liệu web bằng Python

Web scraping cho phép nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích thu thập dữ liệu từ các trang web. Phần khó của web scraping là làm sạch dữ liệu và chuyển nó thành định dạng có cấu trúc, dễ đọc. Trong phần này, chúng ta sẽ tìm hiểu các công cụ được dùng nhiều nhất để thực hiện web scraping và làm sạch dữ liệu. 

4. Requests

Requests giúp bạn gửi các yêu cầu HTTP một cách dễ dàng. Thay vì tự thêm xác thực, tham số và chuỗi truy vấn cấu hình vào URL, bạn chỉ cần dùng API của requests và phương thức get JSON. Requests là thư viện khá phổ biến trong giới chuyên gia dữ liệu để thu thập dữ liệu từ các trang nhiều trang con. 

5. Beautiful Soup

Beautiful Soup được dùng để làm sạch và trích xuất dữ liệu từ HTML và XLM. Nó dùng để phân tích cú pháp văn bản HTML và cho phép nhà khoa học dữ liệu chuyển đổi dữ liệu dạng văn bản thành bảng có cấu trúc hoặc dataframe của pandas. 

Chỉ với vài dòng mã, bạn có thể trích xuất dữ liệu HTML phức tạp. Trong một số trường hợp, bạn chỉ cần thẻ table là có thể truy cập toàn bộ dữ liệu mà không cần phân tích văn bản. 

Tìm hiểu thêm về Beautiful Soup bằng cách đọc hướng dẫn cách thu thập dữ liệu Amazon với Beautiful Soup của chúng tôi.

6. Scrapy

Scrapy là một framework mã nguồn mở và mang tính cộng tác để thu thập dữ liệu và thu thập thông tin trên web. Nó nhanh, đơn giản và có thể mở rộng để thu thập dữ liệu từ các trang web nhiều trang con theo định dạng có cấu trúc. Thông thường, nó được dùng cho khai thác dữ liệu, giám sát và kiểm thử tự động. 

Tìm hiểu thêm về Scrapy bằng cách đọc hướng dẫn Tạo Web Crawler bằng Python.

Các công cụ phát triển web bằng Python

Python sở hữu một trong những bộ khung phát triển web tốt nhất. Bạn có thể tạo trang web, ứng dụng web hoặc API web chỉ với vài dòng mã. Những công cụ này thân thiện với người mới và không yêu cầu bạn phải thành thạo các ngôn ngữ như HTML, CSS và JS. 

7. Flask

Flask là một framework web mã nguồn mở để xây dựng ứng dụng web và REST API. Nó dễ học hơn so với framework của Django, và chỉ với vài dòng mã, bạn có thể lắp ghép một API web đơn giản để chạy cục bộ. 

Flask dựa trên bộ công cụ WSGI (Web Server Gateway Interface) và bộ máy mẫu Jinja2. Nó có thể được dùng để tạo cả các ứng dụng web đơn giản lẫn quy mô lớn như trang blog, ứng dụng mạng xã hội, trang portfolio, ứng dụng học máy và bảng điều khiển phân tích. 

Tìm hiểu thêm về Flask bằng cách đọc hướng dẫn Đưa mô hình Học máy vào API với Python Flask.

8. Streamlit

Streamlit là cách nhanh nhất và dễ nhất để xây dựng và chia sẻ ứng dụng web. Bạn có thể tạo portfolio khoa học dữ liệu, bảng điều khiển phân tích, ứng dụng web học máy, hướng dẫn giáo dục, cũng như các ứng dụng không gian địa lý và thị giác máy tính chỉ trong vài phút. Bạn chỉ cần thêm widget tương tự như khai báo biến trong Python. Không cần học phát triển back-end, định nghĩa tuyến đường, hay xử lý yêu cầu HTTP, HTML, CSS và JavaScript. 

Với nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích, đây là cánh cổng bước vào thế giới phát triển web. Đó là lý do hầu hết nhà khoa học dữ liệu dùng Streamlit để trình bày báo cáo tài chính, nghiên cứu và các khái niệm học máy. Xem hướng dẫn Streamlit để xây dựng ứng dụng web đầu tiên của bạn trong vài phút. 

9. FastAPI

FastAPI là một framework web để tạo các API web hiệu năng cao. Tương tự Streamlit, nó chỉ cần vài dòng mã để xây dựng ứng dụng web sẵn sàng cho sản xuất. Sau khi triển khai ứng dụng web, bạn có thể truy cập qua giao diện GUI hoặc gửi các yêu cầu HTTP. 

