Tóm tắt buổi trước và nội dung kỳ này
Trong bữa trước trước mình đã đi qua một số vấn đề sau:
- Một số khái niệm hay nhầm lẫn như Data Manipulation, Data Crunching, Data Preparation, Data Cleaning.
- Những ưu điểm chính khi sử dụng Python làm ngôn ngữ phân tích dữ liệu
- Các thư viện phân tích dữ liệu được dùng phổ biến: numpy, pandas, matplotlib, scipy, scikit-learn, statsmodel
Vì nội dung hôm trước mình xoáy rất sâu vào các kiến thức cơ bản vô cùng quan trọng nên mọi người nhớ ghé qua để đọc lại nhé ♥
Do lần đầu set up livestream nên chỉ nói vỏn vẹn được 50p – Không giống lắm với tinh thần các buổi Livestream 2-3 tiếng nhỉ 😂 Nói chung là mình sẽ cố cải thiện thêm chất lượng các buổi sau và dần dần live thường xuyên hơn nè – Đây là cam kết chắc nịt từ mình luôn
Vì chất lượng buổi Live ngày đầu không được như mình mong muốn lắm nên mình xin xén bớt chương trình ngày 2 để nói lại các kiến thức ngày 1.
Vậy là thời lượng ngày 2 này nó.. dài lê thê hahaha. Thôi thì mình cũng đã đánh Timeline trên Youtube nên bạn nào muốn tua nhanh đều được nè
Lưu ý xíu
🔴 Buổi Live ngày 2:
Install and Setup
🔥 Thời cơ cực
Đối với dân Data nói chung và Data Analyst nói riêng thì trước khi bắt tay vào học hoặc làm việc dính dáng tới Python thì cần cài đặt 3 thứ
1️⃣ Python packages
Bộ cài đặt sẽ bao gồm:
- Python complier: trình thông dịch Python, đây là thành phần chính của Python, cho phép bạn chạy mã Python. Có thể hiểu đơn giản là phiên bản Google dịch từ ngôn ngữ Python sang ngôn ngữ máy tính.
- standard Python library: bộ thư viện tiêu chuẩn này bao gồm các hàm và mô-đun được sử dụng phổ biến trong Python – Rất tiếc là nó không bao gồm các thư viện mà dân Data tụi mình sử dụng 😥
- built-in IDLE: một trình soạn thảo Python đơn giản và dễ sử dụng. Nhẹ, nhanh, trực quan nhưng vấn đề là nó hoạt động theo cơ chế
execute-explore workflowthay vìedit-compile-run - pip packages manager: một công cụ cho phép bạn cài đặt và quản lý các gói Python từ kho lưu trữ PyPI.
Một số lưu ý là trên Windows OS bạn nên để trình khởi tạo đường dẫn Python vào Environment Variables để HDH có thể tìm thấy trình thông dịch Python và các thư viện Python. Rất tiện khi cho phép bạn chạy Python từ bất kỳ vị trí nào trên hệ thống của mình, mà không cần phải di chuyển đến thư mục cài đặt Python.
Chỉ cần tích vào option trong hình dưới là được nè
Còn nếu lỡ quên chọn thì sau đây là cách thủ công để thêm đường dẫn Python vào Environment Variables:
- Mở cửa sổ System Properties.
- Nhấp vào tab Advanced.
- Nhấp vào nút Environment Variables.
- Trong cửa sổ Environment Variables, chọn biến môi trường PATH.
- Nhấp vào nút Edit.
- Thêm đường dẫn Python vào hộp Variable value.
- Nhấp vào nút OK.
