Bạn đang xem bài viết Bài 3. Sử Dụng Jupyter Notebook Cho Python được cập nhật mới nhất tháng 9 năm 2023 trên website Utly.edu.vn. Hy vọng những thông tin mà chúng tôi đã chia sẻ là hữu ích với bạn. Nếu nội dung hay, ý nghĩa bạn hãy chia sẻ với bạn bè của mình và luôn theo dõi, ủng hộ chúng tôi để cập nhật những thông tin mới nhất.
1. Giới thiệuỞ Bài 2, chúng ta đã biết được cách cài đặt Anaconda và sử dụng nhanh Jupyter Notebook. Ở bài này, chúng ta sẽ tìm hiểu sâu hơn về Jupyter Notebook và cách sử dụng nó; Jupyter Notebook là gì ? Tại sao chúng ta nên sử dụng
là một ứng dụng web mã nguồn mở cho phép bạn tạo hoặc chia sẻ những văn bản chứa:
Jupyter Notebook là một công cụ tuyệt vời để:
Khởi động Jupyter Notebook và tạo mới một notebook (Nếu bạn đã quên hãy xem lại bài 2)
Chuyển về Tab quản lý file của Jupyter, bạn sẽ thấy một file mới có tên notebook01.ipynb với trạng thái là vì notebook này đang được mở. Bạn cũng có thể tắt một notebook bằng cách nhấn Shutdown.
3. Làm việc với notebook
Một notebook bao gồm nhiều cell (ô). Khi tạo mới một notebook, bạn luôn được tạo sẵn một cell rỗng đầu tiên.
Cell trên có kiểu là “Code”, điều đó có nghĩa là bạn có thể gõ code Python và thực thi ngay lập tức. Để thực thi code, bạn có thể nhấn nút Run cell hoặc nhấn Ctrl + Enter.
Kết quả ngay lập tức được hiển thị tại ô bên dưới. Một cell rỗng sẽ được tạo sau khi bạn thực thi code. Hãy gõ tiếp một đoạn code Python để thử nghiệm nào:
Sau khi chuyển, hãy nhập ngay một đoạn Markdown để thử nghiệm nào.
Bạn cũng nhấn nút Run cell hoặc nhấn Ctrl + Enter để xem kết quả.
Bạn có thể tham khảo bảng các phím tắt để có thể sử dụng Jupyter notebook một cách linh hoạt và nhanh hơn. Nói nôm na là không cần dùng đến chuột đấy.
4. Checkpoints
Một trong những chức năng cực hay của Jupyter Notebook là Checkpoints. Bằng cách tạo các Checkpoints lưu trạng thái hiện tại của notebook, Jupyter Notebook cho phép bạn có thể quay lại thời điểm tạo Checkpoints để kiểm tra hoặc hoàn tác trước đó.
Bây giờ bạn đã hiểu về Jupyter Notebook. Bạn có thể tạo một notebook cho riêng mình và sử dụng nó cho dự án Python sắp tới của bạn. Jupyter Notebook là một công cụ sử dụng Python hoàn hảo cho việc tính toán khoa học (Scientific computing) và phân tích dữ liệu (data analysis) với những thư viện như numpy, pandas và mathplotlib.
Hà Phương – Mechasolution Việt Nam.
Cài Đặt, Sử Dụng Jupyter Notebook
Jupyter là gì?
Là nền tảng tính toán khoa học mã nguồn mở, interactive, hỗ trợ hơn 40 ngôn ngữ lập trình, trong đó có python (jupyter = julia + python + R). Bài này tập trung vào việc cài đặt, sử dụng jupyter notebook trong lập trình python, cụ thể là giảng dạy python bằng jupyter. Bên cạnh đó, mình thường sử dụng jupyter notebook làm môi trường chạy thử code python ở dạng interactive, trước khi lưu vào script (Biết kết quả từng bước mình làm vẫn thích hơn nhỉ – đó là điểm mạnh của interactive).