Nó nhanh, trực quan và mạnh mẽ. Bạn có thể triển khai mô hình học máy mà không gặp rắc rối. Nó cũng được dùng cho quản lý khủng hoảng nội bộ và quản lý xác thực cho ứng dụng web.

Các công cụ phân tích dữ liệu bằng Python

Các công cụ phân tích dữ liệu cho phép người dùng nạp, làm sạch và xử lý dữ liệu để phân tích thống kê. Mọi chuyên gia dữ liệu đều phải hiểu các chức năng cốt lõi của những công cụ này để thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu, học máy, kỹ thuật dữ liệu và BI. 

10. pandas

pandas là cánh cổng bước vào thế giới khoa học dữ liệu. Điều đầu tiên bạn học khi mới bắt đầu là tải tệp CSV bằng read_csv(). pandas là công cụ thiết yếu cho mọi chuyên gia dữ liệu. 

Bạn có thể tải một tập dữ liệu, làm sạch, xử lý, tính toán thống kê, tạo trực quan hóa và lưu dữ liệu sang nhiều định dạng tệp khác nhau. API của pandas đơn giản và trực quan. Bạn có thể tải và lưu tệp CSV và văn bản, Microsoft Excel, cơ sở dữ liệu SQL và định dạng tệp HDF5 nhanh. 

Tìm hiểu thêm về pandas bằng cách tham gia khóa học Xử lý dữ liệu với pandas.

11. Numpy

NumPy là gói Python nền tảng cho tính toán khoa học, và hầu hết các công cụ hiện đại được xây dựng dựa trên đó. Với tư cách nhà khoa học dữ liệu, bạn sẽ dùng mảng Numpy cho các phép tính toán học và xử lý dữ liệu. Nó cung cấp đối tượng mảng đa chiều để thực hiện các phép toán nhanh như logic, biến đổi hình dạng, sắp xếp, chọn lọc, thống kê cơ bản và mô phỏng ngẫu nhiên.

Numpy sẽ giúp bạn hiểu các nền tảng toán học trong khoa học dữ liệu và cách chuyển đổi các phương trình phức tạp thành mã Python. Bạn có thể dùng nó để tạo mô hình học máy, công thức thống kê tùy chỉnh, mô phỏng khoa học và thực hiện các tác vụ phân tích dữ liệu nâng cao. 

Tìm hiểu thêm về NumPy bằng cách tham gia khóa học Nhập môn NumPy.

12. SQLAlchemy

SQLAlchemy là một bộ công cụ SQL cho Python để bạn truy cập và quản lý cơ sở dữ liệu quan hệ. Nó sử dụng Object Relational Mapper để cung cấp các tính năng mạnh mẽ và sự linh hoạt của SQL. 

Công cụ này cần thiết cho nhà khoa học dữ liệu và nhà phân tích thường xử lý dữ liệu và phân tích trong Python. Bạn có thể dùng các script SQL để phân tích dữ liệu hoặc dùng cách tiếp cận dựa trên đối tượng, nơi bạn có thể dùng API Python trực quan để thực hiện các tác vụ tương tự một cách hiệu quả. 

Tìm hiểu thêm về SQLAlchemy bằng cách tham gia khóa học Nhập môn Cơ sở dữ liệu trên DataCamp.

13. Dask

Dask là công cụ thiết yếu để xử lý dữ liệu hoặc tệp lớn. Nó sử dụng tính toán song song để thực hiện các tác vụ tương tự như các thư viện NumPy, pandas và scikit-learn. 

Chạy một hàm logic đơn giản trên tập dữ liệu lớn 4GB sẽ mất ít nhất 10 phút. Ngay cả với máy mạnh hơn, bạn cũng khó rút ngắn thời gian xử lý xuống vài giây. Dask dùng lập lịch tác vụ động và thu thập dữ liệu song song để đạt kết quả nhanh trên cùng một máy. 

API tương tự pandas và scikit-learn. Nó linh hoạt, thuần Python, có thể mở rộng lên (1000 lõi) và thu nhỏ xuống (một lõi), đồng thời cung cấp phản hồi và chẩn đoán nhanh để hỗ trợ con người. 

Tìm hiểu thêm về Dask bằng cách tham gia khóa học Lập trình song song với Dask.

