- vừa được xem lúc

11 Essential Python Tips Every Developer Should Know

0 0 9

Người đăng: James Miller

Theo Viblo Asia

Python đã trở thành một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất thế giới, nhờ cú pháp rõ ràng, dễ đọc và cộng đồng rộng lớn. Nhưng để tận dụng tối đa Python, các lập trình viên nên biết một số mẹo và thủ thuật giúp viết code hiệu quả, dễ bảo trì và tối ưu hơn.

Dưới đây là 11 mẹo Python thiết yếu mà bất kỳ developer nào cũng nên biết.
image.png

1. Sử dụng List Comprehensions thay vì vòng lặp

List comprehensions giúp viết code ngắn gọn và dễ đọc hơn.
Ví dụ: thay vì duyệt qua danh sách và dùng vòng lặp for để thêm phần tử vào list mới, bạn có thể viết trực tiếp trong một dòng.


2. Hiểu rõ sự khác biệt giữa is==

  • == kiểm tra giá trị bằng nhau
  • is kiểm tra cùng một object trong bộ nhớ

3. Sử dụng enumerate() thay vì range(len())

Khi cần vừa index vừa giá trị trong vòng lặp, enumerate() sẽ giúp code rõ ràng hơn.


4. Dùng zip() để kết hợp nhiều iterable

Thay vì duyệt qua từng list song song, bạn có thể sử dụng zip() để xử lý gọn gàng hơn.


5. Tận dụng *args**kwargs

Chúng cho phép bạn truyền số lượng tham số động vào function, linh hoạt hơn trong việc thiết kế API.


6. Biết cách dùng with để quản lý tài nguyên

Thay vì phải đóng file thủ công, with giúp tự động giải phóng tài nguyên khi xong việc.


7. Sử dụng collections để tối ưu dữ liệu

Module collections có các cấu trúc dữ liệu mạnh mẽ như Counter, defaultdict, namedtuple giúp viết code dễ hiểu và hiệu quả hơn.


8. Tận dụng set để loại bỏ phần tử trùng lặp

Dễ dàng chuyển một list thành set để loại bỏ duplicates.


9. Dùng f-strings để format chuỗi

Thay vì .format() hoặc %, f-strings nhanh hơn và dễ đọc hơn.


10. Hiểu lazy evaluation với generator

Generator giúp tiết kiệm bộ nhớ vì không cần lưu toàn bộ dữ liệu trong RAM, chỉ sinh ra khi cần.


11. Biết cách xử lý ngoại lệ đúng cách

Thay vì để code crash, hãy sử dụng try/except/finally để quản lý lỗi hợp lý, tránh việc bỏ qua lỗi quan trọng.


Kết luận

Những mẹo trên sẽ giúp bạn trở thành một Python developer hiệu quả hơn, viết code sạch hơn và dễ bảo trì hơn.

Ngoài ra, khi làm việc trên nhiều dự án Python, việc thiết lập môi trường có thể mất thời gian. Sử dụng các công cụ như ServBay có thể giúp bạn quản lý môi trường phát triển dễ dàng và nhanh chóng hơn, để tập trung nhiều hơn vào việc viết code thay vì cấu hình.
image.png

Bình luận

Bài viết tương tự

- vừa được xem lúc

Lập Trình Hướng Đối Tượng trong Python

Chào các bạn Trong bài này, bạn sẽ tìm hiểu về Lập trình hướng đối tượng (OOP) bằng Python và khái niệm cơ bản của nó và một số các ví dụ. Các bạn cùng tìm hiểu trong bài viết của mình nhé.

0 0 82

- vừa được xem lúc

Lớp trong Python

. Hôm ni, mình học tiếp về bạn “Lớp(class) trong python”, bài blog tiếp theo nằm trong series “Khám phá Đại Bản Doanh Python”(nội dung trong bài series này từ chủ yếu mình lấy từ python.org rồi viết lại hoặc dịch lại theo ngôn ngữ của mình).

0 0 66

- vừa được xem lúc

Tìm hiểu về thư viện Numpy trong Python(Phần 3)

Trong bài viết trước tôi đã giới thiệu cho bạn về NumPy, tìm hiểu về Mảng trong NumPy. Trong bài viết này chúng ta sẽ tiếp tục tìm hiểu về các kiểu dữ liệu khác trong NumPy.

0 0 171

- vừa được xem lúc

Hướng dẫn cài đặt Anaconda trên Ubuntu

Anaconda là một nền tảng mã nguồn mở về Data Science và Machine Learning trên Python thông dụng nhất hiện nay, Anaconda có vai trò đơn giản hóa việc triển khai và quản lí các gói cài đặt khi làm việc với Python. Anaconda được cài đặt dễ dàng trên 3 nền tảng hệ điều hành thông dụng hiện nay là Ubuntu

0 0 74

- vừa được xem lúc

Tùy chỉnh Exceptions trong Python

Chào các bạn trong bài viết này, mình sẽ giới thiệu với các bạn về cách tùy chỉnh các Exceptions trong Python.Mình sẽ giải thích cho các bạn hiểu và cách xử dụng chúng.

0 0 70

- vừa được xem lúc

Không gian tên(namspace) và phạm vi(scope) trong Python

. Khi mình ngồi học và dịch bài "Class trong Python" cho sê-ri "Khám Phá Đại Bản Doanh Python", mình đã đụng hai bạn này, và các bạn thật là trừu tượng và khó gặm. Thế là mình tìm kiếm và viết bài này để hiểu rõ hơn về hai bạn ấy, hi vọng bạn đọc thêm để hiểu về Python nhé.

0 0 73