Python đã lần đầu tiên đạt được vị trí 3 trên bảng xếp hạng Tiobe Index, với mức tăng +2.90%, vượt qua C++ tại thời điểm tháng 7/2019. Với một tín hiệu tích cực, quá rõ ràng cho xu hướng của Python. Bài này mình sẽ điểm qua các giá trị của Python để trả lời câu hỏi “Tại sao nên học Python” từ bây giờ?

Python ở Tiobe Index: https://www.tiobe.com/tiobe-index/python/

Đôi nét sơ lược về Python

Python là một ngôn ngữ lập trình thông dịch, tương tác, hướng đối tượng và là ngôn ngữ bậc cao, có mục đích chung chung. Được tạo ra bởi Guido van Rossum trong giai đoạn 1985 – 1990. Python là ngôn ngữ của năm 2018 theo bảng xếp hạng Tiobe Index, hạng 3 là thứ hạng cao nhất đạt được.

Lý do Youtube được Google mua lại một phần là vì Python đã được sử dụng trong nền tảng này để tạo ra, phát hành tính năng nhanh hơn Google Video tại thời điểm 2006. Nền tảng youtube lúc đó chỉ có khoảng 20 lập trình viên so với hàng trăm kỹ sư giỏi của Google sử dụng C/C++.

Những điểm mạnh của Python

Mục đích chung chung/General-purpose

Do đặc tính mục đích chung chung của Python, nên Python có thể sử dụng được ở rất nhiều lĩnh vực. Hầu như tất cả ngoại trừ xử lý giao diện ở trình duyệt. Ở độ bao phủ này thì Python chỉ thua mỗi JS, nhưng bù lại Python lại mạnh hơn JS ở mảng về AI. Như vậy nếu bạn có thể lập trình được Python thì có thể làm được rất nhiều việc. Python cũng phù hợp cho các bạn yêu thích khởi nghiệp. Chính vì độ uyển chuyển và thiết kế ra sản phẩm nhanh của Python.

Tương tác/Interactive

Tính năng tương tác nghĩa là bạn có thể truy cập vào shell của python bằng lệnh python. Sau đó có thể viết mã hàm (function), lớp (class) hoặc sử dụng các hàm tích hợp sẵn của python. Không nhiều ngôn ngữ lập trình hỗ trợ tính năng tương tác này. Chỉ có 1 vài ngôn ngữ khác không phổ biến và được sử dụng rộng rãi như lisps (bao gồm lisp, scheme gồm clojure), sml, ocaml, haskell, F#, erlang, scala, ruby, python, lua, groovy, prolog.

Sử dụng thư viện/Import

Cách quản lý thư viện của Python khá linh động, bạn có thể import một hàm; hay class từ thư viện có sẵn, hoặc được cài đặt từ bên thứ ba, hay từ thư mục của dự án. Khái niệm import này sẽ gần giống với Nodejs, PHP hoặc các ngôn ngữ khác. Tuy nhiên điểm khác biệt lớn nhất là có thể sử dụng cùng tên hàm cho từng mô đun (module) khác nhau.

Tính rõ ràng, dễ đọc hiểu/Readability & simplicity

Ví dụ xét đoạn mã sau:

// Python
x = 12
y = 5
result = x / y
if result > 5.5:
    print("12 divided by 5 is greater than 5.5)
else
    print("12 divided by 5 is NOT greater than 5.5)

// C++
#include <iostream>
int main()
{
    double x = 12;
    double y = 5;
    double result = x / y;
    if(result > 5.5)
        std::cout << "12 divided by 5 is greater than 5.5" << std::endl;
    else
        std::cout << "12 divided by 5 is NOT greater than 5.5" << std::endl;
    return 0;
}

Rõ ràng với 1 người chưa biết lập trình thì đoạn mã 1 với Python dễ đọc và dễ hiểu hơn nhiều so với C++. Ngay cả so sánh với JS hay PHP thì Python vẫn vượt trội hơn về tính dễ đọc, dễ hiểu. Python sử dụng cú pháp tương tự tiếng Anh, vì tương tự ngôn ngữ con người nên dễ tiếp thu hơn. Đó cũng là lý do vì sao Python đang dần trở thành ngôn ngữ lập trình được dùng để dạy cho trẻ em.

Những điểm yếu/vấn đề của Python

Khác biệt về cú pháp so với ngôn ngữ khác

Gọi là điểm yếu thì không hẳn, nhưng so với các ngôn ngữ khác như PHP, JS, C, Java thì có dấu chấm kết thúc dòng, có các cặp {} để phân biệt khối, khối trong Python sẽ do số lượng khoảng trắng quy định (indent). Sẽ khiến bạn khó khăn 1 chút khi mới tiếp cận Python, cũng dễ xảy ra lỗi hơn nếu sai indent.