Các công cụ trực quan hóa dữ liệu bằng Python

Trực quan hóa dữ liệu thổi hồn vào phân tích dữ liệu. Nếu bạn muốn giải thích cho các lãnh đạo không chuyên về kỹ thuật, bạn cần kể câu chuyện dữ liệu bằng cách hiển thị biểu đồ cột, đường, phân tán, bản đồ nhiệt và biểu đồ tần suất. Các công cụ trực quan hóa giúp nhà phân tích dữ liệu tạo ra các biểu đồ tương tác, nhiều màu sắc và sạch sẽ chỉ với vài dòng mã. 

14. Matplotlib

Matplotlib là cánh cổng bước vào thế giới trực quan hóa dữ liệu. Bạn sẽ học về nó trong nhiều phần nhập môn trực quan hóa dữ liệu. 

Với Matplotlib, bạn có thể tạo các trực quan hóa tĩnh, động và tương tác có thể tùy biến hoàn toàn. Nó trực quan, và bạn có thể dùng để vẽ 3D, nhiều cấp độ và trực quan hóa chi tiết. Có hàng trăm ví dụ về các trực quan hóa khác nhau trong bộ sưu tập.

Bạn có thể học thêm về Matplotlib trong khóa học Trực quan hóa dữ liệu với Matplotlib của chúng tôi..

15. Seaborn

Seaborn là giao diện cấp cao dựa trên Matplotlib để tạo đồ họa thống kê hấp dẫn. Tương tự Matplotlib, bạn có thể tạo trực quan hóa tương tác chỉ bằng một dòng mã. 

Nó rất linh hoạt và phát huy hiệu quả khi bạn còn mới với trực quan hóa dữ liệu. Để tùy biến, bạn luôn có thể dùng matplotlib để tạo nhiều biểu đồ, chỉnh trục, tiêu đề hoặc thậm chí là màu sắc. Trong một số trường hợp, seaborn sẽ tự tính toán mọi thứ cho bạn và hiển thị distplot, violin plot, residplot, implot, joint plot và boxplot. 

Tìm hiểu thêm về Seaborn bằng cách tham gia khóa học Trực quan hóa dữ liệu với Seaborn trên DataCamp.

16. Plotly

Khi bạn muốn có các tính năng như Tableau hoặc PowerBI, bạn dùng thư viện Python Plotly để hiển thị các biểu đồ tương tác và chất lượng xuất bản. Bạn có thể phóng to một biểu đồ, tách riêng một cột, lọc và thậm chí tạo hoạt ảnh theo nhu cầu. 

Nó có các điều khiển tùy chỉnh và cho phép bạn tạo hoạt ảnh cho trực quan hóa và xử lý chuyển đổi dữ liệu. Plotly cũng có các widget cho Jupyter, biểu đồ 3D, biểu đồ AI, tài chính và khoa học. 

Plotly là công cụ tốt nhất để tạo báo cáo phân tích dữ liệu dựa trên Jupyter. Thay vì tạo nhiều biểu đồ tĩnh, bạn có thể làm một biểu đồ và thêm điều khiển tùy chỉnh để khám phá và giải thích insight dữ liệu. 

Bạn có thể khám phá cách sử dụng Plotly với khóa học Trực quan hóa dữ liệu với Plotly của chúng tôi.

17. Pandas-profiling

Pandas-profiling là công cụ AutoEDA để tạo báo cáo khám phá dữ liệu chỉ với một dòng mã. Báo cáo bao gồm kiểu cột, giá trị khuyết, giá trị duy nhất, thống kê phân vị, thống kê mô tả, biểu đồ tần suất, tương quan, phân tích văn bản, cùng phân tích tệp và ảnh. 

Đây là công cụ khá hữu ích khi bạn có ít thời gian để khám phá. Ví dụ, trong các bài kiểm tra kỹ thuật, chuẩn bị cho họp nhóm và tham gia thi đấu. 

Các công cụ học máy bằng Python

Các công cụ học máy được dùng cho xử lý dữ liệu, tăng cường dữ liệu và xây dựng, huấn luyện, kiểm định các mô hình học máy. Những công cụ này cung cấp một hệ sinh thái hoàn chỉnh để thực hiện mọi tác vụ từ phân loại ảnh đến dự báo chuỗi thời gian. 

