Python l&agrave; một trong những ng&ocirc;n ngữ lập tr&igrave;nh phổ biến nhất hiện nay b&ecirc;n cạnh Java hay JavaScript. Điều l&agrave;m n&ecirc;n sự phổ biến n&agrave;y của Python l&agrave; do t&iacute;nh chất đơn giản, dễ tiếp cận c&ugrave;ng với khối lượng thư viện đồ sộ cho mọi ứng dụng do đ&oacute; n&oacute; rất hay được d&ugrave;ng để tạo ra c&aacute;c bản thử nghiệm mẫu của ứng dụng, huấn luyện c&aacute;c m&ocirc; h&igrave;nh machine learning, tạo ra c&aacute;c ứng dụng web nhanh ch&oacute;ng dễ d&agrave;ng.&nbsp;
Kh&oacute;a học lập tr&igrave;nh Python cơ bản cung cấp cho người học những kiến thức cơ bản nhất về Python. Đ&acirc;y l&agrave; một kh&oacute;a học với rất nhiều b&agrave;i tập, project dự &aacute;n v&iacute; dụ gi&uacute;p cho người học c&oacute; thể chủ động v&agrave; nắm được c&aacute;ch giải quyết một b&agrave;i to&aacute;n cụ thể bằng ng&ocirc;n ngữ lập tr&igrave;nh m&agrave; cụ thể ở đ&acirc;y l&agrave; ng&ocirc;n ngữ Python. Mục ti&ecirc;u của kh&oacute;a học n&agrave;y l&agrave; gi&uacute;p cho bạn c&oacute; thể lập tr&igrave;nh th&agrave;nh thạo Python một c&aacute;ch cơ bản từ con số 0.&nbsp; Kh&oacute;a học sẽ cung cấp cho bạn c&aacute;c kh&aacute;i niệm cơ bản về biến v&agrave; c&aacute;c kiểu dữ liệu kh&aacute;c nhau trong Python, biết c&aacute;ch sử dụng c&aacute;c h&agrave;m v&agrave; mảng, cũng như vận dụng th&agrave;nh thạo c&aacute;c cấu tr&uacute;c điều khiển để giải quyết c&aacute;c vấn đề lập tr&igrave;nh thực tế.
<h2>Kh&oacute;a học n&agrave;y d&agrave;nh cho ai?</h2>
<ul>
<li style="text-align: justify;">Bạn bắt đầu với lập tr&igrave;nh v&agrave; muốn học lập tr&igrave;nh từ đầu ?</li>
<li style="text-align: justify;">Bạn muốn l&agrave;m quen với Python ?</li>
<li style="text-align: justify;">Bạn muốn tiếp tục để sử dụng th&agrave;nh thạo Python cho c&aacute;c c&ocirc;ng việc kh&aacute;c như trong c&aacute;c lĩnh vực: Machine learning, Lập tr&igrave;nh Web,...?</li>
</ul>
Kh&oacute;a học n&agrave;y l&agrave; d&agrave;nh cho bạn: Đơn giản, dễ hiểu, thực tế, thực h&agrave;nh trực tiếp ngay sau khi học với nhiều ứng dụng. Bạn c&oacute; thể tiếp cận mọi thứ dễ d&agrave;ng v&agrave; hiệu quả hơn với "Lập tr&igrave;nh Python cơ bản" của TEK4.VN.
<h2 style="text-align: justify;">Bạn cần l&agrave;m g&igrave; để bắt đầu?</h2>
Kh&oacute;a học n&agrave;y được thiết kế cho cả những người mới bắt đầu do đ&oacute;, những g&igrave; bạn cần l&agrave;:
<div class="udlite-block-list-item udlite-block-list-item-small udlite-block-list-item-tight udlite-block-list-item-neutral udlite-text-sm">
<ul>
<li class="udlite-block-list-item-content" style="text-align: justify;">Một chiếc m&aacute;y t&iacute;nh (Windows, Mac, hoặc Linux), thậm ch&iacute; một chiếc điện thoại c&oacute; c&agrave;i tr&igrave;nh duyệt Web.</li>
<li class="udlite-block-list-item-content" style="text-align: justify;">KH&Ocirc;NG cần biết trước về Python</li>
<li class="udlite-block-list-item-content" style="text-align: justify;">KH&Ocirc;NG cần bất cứ kinh nghiệm lập tr&igrave;nh n&agrave;o.</li>
<li class="udlite-block-list-item-content" style="text-align: justify;">Bạn chỉ cần chăm chỉ, chịu kh&oacute; v&agrave; l&agrave;m theo đ&uacute;ng tiến độ đề ra trong Kh&oacute;a học.</li>
</ul>
</div>
<h2 style="text-align: justify;">Những c&acirc;u hỏi thường gặp</h2>
Liệu t&ocirc;i c&oacute; thể kiếm được việc sau khi ho&agrave;n th&agrave;nh kh&oacute;a học n&agrave;y?