Jupyter notebookTrước đây là ipython notebook, đổi tên thành jupyter notebook với mục tiêu hỗ trợ nhiều ngôn ngữ hơn. Là ứng dụng chạy trên nền web cho phép chạy interactive python (tương tự ipython). Hơn thế nữa, nó còn hỗ trợ vẽ các đồ thị, biểu đồ, hỗ trợ viết 1 “notebook” bằng cách sử dụng Markdown
Cài đặt jupyter notebookTrên Windows làm theo hướng dẫn này
Trên các hệ điều hành khác, yêu cầu máy đã cài python 3, pip và virtualenv.
1. Tạo virtualenv để chạy riêng jupyter: ╭─ ~ ╰─$ virtualenv -p $(which python3) jupyter Running virtualenv with interpreter /usr/local/bin/python3 Using base prefix '/usr/local' New python executable in /home/htl/jupyter/bin/python3 Also creating executable in /home/htl/jupyter/bin/python Installing setuptools, pip, wheel...done. 2. Kích hoạt virtualenv vừa tạo: ╭─ ~ ╰─$ source ~/jupyter/bin/activate (jupyter) ╭─ ~ ╰─$ 3. Cài jupyter notebook: 4. Khởi động jupyter notebook: (jupyter) ╭─ ~ ╰─$ jupyter notebook [I 21:06:04.603 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /run/user/1000/jupyter/notebook_cookie_secret [I 21:06:04.900 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/htl [I 21:06:04.901 NotebookApp] 0 active kernels [I 21:06:04.901 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8888/ [I 21:06:04.901 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).Trình duyệt web mở ra tại địa chỉ: http://localhost:8888 vào môi trường jupyter notebook.
Sử dụng jupyter cơ bản:
1 Notebook bao gồm nhiều cell, mỗi cell có thể ở dạng code, markdown hoặc raw (thường dùng code và markdown). Cell có hỗ trợ syntax highlighting tùy vào trạng thái code hoặc markdown.
Khi thấy con trỏ nhấp nháy trong cell, bạn đang ở edit mode. Để chuyển sang command mode, bấm esc, khi đó bạn có thể di chuyển giữa các cell bằng các phím mũi tên, hoặc thao tác với các cell bằng các phím tắt như:
enter - chuyển sang edit mode a - insert cell above b - insert cell below c - copy cell x - cut cell v - paste cell below shift + v - paste cell above dd - delete cell m - chuyển cell sang dạng markdown y - chuyển cell sang dạng code l - bật/tắt line number ... h - bật help để xem phím tắt
Một số phím tắt khi ở edit mode:
Khi đang ở edit mode, muốn xem help mà ko muốn ( ) rồi bấm shift+tab thì gõ command?, ví dụ len? rồi shift + enter
Code cell hỗ trợ auto complete code bằng phím tab
Sau khi gõ code trong 1 cell, có thể chạy cell bằng 1 trong các cách:
shift+enter: chạy code đó và chọn 1 cell ở dòng dưới (nếu chưa có sẽ tự thêm và chọn cell mới) alt+enter: chạy code và thêm 1 cell ở dưới ctrl+enter: chạy codeNgoài việc chạy được python code, 1 code cell có thể chạy được magic commands, hoặc chạy shell command bằng dấu !, ví dụ:
In [1]: ! cat /etc/passwd root:x:0:0:root:/root:/bin/zsh bin:x:1:1:bin:/bin:/sbin/nologin daemon:x:2:2:daemon:/sbin:/sbin/nologin adm:x:3:4:adm:/var/adm:/sbin/nologin lp:x:4:7:lp:/var/spool/lpd:/sbin/nologin sync:x:5:0:sync:/sbin:/bin/sync shutdown:x:6:0:shutdown:/sbin:/sbin/shutdown halt:x:7:0:halt:/sbin:/sbin/halt(Mình đã dùng ! để chay wget và cả pip nữa, lol)
Cơ bản đủ để dùng giảng dạy python. Tìm hiểu thêm tại: ipython documentation hoặc jupyter documentation
Happy coding python!