2️⃣ IDE (Integrated Development Environment)1
Như đề cập ở trên thì đi kèm theo gói cài đặt Python mặc định sẽ có sẵn một công cụ IDE nhưng thú thật mà nói mình không ưng lắm, cứ nhìn vào giao diện như dưới thì các ông sẽ hiểu … Nghèo chả khác gì ví của tui 😥
▶ Dưới đây là 2 phần mềm IDE mà mình khuyến nghị sử dụng
🍀 PyCharm
Đây là phầm mềm phải tốn phí nhưng ngược lại thì nó rất xịn. Lời khuyên là nếu sau này bạn có thể kiếm được tiền thì đừng tiếc đầu tư vào nó nhé
Visual Studio Code là một trình soạn thảo mã nguồn mở và miễn phí từ nhà Microsoft được sử dụng rộng rãi cho nhiều ngôn ngữ lập trình, bao gồm Python. Cơ mà dân bạn cần cài thêm một số plugin sau:
- Python Đây là plugin chính thức của Microsoft cho Python, cung cấp hỗ trợ cho các tính năng cơ bản như syntax highlighting, linting, và debugging.
Mặc định khi bạn cài Python và đã thêm đường dẫn đến thư viện Python vào biến môi trường PATH thì bước sau đây đã được thiết lập sẵn dạng
${workspaceFolder}/.envCòn nếu IDLE không nhận diện được trình biên dịch có trên máy thì bạn làm theo hướng dẫn sau:
- Ctrl + Shift + P
>Python: Select Interpreter- Nhập vào địa chỉ thư mục cài đặt, thường thì sẽ kết thúc
.\env\Scripts\python.exe
- Jupyter: Đây là plugin cho phép bạn tạo và chạy các notebook Jupyter từ Visual Studio Code – Mình sẽ nói sau về ông kẹ này
3️⃣ Cài đặt các thư viện cần thiết
Cú pháp thần thánh là pip install "package_name {= version}"
Nhưng tin mình đi, đây là thứ mà bạn đau đầu nhất vì khi cài đặt thư viện có ti tỉ thứ các bạn phải thấp thỏm:
- Lỗi cài đặt
- Channel cài đặt không tìm thấy thư viện đó
- Cài đặt lộn với phiên bản Python mặc định khác đã cài trên máy – Bằng một cách wibu nào đó mà bạn cài cả hai phiên bản Python khác nhau trên máy 😐
🔥 Anaconda or Miniconda (3 in 1)
Okay nãy giờ mình quằn nhiều với mấy vấn đề trên rồi. Cơ mà tin vui là ngày nay có nhiều giải pháp giúp bạn trực tiếp lao vào code luôn mà không bận tâm quá nhiều tới mấy vấn đề trên đó là hãy dùng tới:
🎯 Anaconda hoặc Miniconda
Hình ảnh sau đây miêu tả chân thật nhất về dự án Conda này
Bản chất của Conda là tạo ra những Container hay Máy ảo riêng chứa sẵn các thư viện đã được kiểm định và cập nhật mới nhất để chạy Python trên nền tảng của các ứng dụng liên quan trong hệ sinh thái Python như Jupyter Notebook, PyCharm, VS Code, …
Chính vì lợi thế nó nên sẽ rất tiện vì nó độc lập với môi trường cục bộ trên mính tính cá nhân, lỡ có lỗi thì chỉ cần xóa và tạo mới một môi trường mới là được.
🎯 Install and Usage Miniconda
Đối với Anaconda thì dễ rùi, cơ mà mình sẽ hướng dẫn xíu nếu máy các bạn không đủ mạnh và cần cài đặt bản Miniconda
Truy cập vào trang này: Latest Miniconda installer links by Python version
Tải về bộ cài đặt tương ứng với HDH của bạn, một số lưu ý:
- Windows- 64-bit x86, 32-bit x86;
- macOS- 64-bit x86 & Apple M1 (ARM64); (for apple silicon M2)
- Linux- 64-bit x86, 64-bit aarch64 (AWS Graviton2), 64-bit IBM Power8/Power9, s390x (Linux on IBM Z & LinuxONE)
Sau khi cài đặt xong thì bạn sẽ thấy ứng dụng console tên Anaconda Prompt (miniconda3). Điểm khác biệt lớn nhất so với bản Anaconda là nó không có chương trình khởi chạy Navigator.