Tất nhi&ecirc;n rồi, điều g&igrave; cũng c&oacute; thể nhưng phụ thuộc v&agrave;o cố gắng của bạn. Kh&oacute;a học n&agrave;y bản th&acirc;n n&oacute; chỉ cung cấp những nền tảng cơ bản nhất, c&ograve;n để đi v&agrave;o thực tế s&acirc;u hơn, bạn cần t&igrave;m hiểu v&agrave; l&agrave;m nhiều hơn thế rất nhiều.
T&ocirc;i sẽ mất bao l&acirc;u để ho&agrave;n th&agrave;nh kh&oacute;a học n&agrave;y?
Điều n&agrave;y phụ thuộc v&agrave;o hai yếu tố:
<ol style="text-align: justify;">
<li>Kiến thức nền tảng của bạn. Chắc chắn việc đ&atilde; l&agrave;m quen với lập tr&igrave;nh v&agrave; một số ng&ocirc;n ngữ lập tr&igrave;nh sẽ gi&uacute;p bạn tiếp cận nhanh kh&oacute;a học n&agrave;y hơn.</li>
<li>Sự tập trung v&agrave; nỗ&nbsp;lực của bạn. Nếu bạn chỉ xem kh&oacute;a học một c&aacute;ch thụ động th&igrave; chắc chắn bạn chỉ mất khoảng chưa đầy một ng&agrave;y l&agrave; c&oacute; thể kết th&uacute;c kh&oacute;a học. Tuy vậy, TEK4.VN kh&ocirc;ng khuyến kh&iacute;ch điều n&agrave;y. Việc xem thụ động chỉ gi&uacute;p bạn lướt qua vấn đề v&agrave; khi gặp một b&agrave;i to&aacute;n thực tế chắc chắn bạn sẽ gặp kh&aacute; nhiều kh&oacute; khăn. Để học tập hiệu quả, bạn n&ecirc;n thực h&agrave;nh, tự suy nghĩ, học một c&aacute;ch chủ động c&aacute;c b&agrave;i tập trước khi xem phần hướng dẫn. Bạn c&agrave;ng chủ động thực h&agrave;nh, luyện tập bao nhi&ecirc;u th&igrave; bạn c&agrave;ng th&agrave;nh thạo bấy nhi&ecirc;u.&nbsp; Trung b&igrave;nh để th&agrave;nh thạo to&agrave;n bộ kh&oacute;a học n&agrave;y sẽ cần bạn đầu tư khoảng 60 giờ. Kh&ocirc;ng qu&aacute; nhiều nếu bạn nghĩ đến viễn cảnh sẽ c&oacute; thể lập tr&igrave;nh một c&aacute;ch th&agrave;nh thạo. Chỉ cần mỗi n&agrave;y bỏ ra khoảng 2 giờ, trong một th&aacute;ng. Kh&ocirc;ng nhiều phải kh&ocirc;ng ạ?</li>
</ol>
Dựa tr&ecirc;n hai yếu tố tr&ecirc;n, chắc hẳn bạn đ&atilde; c&oacute; thể ước đo&aacute;n được cần bao nhi&ecirc;u thời gian v&agrave; sắp xếp thời gian thế n&agrave;o cho hợp l&yacute; rồi chứ?
T&ocirc;i chưa biết lập tr&igrave;nh, liệu t&ocirc;i c&oacute; thể học được kh&oacute;a Lập tr&igrave;nh Python cơ bản n&agrave;y hay kh&ocirc;ng ?
Kh&oacute;a học n&agrave;y được thiết kế cho người mới bắt đầu từ số 0, chưa c&oacute; bất cứ kh&aacute;i niệm n&agrave;o về lập tr&igrave;nh. Do đ&oacute;, c&aacute;c kh&aacute;i niệm được giải th&iacute;ch kh&aacute; kỹ lưỡng. Điều n&agrave;y sẽ gi&uacute;p bạn kh&ocirc;ng những c&oacute; thể hiểu c&aacute;ch sử dụng c&aacute;c kh&aacute;i niệm n&agrave;y trong Python, m&agrave; c&oacute; thể gi&uacute;p bạn hiểu được kh&aacute;i niệm đ&oacute; c&oacute; &yacute; nghĩa như thế n&agrave;o trong lập tr&igrave;nh n&oacute;i chung.
Kh&oacute;a học n&agrave;y dạy Python 2 hay Python 3?
Python 3, chắc chắn rồi. Python 2 hiện nay đ&atilde; kh&ocirc;ng c&ograve;n được hỗ trợ cập nhật v&agrave; chuyển dần sang Python 3. Do đ&oacute;, kh&oacute;a học n&agrave;y sẽ hướng đến Python 3.
T&ocirc;i n&ecirc;n d&ugrave;ng tr&igrave;nh soạn thảo hoặc IDE n&agrave;o trong kh&oacute;a học?