Bài 8: Sử Dụng Hàm Trong Python3
Hàm (Function) là những phần tái sử dụng của chương trình. Chúng cho phép bạn đặt tên cho một khối các câu lệnh, cho phép bạn chạy khối đó bằng cách sử dụng tên được chỉ định ở bất kỳ đâu trong chương trình của bạn với số lần không hạn chế. Điều này được gọi là gọi hàm. Sau này các bạn sẽ sử dụng rất nhiều các hàm tích như len và range.
Khái niệm cơ bản của Hàm trong PythonCác Hàm được xác định bằng cách sử dụng từ khóa ” def “. Sau khi từ khóa này xuất hiện một tên định danh cho hàm, theo sau là một cặp dấu ngoặc đơn có thể kèm theo một số tên của các biến và bởi dấu hai chấm cuối cùng kết thúc dòng. Tiếp theo sau là khối các câu lệnh của Hàm. Một ví dụ sẽ cho thấy điều này thực sự rất đơn giản:
Tạo một file với tên chúng tôi
def say_hello(): # Block nay thuoc vao ham print('hello world!') # Ket thuc ham say_hello() # Goi ham lan thu nhat say_hello() # Goi ham lan thu haiKết quả:
hello world! hello world! Process finished with exit code 0 Các thông số của Hàm (Function Parameters)Một hàm có thể lấy tham số, là các giá trị bạn cung cấp cho hàm để hàm có thể sử dụng các giá trị đó cho một mục đích cụ thể. Các tham số này giống như các biến ngoại, trừ các giá trị của các biến này được xác định khi chúng ta gọi hàm và đã được gán các giá trị khi hàm chạy.
Các tham số được chỉ định trong cặp dấu ngoặc trong khai báo hàm, được phân tách bằng dấu phẩy. Khi chúng ta gọi hàm, chúng ta cung cấp các giá trị theo cùng một cách. Lưu ý thuật ngữ được sử dụng – các tên được đưa ra trong định nghĩa hàm được gọi là trong khi các giá trị bạn cung cấp trong lệnh gọi hàm được gọi là .
Ví dụ (tạo file function_param.py):
def print_max(a,b): print(a, ' la so lon nhat') elif a == b: print(a,' bang ', b) else: print(b, ' la so lon nhat') print_max(5,6) x = 7 y = 8 print_max(x,y)Kết quả:
6 la so lon nhat 8 la so lon nhat Process finished with exit code 0 Biến cục bộ (Local Variables)Ví dụ (tạo file function_local.py):
x = 50 def func(x): print('Gia tri cua bien x: ', x) x = 2 print('Gia tri cua bien x: ', x) func(x) print('Gia tri cua x van la: ', x)Kết quả:
Gia tri cua bien x: 50 Gia tri cua bien x: 2 Gia tri cua x van la: 50 Process finished with exit code 0 Biến toàn cục (The global statement)Nếu bạn muốn gán giá trị cho một tên được xác định ở cấp cao nhất của chương trình (nghĩa là không nằm trong bất kỳ loại phạm vi nào như hàm hoặc lớp), thì bạn phải nói với Python rằng biến đó không phải là cục bộ mà là toàn cục. Chúng ta làm điều này bằng cách sử dụng khai báo global.
Không thể gán giá trị cho một biến được khai báo bên ngoài hàm mà không có câu lệnh global.