Không thể triển khai trên di động

Python hoạt động tốt ở môi trường máy chủ và ứng dụng máy tính để bàn (desktop applications), tuy nhiên ở trên điện thoại di động thì vẫn chưa có nền tảng nào hỗ trợ. So sánh 1 chút với Nodejs với React Native hay Dart với Flutter thì độ phủ thấp hơn. Với Nodejs và Dart có thể sử dụng cho ứng dụng di động đồng thời cho cả ở máy chủ và ứng dụng máy tính để bàn.

Tốc độ thực thi chậm

Python thực thi chậm hơn PHP 7, Nodejs là điều đã được kiểm chứng, cũng nhiều benchmark được thực hiện rồi. Nếu bạn thực sự đã có ý tưởng sản phẩm và tốc độ thực thi là bắt buộc, thì đây là 1 rào cản khó khăn. Nhưng nếu sử dụng Pypy, hoặc Cython, Numba để cải thiện và nhận lấy lợi ích khác từ Python và hi sinh một phần tốc độ thì cũng không phải là không tốt.

Lỗi run-time

Vì là ngôn ngữ kiểu động (dynamic typed) vì vậy khi chạy (run-time) chương trình Python có thể vẫn xảy ra lỗi về kiểu dữ liệu. Bạn sẽ phải sử dụng try/catch tốt hoặc cải thiện bằng các công cụ checker, linter.

Tại sao Python lại tăng trưởng nhanh như vậy?

Kỷ nguyên AI

Python được sử dụng nhiều trong kỷ nguyên AI khi mà tốc độ thực thi không quá quan trọng bằng tốc độ tính toán của GPU. Còn khả năng của Python thì được ứng dụng thích hợp vì dễ hiểu, dễ bảo trì. Để làm ra sản phẩm thông minh, tính năng AI có thể được huấn luyện hàng trăm giờ nhờ GPU. Trước đó còn có công việc xử lý số liệu, làm prototype…, tất cả những tác vụ này thì Python phù hợp nhất. Vì phần lớn thời gian được thực hiện bằng GPU, nên tốc độ thực thi của C/C++ hay Java không còn là điểm mạnh.

Dành cho các bạn làm Data Science, Python có thư viện Streamlit rất hữu dụng để làm báo cáo, demo.

Blockchain & IOT (Internet of things)

Bạn có thể thiết kế 1 blockchain đơn giản với 50 dòng code! Đây là điều tuyệt vời để bắt đầu với blockchain vì có thể làm thử nghiệm 1 cái gì đó rất nhanh. Python không chạy được trực tiếp trên GPU nên vẫn còn hạn chế với các ứng dụng blockchain đòi hỏi khả năng mining. Nhưng với IOT kết hợp blockchain thì lại là chuyện khác! IOT là những thiết bị có cấu hình thấp hoặc rất thấp, vì vậy Python hoàn toàn phù hợp để lập trình tương tác với các thiết bị này.

Kết hợp ứng dụng blockchain vào IOT đã và đang được triển khai rộng rãi. Vì vậy Python có cơ hội tham gia và quá trình này một cách chặt chẽ. Vì Python đơn giản, mang tính ứng dụng cao nên được nhiều người sử dụng. Vì vậy tăng trưởng cao là điều tất yếu.

Python có thể làm được gì khác?

Ngoài AI, Blockchain và IOT, Python còn được sử dụng ở mảng web, ứng dụng và lập trình điều khiển, tự động hoá.

Lập trình Web và API

Django và Flask là 2 framework hàng đầu cho lập trình web của Python. Nếu PHP có WordPress đang thống lĩnh thị trường thì Python với Django có nền tảng tương tự. Điểm mạnh của Django chính là phát triển web dựa trên ORM và có hệ thống Dashboard mạnh mẽ bao gồm hệ thống xác thực, phân quyền người dùng. Trong phân khúc này, nếu đã có bản template HTML thì Django sẽ phát triển ra ứng dụng nhanh hơn WordPress. Tài liệu của Django cũng rất phong phú và chi tiết, rõ ràng.

Flask thì nhỏ và uyển chuyển hơn Django, có tốc độ khá tốt nhưng thường dùng để lập trình API. Ngoài ra lập trình API thì mới nổi nền tảng FastAPI. Vì tận dụng tính năng async/await cho tốc độ rất tốt và có thể tạo ra tài liệu cho API chuẩn.

Ứng dụng, game & lập trình điều khiển, tự động hoá

Nhiều nền tảng có thể dùng để viết ứng dụng đa nền tảng cho Window, Macos hay Linux như: PyQT, PyGi, Kivy, Tk… ; hoặc tập trung duy nhất cho Macos như Cocoa, PyObjC, xem thêm GUI cho Python. Trong ứng dụng đa nền tảng thì Python không mạnh bằng JS với Electron, hoặc với Dart/Flutter. Tuy nhiên ứng dụng của Python thì có giao diện tự nhiên (native) hơn. Ngoài ra cũng có thể viết game 2D với Python và cũng khá nhiều nền tảng hỗ trợ.

