Python là một trong những ngôn ngữ lập trình phổ biến nhất và đang phát triển rất nhanh. Với vô số công cụ Python trên thị trường, hôm nay chúng ta sẽ điểm qua một số công cụ tốt nhất để giúp quá trình phát triển của bạn mượt mà và hiệu quả hơn.
Những công cụ này bao gồm nhiều khía cạnh, từ quản lý môi trường, chuẩn code cho đến cấu trúc dự án và xử lý dữ liệu. Dù bạn là người mới bắt đầu hay một nhà phát triển đã có kinh nghiệm, bạn chắc chắn sẽ tìm thấy một công cụ phù hợp với mình.
ServBay
Bước đầu tiên khi chúng ta viết code thường là gì? Đúng vậy, đó là thiết lập môi trường phát triển (dev environment). Quá trình này đôi khi có thể thực sự khiến người ta nản lòng, lúc thì xung đột phiên bản Python, lúc thì lỗi kết nối cơ sở dữ liệu. ServBay ra đời để giải quyết vấn đề đau đầu này.
Nói một cách đơn giản, ServBay là một công cụ môi trường phát triển cục bộ tích hợp, đặc biệt phù hợp cho các nhà phát triển web. Nó tích hợp sẵn nhiều phiên bản Python, Golang, Java và Node.js, cùng với các cơ sở dữ liệu phổ biến như MySQL, PostgreSQL và MariaDB, và các dịch vụ thông dụng khác như Nginx, Apache và Redis.
Tại sao nó lại hữu ích?
- Cài đặt bằng một cú nhấp chuột: Bạn không còn cần phải cài đặt và cấu hình thủ công từng dịch vụ một. ServBay cung cấp một giao diện đồ họa sạch sẽ cho phép bạn khởi động, dừng hoặc chuyển đổi các dịch vụ chỉ bằng vài cú nhấp chuột.
- Cùng tồn tại nhiều phiên bản: Dự án A cần Python 2.7, trong khi dự án B yêu cầu Python 3.11? Không vấn đề gì. ServBay cho phép bạn dễ dàng quản lý và chuyển đổi giữa các phiên bản Python khác nhau mà không bị ảnh hưởng lẫn nhau.
- Cách ly môi trường: Nó duy trì các môi trường riêng biệt cho các dự án khác nhau, vì vậy bạn không phải lo lắng về việc làm "ô nhiễm" hệ thống của mình.
- Tiết kiệm thời gian và công sức: Đối với việc phát triển web Python liên quan đến cơ sở dữ liệu và các dịch vụ bộ nhớ đệm (như với Django hoặc Flask), nó giúp tiết kiệm một lượng thời gian đáng kể cho việc cấu hình môi trường, cho phép bạn tập trung vào chính đoạn code.
Astral (Ruff)
Bạn có bao giờ cảm thấy công cụ kiểm tra code (linter) của mình chạy hơi chậm không? Đặc biệt là trong một dự án lớn, việc phải chờ vài giây mỗi khi lưu tệp có thể làm gián đoạn dòng suy nghĩ của bạn. Ruff, sản phẩm cốt lõi từ Astral, được tạo ra để giải quyết chính vấn đề này.
Ruff là một công cụ linter và formatter Python siêu nhanh được viết bằng Rust. Mục tiêu của nó là thay thế một loạt các công cụ độc lập như Flake8, isort, pyupgrade, và nhiều hơn nữa.
Tại sao nó lại hữu ích?
- Nhanh, thực sự nhanh: Vì được xây dựng trên Rust, Ruff nhanh hơn hàng chục, thậm chí hàng trăm lần so với các công cụ Python truyền thống. Việc kiểm tra gần như tức thì, mang lại trải nghiệm rất mượt mà.
- Chức năng tích hợp: Nó kết hợp kiểm tra phong cách code, tự động sửa lỗi, sắp xếp import và nhiều chức năng khác vào một công cụ duy nhất. Bạn không còn cần phải cấu hình năm sáu công cụ khác nhau trong dự án của mình; chỉ một tệp cấu hình
ruff.tomllà đủ. - Tương thích tuyệt vời: Bộ quy tắc của nó rất tương thích với các công cụ chính thống như Flake8, giúp việc chuyển đổi trở nên rất dễ dàng.
- Tự động sửa lỗi: Nó không chỉ tìm ra vấn đề mà còn có thể sửa hầu hết chúng bằng một lệnh duy nhất:
ruff check --fix. Một cứu cánh cho các lập trình viên lười biếng.