Ví dụ (tạo file function_global.py):
x = 50 def func(): global x print('Gia tri cua x la: ', x) x = 2 print('Thay doi gia tri bien global x thanh: ', x) func() print('Gia tri cua x la: ', x)Kết quả:
Gia tri cua x la: 50 Thay doi gia tri bien global x thanh: 2 Gia tri cua x la: 2 Process finished with exit code 0 Giá trị đối số mặc định (Default Argument)Đối với một số hàm, bạn có thể muốn tạo một số đối số tùy chọn và sử dụng các giá trị mặc định trong trường hợp người dùng không muốn cung cấp giá trị cho chúng. Điều này được thực hiện với sự trợ giúp của các giá trị đối số mặc định (Default Argument). Bạn có thể chỉ định các giá trị đối số mặc định cho các đối số bằng cách thêm vào tên đối số trong định nghĩa hàm của toán tử gán ( =) theo sau là giá trị mặc định.
Lưu ý rằng giá trị đối số mặc định phải là hằng số. Chính xác hơn, giá trị đối số mặc định sẽ không thay đổi – điều này được giải thích chi tiết trong các chương sau. Bây giờ, chỉ cần nhớ điều này.
Ví dụ (tạo một file function_default.py):
def say(message, times=1): print(message * times) say('Hello') say('World', 5)Đầu ra:
$ python function_default.py Hello WorldWorldWorldWorldWorld Khoá của đối số (Keyword Arguments)Nếu bạn có một hàm có nhiều tham số và bạn chỉ muốn chỉ định một số trong số chúng, thì bạn có thể đưa ra các giá trị cho các tham số đó bằng cách đặt tên cho chúng – đây được gọi là từ khóa đối số (keyword arguments) – chúng ta sử dụng từ khóa thay vì vị trí để xác định các đối số cho hàm.
Có hai ưu điểm – Một, sử dụng hàm dễ dàng hơn vì chúng ta không cần phải lo lắng về thứ tự của các đối số. Hai, chúng ta chỉ có thể cung cấp các giá trị cho các tham số mà chúng ta muốn, miễn là các tham số khác có giá trị đối số mặc định.
Ví dụ (tạo file mới function_keyword.py):
def func(a, b=5, c=10): print('a is', a, 'and b is', b, 'and c is', c) func(3, 7) func(25, c=24) func(c=50, a=100)Đầu ra:
$ python function_keyword.py a is 3 and b is 7 and c is 10 a is 25 and b is 5 and c is 24 a is 100 and b is 5 and c is 50 Thông số VarArssNếu bạn muốn số lượng các tham số của hàm có thể thay đổi được, bạn có thể sử dụng các dấu ( * ) ở phần khai báo tham số của hàm.
Ví dụ (tạo file function_varargs.py):
def total(a=5, *numbers, **phonebook): print('a', a) #iterate through all the items in tuple for single_item in numbers: print('single_item', single_item) #iterate through all the items in dictionary for first_part, second_part in phonebook.items(): print(first_part,second_part) total(10,1,2,3,Jack=1123,John=2231,Inge=1560)Đầu ra:
$ python function_varargs.py a 10 single_item 1 single_item 2 single_item 3 Inge 1560 John 2231 Jack 1123 Câu lệnh return trong PythonCâu lệnh return được sử dụng để trả về từ một hàm tức là thoát ra khỏi hàm. Chúng ta có thể tùy chọn trả về một giá trị từ hàm.
Ví dụ (tạo file function_return.py):
def maximum(x, y): return x elif x == y: return 'The numbers are equal' else: return y print(maximum(2, 3))Đầu ra:
$ python function_return.py 3 DocStrings trong PythonPython có một tính năng tiện lợi gọi là chuỗi tài liệu , thường được gọi bằng tên ngắn hơn của nó docstrings . DocStrings là một công cụ quan trọng mà bạn nên sử dụng vì nó giúp ghi lại chương trình tốt hơn và dễ hiểu hơn. Chúng ta thậm chí có thể in hoặc sử dụng các chuỗi này trong các hàm.