Về điều khiển và tự động thì Python đang dần thay thế các câu lệnh phức tạp của Bash với khả năng lập trình uyển chuyển. Ví dụ bạn có thể điều khiển hệ thống máy chủ, dịch vụ cloud ở AWS bằng Python khá dễ dàng và được hỗ trợ chính chủ, hoặc làm ứng dụng auto-pull github khi có commit mới.

Hướng dẫn cách học Python hiệu quả

Mình cũng từng lướt nhanh khi học Python, nhưng sau một hồi đi lung tung mình nhận thấy cần phải học Python căn bản thật chắc. Đây là các phần cần phải học chắc Python để sử dụng hiệu quả:

• Cú pháp, bao gồm cách viết hàm, lớp, module
• Kiểu dữ liệu, cần nắm vững list, tuple, set, dict
• Cách debug
• Các cách xử lý dữ liệu ngày tháng, dữ liệu kiểu chuỗi, xử lý tập tin

Danh sách một vài tài nguyên cho việc học Python

Bạn nào đã nắm 1 ngôn ngữ lập trình rồi thì đọc hết và làm theo được các cheatsheet là tương đối ổn rồi.

• Python cheatsheet 1
• Python cheatsheet 2
• Learn Python in Y minutes
• https://www.pcwdld.com/python-cheat-sheet 

Mấy cái “cheatsheet” hay “learn X in Y” là để tham khảo thôi. Đọc xong tưởng mình hiểu rồi hông luyện tập thì mãi chỉ là số 0 tròn trĩnh. Đừng ảo tưởng sức mạnh!

• Intro to Python for Data Science
• The Complete Python Masterclass: Learn Python From Scratch
• Learn Python – Best Python Tutorials
• Learn Python for Data Science – Dataquest
• Python Programming Books
• Python: Learn Python in One Day and Learn It Well
• Codecademy: Python
• Python Step by Step: Build a Data Analysis Program
• Learning Python, 5th Edition
• Learn Python The Hardway (http://learnpythonthehardway.org/)
• How to Think like a Computer Scientist (http://greenteapress.com/thinkpy…)
• Learning Python – 4th Edition (http://www.rmi.net/~lutz/about-l…)
• Byte of Python (http://www.swaroopch.org/notes/P…)
• Beginning Python (http://www.apress.com/9781590599822)
• The Python Standard Library by example (The Python Standard Library By Example)
• Python in a nutshell (http://shop.oreilly.com/product/…)
• Head First Python
• Core Python Programming (http://corepython.com/)
• MIT’s introductory course (Introduction to Computer Science and Programming)
• Google for Education Python course: Google’s Python Class
• Automate the Boring Stuff with Python: Practical Programming for Total Beginners
• JavaTpoint is the best resources to learn Online Python Tutorial for beginners.
• http://www.learnbay.in – Online Instructor led Training in Python Basics/Advance

Bạn nhìn danh sách này có thể dài, tất nhiên không thể học hết. Điều quan trọng là bạn thích chủ đề nào. Và quan trọng nhất là học Python cho xong một chủ đề. Không nên bỏ học giữa chừng vì thấy chủ đề khác, khoá học khác “có thể” hay hơn.

Ngoài ra, cần phải luyện hàng ngày thì mới lên tay nhanh và chắc được.

Fullstack Station Tips

Nhiều người khuyến nghị là phải học bằng cách làm 1 dự án cụ thể. Đây cũng là điều đúng tuy nhiên thực sự có 1 trở ngại cần phải nói rõ. Ví dụ mình bắt đầu học Python bằng làm dự án dùng Django, với kỹ năng lập trình web nhiều năm việc mình làm Django không hề khó. Nhưng với tài liệu chính thống 2000 trang của Django thì thật không thể nào đọc nổi.

Nhưng những kiến thức về Django không giúp gì nhiều về học Python cơ bản.

Tương tự như vậy khi học về Machine Learning, thường sẽ cần dùng Numpy, Pandas, … . Học Python bằng những thư viện này hầu như không giúp gì cho việc học Python. Tốt nhất là tài liệu của Python: https://docs.python.org/3/tutorial/index.html, hoặc 1 cuốn sách nào đó chuyên về học Python. Khi bạn giỏi Python, bạn đi hướng nào cũng được.

Tóm lại, là cần học cơ bản chắc, đừng học python kết hợp với 1 lĩnh vực mới. Học 2 thứ mới cùng 1 lúc, chỉ khiến bạn mất thời gian, vì cả 2 đều không giỏi.

Còn nếu bạn không đủ động lực để học thuần Python? OK, kết cục đã rõ!

Tham khảo

https://www.zdnet.com/article/python-is-eating-the-world-how-one-developers-side-project-became-the-hottest-programming-language-on-the-planet/

https://www.quora.com/What-about-the-future-of-Python-and-Django

https://blog.geekforbrains.com/why-im-switching-from-python-to-nodejs-1fbc17dc797a?gi=f9c2204ab02e

https://blog.geekforbrains.com/after-a-year-of-using-nodejs-in-production-78eecef1f65a?source=post_page—————————

Comments