Nếu bạn vẫn đang phải chịu đựng một linter chậm chạp, tôi thực sự khuyên bạn nên thử Ruff. Sự tăng cường hiệu quả là tức thì và đáng chú ý.
Autopep8
👉 https://github.com/peter-evans/autopep8
Viết code thì thích, nhưng định dạng có thể là một thảm họa. Tôi chắc rằng nhiều bạn đã bị nhắc nhở trong quá trình đánh giá code (code review) về các vấn đề nhỏ như thụt lề, khoảng trắng hoặc ngắt dòng. Autopep8 là một công cụ tự động định dạng code của bạn để tuân thủ tiêu chuẩn PEP 8.
PEP 8 là hướng dẫn về phong cách code được cộng đồng Python chấp nhận, và việc tuân theo nó giúp code của bạn dễ đọc hơn.
Tại sao nó lại hữu ích?
- Tập trung vào việc sửa lỗi: Mục tiêu của nó rất đơn giản: làm cho code của bạn tuân thủ PEP 8. Nó chỉ sửa đổi những phần code không phù hợp với tiêu chuẩn.
- Cách tiếp cận nhẹ nhàng: Nó sẽ không thực hiện những thay đổi lớn đối với code của bạn. Nó chỉ sửa các vấn đề định dạng cần thiết, như khoảng trắng thừa hoặc thụt lề không chính xác.
- Giải phóng tâm trí của bạn: Bạn không còn phải lo lắng về việc "Dòng này có quá dài không?" hay "Có nên đặt khoảng trắng quanh dấu bằng không?". Cứ để Autopep8 lo, và bạn hãy tập trung vào việc triển khai logic nghiệp vụ.
Black
👉 https://github.com/psf/black
Nếu Autopep8 là một nhân viên văn thư giúp bạn sửa lỗi chính tả, thì Black là một biên tập viên với phong cách độc đáo của riêng mình.
Black là "Công cụ định dạng Code không khoan nhượng" (The Uncompromising Code Formatter). Nó không quan tâm phong cách code ban đầu của bạn là gì; sau khi được định dạng bởi Black, code của mọi người sẽ trông hoàn toàn giống nhau.
Nó khác gì so với Autopep8?
- Autopep8 bảo thủ hơn: Nó chỉ sửa các vi phạm PEP 8. Đối với các lựa chọn phong cách không rõ ràng (như dấu nháy đơn hay dấu nháy kép), nó sẽ giữ nguyên cách viết ban đầu của bạn.
- Black quyết đoán hơn: Nó có một bộ phong cách cố định, rất cụ thể của riêng mình. Ví dụ, nó sẽ thống nhất sử dụng dấu nháy kép và tự động xử lý việc ngắt dòng ở những nơi thích hợp. Không có tùy chọn cấu hình nào, điều này hoàn toàn chấm dứt các cuộc tranh cãi trong nhóm về phong cách code.
Tại sao nó lại hữu ích?
- Chấm dứt tranh cãi: Không còn các cuộc họp nhóm để tranh cãi về phong cách code nữa. Cứ theo Black mà làm.
- Tính nhất quán tuyệt đối: Nó đảm bảo sự đồng nhất tuyệt đối về phong cách code trong toàn bộ dự án, giúp việc đọc và so sánh code (code diff) trở nên cực kỳ dễ dàng.
- Công cụ tự động hóa mạnh mẽ: Nó hoàn hảo để tích hợp vào các quy trình CI/CD hoặc Git pre-commit hook để tự động định dạng code trước khi commit, giữ cho kho code luôn sạch sẽ.
Việc lựa chọn giữa Autopep8 và Black phụ thuộc vào nhu cầu của bạn. Nếu bạn muốn linh hoạt hơn một chút, hãy dùng Autopep8. Nếu bạn muốn sự nhất quán tuyệt đối và sự an tâm, hãy chọn Black.
Kedro
Khi bạn chuyển từ việc viết các kịch bản đơn lẻ và khám phá dữ liệu sang việc cung cấp một dự án khoa học dữ liệu hoàn chỉnh, có thể bảo trì, bạn sẽ nhanh chóng thấy rằng Jupyter Notebook có thể trở nên lộn xộn. Kedro được tạo ra để giải quyết vấn đề này.
Kedro là một framework Python mã nguồn mở giúp bạn xây dựng các dự án khoa học dữ liệu và kỹ thuật dữ liệu theo cách có cấu trúc, theo kiểu kỹ thuật. Nó cung cấp một mẫu dự án và quy trình làm việc tiêu chuẩn.