Ví dụ (tạo file function_docstring.py):
def print_max(x, y): '''Prints the maximum of two numbers. The two values must be integers.''' # convert to integers, if possible x = int(x) y = int(y) print(x, 'is maximum') else: print(y, 'is maximum') print_max(3, 5) print(print_max.__doc__)Đầu ra:
$ python function_docstring.py 5 is maximum Prints the maximum of two numbers. The two values must be integers.Bài tiếp theo, chúng ta sẽ xem cách sử dụng cũng như tạo các mô-đun (module) Python 3.
Giới Thiệu Về Jupyter Notebook
Chào mừng các bạn quay trở lại với loạt bài Tự Học Tensorflow của chúng tôi Bài viết này sẽ giới thiệu đến các bạn về Jupyter notebook và cách sử dụng với AWS. Bắt đầu thôi!
Jupyter notebook à một ứng dụng web cho phép người dùng viết code và các phần tử văn bản đa dạng thức. Bên trong Notebooks, bạn có thể viết đoạn văn, phương trình, tiêu đề, thêm liên kết, số liệu, v.v. Jupyter notebook cũng là một cách thuận tiện để chạy phân tích dữ liệu.
Giới thiệu về ứng dụng Jupyter NotebookỨng dụng Jupyter Notebook là giao diện nơi bạn có thể viết các tập lệnh và code thông qua trình duyệt web của mình. Ứng dụng có thể được sử dụng cục bộ, có nghĩa là bạn không cần truy cập internet hoặc máy chủ từ xa.
Mỗi tính toán được thực hiện thông qua một kernel. Một kernel mới được tạo mỗi khi bạn khởi chạy Jupyter.
Cách sử dụng Notebookchúng ta sẽ viết một dòng code đơn giản để làm quen với môi trường của Jupyter.
Bước 1) Bạn thêm một thư mục bên trong thư mục làm việc chứa tất cả các notebooks bạn sẽ tạo trong các bài hướng dẫn về TensorFlow.
Mở Terminal và viết:
Giải thích:
mkdir jupyter_tf: Tạo tên thư mục jupyter_tf
jupyter notebook: Mở ứng dụng web Jupyter
Bước 2) Bạn có thể thấy thư mục mới bên trong môi trường. Nhấp vào thư mục jupyter_tf.
Bước 3) Bên trong thư mục này, bạn sẽ tạo notebook đầu tiên của mình. Nhấp vào nút New và Python 3.
Bước 4) Bạn đang ở bên trong môi trường Jupyter. Cho đến nay, notebook của bạn được gọi là Untiltled.ipynb. Đây là tên mặc định do Jupyter đưa ra. Hãy đổi tên nó bằng cách nhấp vào File và Rename.
Bạn có thể đổi tên nó là Introduction_jupyter.
Trong Jupyter notebook, bạn viết code, chú thích hoặc văn bản bên trong các ô.
Bên trong một ô, bạn có thể viết một dòng code.
Hoặc nhiều dòng. Jupyter đọc code hết dòng này đến dòng khác.
Ví dụ: nếu bạn viết code sau bên trong một ô.
Nó sẽ tạo ra đầu ra này.
Dòng code đầu tiên của bạn sẽ là in TEK4VN. Bên trong ô, bạn có thể viết:
Có hai cách để chạy code trong Jupyter:
Để chạy code, bạn có thể nhấp vào Cell, sau đó nhấp vào Run và Run Cells and Select Below:
Và cố gắng sử dụng phím tắt để chạy code. Sử dụng shift + enter. Nó sẽ thực thi ô và chèn một ô trống mới bên dưới, giống như bạn đã làm trước đây.
Cài đặt Jupyter Notebook với AWS PHẦN 1: Thiết lập cặp khóa
Bạn có thể gọi nó là Docker key
Nhấp vào Create
Bước 4) Sao chép và dán nó vào folder key.