18. Scikit-learn

Scikit-learn là công cụ mã nguồn mở để thực hiện phân tích dự đoán. Nó được xây dựng trên Numpy, Scipy và matplotlib. Scikit-learn đã giúp học máy trở nên dễ tiếp cận với mọi người. Nó thân thiện với người mới, và giao diện được thiết kế phù hợp nhu cầu của chuyên gia. 

Scikit-learn cho phép bạn thực hiện phân loại, hồi quy, phân cụm, giảm chiều, tiền xử lý dữ liệu và trích xuất đặc trưng. Nó chủ yếu được dùng cho dữ liệu dạng bảng và thực thi tăng cường dữ liệu cho các mô hình học sâu. Nó cũng cho phép bạn tinh gọn nhiều quy trình nhờ pipeline học máy.  

Tìm hiểu thêm về scikit-learn bằng cách tham gia khóa học Học có giám sát với scikit-learn của chúng tôi.

19. Keras

Keras là một framework học sâu để xử lý dữ liệu phi cấu trúc và huấn luyện trên mạng nơ-ron. Nó được xây dựng trên TensorFlow 2 để cung cấp tăng tốc GPU và TPU. Với Keras, bạn có thể triển khai mô hình của mình trên máy chủ, trình duyệt, Android và hệ thống nhúng. 

API của Keras cung cấp cho bạn giao diện mô hình, các tầng mạng nơ-ron, API callbacks, bộ tối ưu, chỉ số đánh giá, bộ nạp dữ liệu, mô hình tiền huấn luyện, tinh chỉnh mô hình và API cho thị giác máy tính và xử lý ngôn ngữ tự nhiên. Giao diện đơn giản, nhanh và mạnh mẽ. Nó thân thiện với người mới và là cánh cổng vào thế giới mạng nơ-ron sâu. 

Tìm hiểu thêm về Keras bằng cách tham gia khóa học Học sâu với Keras hoặc xem hướng dẫn học sâu với Keras của chúng tôi.

20. PyTorch

PyTorch là framework học sâu mã nguồn mở dành cho nhà nghiên cứu và người làm học máy. Nó mang lại trải nghiệm gỡ lỗi trực tiếp hơn so với Keras, đồng thời cho phép bạn tạo bộ huấn luyện, hàm mất mát và chỉ số tùy chỉnh. 

Những tính năng chính của PyTorch gồm phục vụ mô hình và hỗ trợ sản xuất, huấn luyện phân tán, hệ sinh thái vững mạnh và hỗ trợ đám mây. 

PyTorch cung cấp hỗ trợ chuyên biệt cho NLP, thị giác máy tính, âm thanh và dữ liệu dạng bảng. Chỉ với vài dòng mã, bạn có thể tải mô hình tiền huấn luyện và tinh chỉnh trên một tập dữ liệu mới nhưng tương tự. 

Đây là tương lai của các ứng dụng học sâu, và nghiên cứu học máy hiện đại được thúc đẩy bởi hệ sinh thái Torch. 

Hãy xem khóa học Học sâu với PyTorch để tìm hiểu thêm về các ứng dụng của PyTorch.

21. OpenCV

OpenCV là một framework thị giác máy tính để phát triển các ứng dụng thời gian thực. Bạn có thể dùng nó để xử lý ảnh, trực quan hóa với nhãn và phân đoạn, tăng cường ảnh và video nhằm cải thiện hiệu năng học máy, và xem kết quả thời gian thực kèm nhãn. Đây là công cụ thiết yếu để xử lý ảnh và huấn luyện mô hình học sâu cho các tác vụ thị giác máy tính. 

Tìm hiểu thêm về OpenCV bằng cách tham gia khóa học Xử lý ảnh trên DataCamp.

Kết luận

21 công cụ Python thiết yếu này là cần thiết cho phát triển phần mềm và web, thu thập dữ liệu web, phân tích và trực quan hóa dữ liệu, cũng như học máy. Ngay cả khi bạn không phải là chuyên gia dữ liệu, bạn cũng nên hiểu chức năng của những công cụ này để có trải nghiệm phát triển tốt nhất. 

Nếu bạn mới học Python và muốn nhanh chóng trở thành nhà phát triển Python chuyên nghiệp, hãy xem lộ trình nghề nghiệp Python Programmer. Và nếu bạn muốn bắt đầu sự nghiệp khoa học dữ liệu, hãy xem lộ trình nghề nghiệp Data Scientist with Python.