Tại sao nó lại hữu ích?
- Cấu trúc rõ ràng: Lệnh
kedro newsẽ tạo ra một cấu trúc dự án tiêu chuẩn, nơi cấu hình, dữ liệu, mã nguồn, tài liệu và kiểm thử đều được đặt ở đúng vị trí, giúp mọi thứ dễ hiểu ngay từ cái nhìn đầu tiên. - Các 'pipeline' (đường ống) dạng module: Nó khuyến khích bạn chia các luồng xử lý phức tạp thành các "node" (nút) riêng lẻ (là các hàm Python thuần túy) và sau đó kết nối các node này thành một "pipeline" rõ ràng. Điều này cải thiện đáng kể khả năng đọc và tái sử dụng code.
- Điều khiển bằng cấu hình: Các nguồn dữ liệu của bạn (như đường dẫn tệp CSV hoặc thông tin kết nối cơ sở dữ liệu) và các tham số mô hình được định nghĩa trong các tệp cấu hình (YAML) thay vì được ghi cứng (hardcode) trong code. Điều này giúp việc chuyển đổi giữa môi trường phát triển và sản xuất trở nên rất dễ dàng.
- Khả năng tái tạo: Nó giải quyết vấn đề "trên máy tôi chạy được" bằng cách làm cho toàn bộ quy trình xử lý dữ liệu của bạn trở nên minh bạch và có thể tái tạo.
Nếu bạn đang gặp khó khăn với code Notebook lộn xộn hoặc muốn làm cho các dự án dữ liệu của mình chuyên nghiệp và đáng tin cậy hơn, Kedro chắc chắn đáng để thử.
Pandas
Nếu Python là một chiếc xe hơi, thì đối với bất kỳ ai làm phân tích dữ liệu, Pandas chính là vô lăng và chân ga. Nó được cho là thư viện cốt lõi và nền tảng nhất trong lĩnh vực khoa học dữ liệu Python.
Cốt lõi của Pandas là DataFrame, một cấu trúc dữ liệu hai chiều, có nhãn mà bạn có thể hình dung như một bảng tính Excel hoặc bảng SQL siêu mạnh.
Tại sao nó lại hữu ích?
- Con dao đa năng của Thụy Sĩ trong xử lý dữ liệu: Dù bạn đang đọc tệp CSV, Excel, hay JSON, hoặc kết nối với cơ sở dữ liệu, Pandas đều có thể xử lý một cách dễ dàng.
- Thao tác dữ liệu mạnh mẽ: Lọc, sắp xếp, nhóm, tổng hợp, hợp nhất... Pandas cung cấp các cách triển khai ngắn gọn và hiệu quả cho hầu hết mọi thao tác bạn có thể nghĩ đến đối với dữ liệu dạng bảng.
- Công cụ làm sạch dữ liệu mạnh mẽ: Xử lý các giá trị bị thiếu, các mục nhập trùng lặp, và chuyển đổi kiểu dữ liệu—tất cả những công việc làm sạch dữ liệu tẻ nhạt này đều trở nên đơn giản với Pandas.
- Nền tảng của hệ sinh thái: Nó là nền tảng của toàn bộ hệ sinh thái khoa học dữ liệu Python. Nhiều thư viện khác, như Scikit-learn (học máy) và Matplotlib/Seaborn (trực quan hóa dữ liệu), được xây dựng để hoạt động với DataFrame của Pandas.
Đối với bất kỳ nhà phát triển Python nào làm việc với dữ liệu, việc thành thạo Pandas là một kỹ năng cần thiết.
Kết luận
Đó là phần tổng hợp của chúng tôi về 6 công cụ này cho ngày hôm nay. Chúng giúp chúng ta tự động hóa các công việc lặp đi lặp lại, tẻ nhạt và dễ xảy ra lỗi trong các lĩnh vực môi trường phát triển, chất lượng code, quản lý dự án và xử lý dữ liệu, cho phép chúng ta dành nhiều năng lượng hơn cho các khía cạnh sáng tạo của việc lập trình.
Bản thân các công cụ không tốt hay xấu; vấn đề là tìm ra công cụ phù hợp. Tôi hy vọng bài viết này đã mang lại cho bạn một số cảm hứng. Đừng chỉ đọc về chúng—hãy bắt tay vào làm và thử một hoặc hai công cụ mà bạn quan tâm trong dự án tiếp theo của mình! Bạn sẽ thấy rằng những công cụ phù hợp thực sự có thể nâng cao trải nghiệm và hiệu quả phát triển của bạn lên một tầm cao mới.