Bạn cần đặt một thư mục làm việc sẽ chứa file key
Trước hết, hãy tạo một thư mục có tên là key. Nó nằm bên trong thư mục chính Docker. Sau đó, bạn đặt đường dẫn này làm thư mục làm việc của mình.
PHẦN 2: Thiết lập nhóm bảo mậtBước 1) Bạn cần cấu hình một nhóm bảo mật. Có thể truy cập nó bằng bảng điều khiển.
1) Nhập tên nhóm bảo mật ‘jupyter_docker’ và Mô tả nhóm bảo mật cho Docker
2) Bạn cần thêm 4 quy tắc sau:
ssh: port 22, source Anywhere
http: port 80, source Anywhere
https: port 443, source Anywhere
Custom TCP: port 8888, source Anywhere
3) Nhấp vào Create
Phần 3: Khởi chạy instanceCuối cùng bạn đã sẵn sàng để tạo instance.
Máy chủ mặc định là đủ cho nhu cầu của bạn. Bạn có thể chọn Amazon Linux AMI.
AMI là viết tắt của Amazon Machine Image. Nó chứa thông tin cần thiết để khởi động thành công một instance chạy trên máy chủ ảo được lưu trữ trên đám mây.
Tất cả chúng đều đi kèm với các tệp nhị phân mới nhất của khung học sâu được cài đặt sẵn trong các môi trường ảo riêng biệt:
Được cấu hình đầy đủ với NVidia CUDA, cuDNN và NCCL cũng như Intel MKL-DNN.
Bước 2) Chọn t2.micro. Nó là một máy chủ cấp miễn phí. AWS cung cấp miễn phí máy ảo này được trang bị 1 vCPU và 1 GB bộ nhớ. Máy chủ này cung cấp sự cân bằng tốt giữa hiệu suất tính toán, bộ nhớ và mạng. Nó phù hợp với cơ sở dữ liệu vừa và nhỏ.
Bước 5) Giữ cài đặt mặc định và nhấp vào Next: Configure Security Group
Bước 6) Chọn security group bạn đã tạo trước đó, là jupyter_docker
Bước 7) Xem lại cài đặt của bạn và nhấp vào nút launch
Bước 8) Bước cuối cùng là liên kết cặp khóa với instance.
Lúc đầu, hãy đảm bảo rằng bên trong terminal, thư mục làm việc của bạn trỏ đến thư mục có key pair file docker
Chạy code:
Mở kết nối bằng code này.
Có hai code. Trong một số trường hợp, code đầu tiên tránh để Jupyter mở notebook
Trong trường hợp này, hãy sử dụng cái thứ hai để buộc kết nối.
Lần đầu tiên, bạn sẽ được nhắc chấp nhận kết nối.
Khởi chạy phiên bản của bạn (người dùng Windows)Bước 1) Truy cập trang web này để tải xuống PuTTY và PuTTYgen PuTTY.
Bước 2) Mở PuTTYgen và nhấp vào Load. Duyệt qua thư mục chứa tệp .pem.
Bước 6) Truy cập AWS và sao chép public DNS
Trên bảng điều khiển bên trái, mở SSH và mở Auth
Duyệt qua Private Key. Bạn nên chọn .ppk
Nhấp vào Open.
Bước 10) Bạn được kết nối với Amazon Linux AMI.