Để kiểm tra Python đã cài đặt thành công vào máy chưa bạn gõ python để xem kết quả
$ python Python 3.11.4 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Jul 5 2023, 13:47:18) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>
Để thoát khỏi vùng soạn thảo gõ exit()
Một số lệnh bạn có thể test thử
# Configure conda-forge as your default package channel
(base) $ conda config --add channels conda-forge
(base) $ conda config --set channel_priority strict
# Create new environment
(base) $ conda create -y -n myenv python=3.__
# View list of enviroments
(base) $ conda env list
(base) $ conda info --envs
# View list of packages
(base) $ conda list -n env_name
# Start your environment
(base) $ conda activate env_name
# Remove your environment
(base) $ conda env remove -n env_name
# Install new packages
(env_name) $ conda install -y pandas jupyter matplotlib
# Update conda
(base) $ conda update -n base -c defaults conda
# Update package
conda update package_name
pip install --upgrade package_name🎯 Install necessary library module
Có hai cách để cài đặt các gói thư viện: conda install và pip install.
conda install luôn được ưu tiên khi sử dụng Miniconda, nhưng một số gói không có sẵn thông qua conda, vì vậy nếu conda install $package_name không thành công, hãy thử pip install $package_name.
Lưu ý:
condavàpiplà hai trình quản lý gói thư viện khác nhau, chúng sử dụng các cách khác nhau để quản lý.Nếu bạn cài đặt bằng conda và sau đó cập nhật nó bằng pip, hoặc ngược lại, bạn có thể gặp phải các vấn đề về môi trường, chẳng hạn như xung đột hoặc thiếu gây lỗi.
Lưu ý siêu quan trọng
Đoạn lệnh sau đây cho cài đặt hết tất cả thư viện sẽ dùng trong cuốn sách này.
conda install lxml beautifulsoup4 html5lib openpyxl \ requests sqlalchemy seaborn scipy statsmodels \ patsy scikit-learn pyarrow pytables numbaNếu trên môi trường Windows thì thay dấu
All in\bằng^tương ứng việc xuống dòng trong môi trường Terminal
🔥 Where to begin?
Rốt cuộc thì nãy giờ chúng ta chỉ toàn ở màn hình cài đặt. Vậy giờ muốn code lắm rồi thì phải dùng gì đây?
Có một sự thật là các công cụ top đầu hiện nay đều tích hợp đủ mọi nhu cầu người dùng dù bạn là người phát triển ứng dụng từ Python hay là một DA muốn data manipulations từng đoạn code nhỏ để xác định dữ liệu trả về đúng như mong muốn.
Trong phạm vi cuốn sách để xứng đáng công sức nãy giờ thì mình sẽ giới thiệu Jupyter Notebook, các bạn chỉ cần vào môi trường mình cài đặt ở trên và gõ lệnh sau
jupyter notebookJupyter sẽ được khởi chạy trên trình duyệt web ở port 8888 như sau
Để thoát hay chấm đứt kernels IPython đang chạy của Jupyter (Dù tắt browser thì nó vẫn chạy ngầm và ngốn tài nguyên nhé) các bạn hãy quay lại cửa sổ dòng lệnh và gõ Ctrl+D
Lời kết
Phần cài đặt này mặc dù hơi chán, cơ mà làm sao bắt đầu chiến đấu khi vũ khí của chúng ta chưa sẵn sàng đúng không nè, cố gắng lên và nếu có lỗi gì trong quá trình cài đặt thì cứ nhắn tin cho mình hay hen ♥
Lúc mình xong bài viết này là đã Livestream buổi thứ 3 và trong buổi đó cũng đã đề cập tới một số mục của bài viết này. Có lẽ tốc độ viết mình còn hơi chậm nhưng nên mình sẽ tập trung viết nhanh hơn.
Hẹn gặp các bạn và buổi Livestream kế tiếp nhé (8:00 PM – T3 và CN hằng tuần)
Các kênh cộng đồng của mình
Facebook: https://www.facebook.com/bocuoilamdata
Youtube: https://www.youtube.com/@CarrY4U_VN
Website: https://carry4u.org/
© Bản quyền thuộc về CarrY4U và Bò Cười Làm Data
© Copyright by CarrY4U and bocuoilamdata ☞ Do not Reup”