Phần 4: Cài đặt DockerTrong khi bạn được kết nối với máy chủ qua Putty / Terminal, bạn có thể cài đặt vùng chứa Docker. Thực thi các code sau
Khởi chạy lại kết nối
Người dùng Windows sử dụng SSH như đã đề cập ở trên
Phần 5: Cài đặt JupyterBước 1) Tạo Jupyter với hình ảnh được tạo sẵn
Giải thích code
docker run: Chạy hình ảnh
v: Đính kèm một volume
~/work:/home/jovyan/work: Volume
8888:8888: port
jupyter/datascience-notebook: Image
Cấp quyền cho jupyter notebook
Bước 2) Cài đặt cây để xem thư mục làm việc
2. Lấy tên và sử dụng log để mở Jupyter. Trong bài này, tên của vùng chứa là vigilant_easley. Sử dụng lệnh
Lấy URL
Thay thế (90a3c09282d6 hoặc 127.0.0.1) bằng DNS công khai của phiên bản của bạn
Bước 6) Sao chép và dán URL vào trình duyệt của bạn. Jupyter mở
Đóng kết nối trong teminal
Xử lý sự cốNếu docker không hoạt động, hãy thử tạo lại image bằng cách sử dụng
Kết Luận
Jupyter notebook là một ứng dụng web nơi bạn có thể chạy code Python và R của mình. Dễ dàng chia sẻ và phân tích dữ liệu phong phú với Jupyter.
Để khởi chạy jupyter, hãy viết vào terminal: jupyter notebook
Bạn có thể lưu sổ ghi chép của mình bất cứ lúc nào bạn muốn
Mỗi ô chứa code Python của bạn. Kernel sẽ đọc code từng ô một.
Bạn có thể sử dụng phím tắt để chạy một ô. Theo mặc định: Ctrl + Enter
Bài viết tiếp theo: Kiến thức cơ bản về TensorFlow
Python Là Gì? Hướng Dẫn Viết Chương Trình Sử Dụng Python
Python là 1 trong những ngôn ngữ lập trình phát triển nhanh nhất hiện nay. Các ứng dụng sử dụng các công nghệ AI, Machine Learing, Blockchain… luôn ưu tiên sử dụng Python làm ngôn ngữ lập trình. Trong bài viết này, vinasupport sẽ giới thiệu về Python, cài đặt, và viết chương trình Python cơ bản đầu tiên.
Python là ngôn ngữ lập trình bậc cao, được tạo ra bởi Guido van Rossum và phát hành lần đầu vào năm 1991. Python được thiết kế hướng đối tượng với cú pháp đơn giản, dễ học. Nó tạo ra những chương trình với số lượng dòng code là ít nhất.
Python hiện có 2 version phổ biến là Python 2 và Python 3. Hiện 1 số HDH Linux cũ không hỗ trợ sẵ Python 3 mà cần phải cài đặt. Chúng ta cần lựu chọn 1 phiên bản Python để viết ứng dụng và tất nhiên chúng ta nên sử dụng Python 3.
Thông tin cơ bản
Mô hình: Multi-paradigm: functional, imperative, object-oriented, reflective
Thiết kế: Guido van Rossum
Phát triển: Python Software Foundation
Phát hành lần đầu: 1990;
Phiên bản ổn định: 3.7.3 / 25 March 2023; 2.7.16 / 4 March 2023;
Typing discipline: Duck, dynamic, gradual (từ version 3.5)
License: Python Software Foundation License
Filename extensions: .py, .pyc, .pyd, .pyo (từ đầu tới version 3.5),[5] .pyw, .pyz (từ version 3.5)
Website: www.python.org
2. Cài đặt Python 2.1. Cài đặt Python trên WindowsViệc cài đặt Python trên Windows là dễ dàng, các bạn chỉ cần download file cài đặt có đuôi là .exe và chạy chương trình.
2.2. Cài đặt Python trên Linux (Ubuntu)Vui lòng tham khảo bài viết: Hướng dẫn cài đặt Python 3 và pip 3 trên Ubuntu Linux
3. Sử dụng Python IDE nào để lập trình Python? 3.1. Pycharm (JetBrains)Pycharm là Python IDE được phát triển bởi hãng JetBrains và là IDE để lập trình Python tốt nhất hiện nay. Pycharm có 2 phiên bản là Community (Free, Open Source) và bản Professional có giá $89.00 cho năm đầu tiên.
Visual Studio Code (VS Code) là một trình soạn thảo được phát triển bởi Microsoft, với ưu điểm nhẹ nhàng, dễ sử dụng, dễ dàng mở rộng với nhiều extension được cộng đồng lập trình viên hỗ trợ. Visual Studio Code hỗ trợ nhiều ngôn ngữ lập trình trong đó có Python. Để lập trình Python chúng ta cần cài thêm các Extention cho Python
Chương trình Python đơn giản đầu tiên chính là “Hello world”. Tạo 1 file có tên là chúng tôi với nội dung như sau:
print('Hello world')Để chạy chương trình trên, chúng ta có thể sử dụng IDE hoặc chạy trực tiếp bằng command:
python3 firstapp.pyNguồn: vinasupport.com
Bài 3: Hướng Dẫn Sử Dụng Github Trên Android Studio
Chắc bạn đã xem qua bài 2 và tạo thử một Project đầu tiên rồi đúng không nào, thế thì hôm chúng ta sẽ biết qua một kĩ thuât mới đó là sử GITHUB để lưu các dự án bạn làm hoặc là tải các sourch code trên mạng đã lưu lên Github về trong vài nốt nhạc mà Android Studio đã hỗ trợ sẵn.
Đây là những kĩ thuật mà chỉ khi đi làm bạn mới sử dụng đến chứ bình thường sẽ không ai hướng dẫn phần này cả và trong khuôn khổ Series hướng dẫn của mình thì mình sẽ lưu các project trên Github hết để các bạn có thể dễ dàng tải về và sử dụng trong vài giây thôi chứ nén lại file thì không phải là cách hay nữa rồi.
Sử dụng GitHub trong Android Studio Github là gì?Thực ra giải thích cái này rất dài dòng theo cách hiểu của lập trình viên, và mình cũng không giải thích nỗi nên mình chỉ nói tóm tắt lại cho các hiểu rằng là Github chính một dịch vụ máy chủ mà ở đây nó sẽ lưu tất cả các dự án của bạn khi bạn muốn upload lên đây miễn phí và sau này bạn có thể dễ dàng xem hoặc tải về máy tính của bạn một cách nhanh chóng.
Khi bạn upload sourch code lên thì sẽ có một đường link của dự án đó, bạn có thể vào Android Studio và clone dự án đó về theo đường link đó thì trong vài nốt nhạc dự án của bạn sẽ được import vào AS nhanh chóng và đây là cách mình sử dụng xuyên suốt trong series hướng dẫn của mình.
Tứ là code từ bài mình sẽ lưu trên GitHub và sao đó cung cấp đường link github bạn chỉ việc vào Android Studio clone (tải) dự án đó về là xong chứ không phải làm vòng vò kiểu tải về ,giải nén rồi import vào nữa đâu.
Đăng ký tài khoản Github Lưu trữ Code lên Github Clone project về Android StudioClone có nghĩa là lấy hết code project về máy tính của các bạn, với mỗi projec được đưa lên Github sẽ có 2 lựa chọn để các bạn có thể lấy về đó là tải nó về định dạng file ZIP rồi bạn giải nén sau đó import vào Android Studio của bạn, hoặc là bạn sẽ Clone dự án về luôn android studio của bạn với url git nó cung cấp.
Ở đường link github trên bạn có thể thấy:
Url có dạng https://github.com/thangcoder/Toast.git , chính là url để các bạn clone dự án về, vậy bây giờ bạn đã có được url thì tiến hành vào trong Android Studio để Clone về như sau:
Video hướng dẫn sử dung Github trên Android StudioCập nhật thông tin chi tiết về Bài 3. Sử Dụng Jupyter Notebook Cho Python trên website Utly.edu.vn. Hy vọng nội dung bài viết sẽ đáp ứng được nhu cầu của bạn, chúng tôi sẽ thường xuyên cập nhật mới nội dung để bạn nhận được thông tin nhanh chóng và chính xác nhất. Chúc bạn một ngày tốt lành!