Trong kh&oacute;a học n&agrave;y, ch&uacute;ng ta sử dụng Visual Studio Code. Tuy nhi&ecirc;n, bạn cũng c&oacute; thể sử dụng bất cứ một IDE hoặc tr&igrave;nh soạn thảo n&agrave;o quan thuộc chẳng hạn như: PyCharm, Atom, hay thậm ch&iacute; l&agrave; tr&igrave;nh soạn thảo mặc định IDLE k&egrave;m theo khi c&agrave;i đặt. Tất cả m&atilde; nguồn trong kh&oacute;a học đều c&oacute; thể hoạt động tốt tr&ecirc;n tất cả c&aacute;c m&ocirc;i trường n&agrave;y. Ngo&agrave;i ra, TEK4.VN c&ograve;n cung cấp m&ocirc;i trường soạn thảo v&agrave; bi&ecirc;n dịch trực tiếp phục vụ cho c&aacute;c bạn l&agrave;m b&agrave;i v&agrave; tự động đ&aacute;nh gi&aacute; kết quả trực tuyến ngay ở c&aacute;c b&agrave;i tập. Tr&igrave;nh soạn thảo trực tuyến n&agrave;y sẽ được sử dụng để l&agrave;m c&aacute;c b&agrave;i tập trong kh&oacute;a học.
L&agrave;m thế n&agrave;o để ho&agrave;n th&agrave;nh kh&oacute;a học n&agrave;y?
Để ho&agrave;n th&agrave;nh kh&oacute;a học n&agrave;y, bạn cần l&agrave;m đầy đủ c&aacute;c b&agrave;i tập dạng lập tr&igrave;nh v&agrave; dạng trắc nghiệm kiến thức (quiz). C&aacute;c b&agrave;i tập n&agrave;y sẽ được chấm tự động trực tuyến v&agrave; phản hồi lại kết quả ngay lập tức đến người học. Điều n&agrave;y sẽ gi&uacute;p bạn biết tiến độ v&agrave; mức độ nắm bắt kiến thức hiện tại của m&igrave;nh để chủ động điều chỉnh ph&ugrave; hợp.
Nếu c&oacute; thắc mắc hoặc kh&oacute; hiểu liệu t&ocirc;i c&oacute; thể t&igrave;m sự trợ gi&uacute;p ở đ&acirc;u? 
Trong qu&aacute; tr&igrave;nh truy cập v&agrave; học tập nếu gặp vấn đề trong việc giải b&agrave;i tập h&atilde;y trao đổi qua cộng đồng <a class="in-cell-link" href="https://www.facebook.com/groups/tek4.vn" target="_blank" rel="noopener">TEK4.VN - Học Lập Tr&igrave;nh Miễn Ph&iacute;</a> để được hỗ trợ giải đ&aacute;p nhanh nhất. C&aacute;c vấn đề kh&aacute;c vui l&ograve;ng nhắn tin trực tiếp Fanpage Facebook:&nbsp;<a href="https://www.facebook.com/tek4.vn/">TEK4.VN</a> để admin giải đ&aacute;p bạn nh&eacute;. Hoặc bạn c&oacute; thể đặt trực tiếp c&aacute;c c&acirc;u hỏi v&agrave;o trong phần b&igrave;nh luận của website.

Lập trình Python cơ bản

<h2 style="text-align: justify;"> 1. Kh&aacute;i niệm</h2>
Bag of Words (BOW) l&agrave; một phương ph&aacute;p để tr&iacute;ch xuất c&aacute;c đặc điểm từ c&aacute;c dữ liệu văn bản. C&aacute;c đặc điểm n&agrave;y c&oacute; thể được sử dụng để đ&agrave;o tạo c&aacute;c thuật to&aacute;n học m&aacute;y. N&oacute; tạo ra một kho từ vựng chứa tất cả c&aacute;c từ duy nhất c&oacute; trong tất cả c&aacute;c dữ liệu văn bản trong tập huấn luyện. Hay n&oacute;i c&aacute;ch kh&aacute;c, đ&oacute; l&agrave; một tập hợp bao gồm c&aacute;c cặp gi&aacute; trị key v&agrave; value, gi&aacute; trị key l&agrave; từ duy nhất c&oacute; trong tập dữ liệu, gi&aacute; trị value l&agrave; số lần xuất hiện của từ đ&oacute; trong c&acirc;u, v&agrave; BOW hầu như kh&ocirc;ng quan t&acirc;m đến thứ tự xuất hiện của c&aacute;c từ đ&oacute;.
Ở mức cấp cao, n&oacute; bao gồm c&aacute;c bước sau:
<ol style="text-align: justify;">
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Dữ liệu văn bản được l&agrave;m sạch</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Thực hiện t&aacute;ch từ</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">X&acirc;y dựng cấu tr&uacute;c ngữ ph&aacute;p</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">Sinh ra c&aacute;c vectơ</li>
</ol>
C&aacute;c vectơ đ&atilde; được sinh ra c&oacute; thể được đưa v&agrave;o thuật to&aacute;n học m&aacute;y. Ch&uacute;ng ta sẽ bắt đầu với một v&iacute; dụ. C&oacute; 2 c&acirc;u như sau:
<ol style="text-align: justify;">
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">"John likes to watch movies. Mary likes movies too."</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">"John also likes to watch football games."</li>
</ol>
C&aacute;c c&acirc;u n&agrave;y sẽ được biểu diễn ở dạng tập hợp c&aacute;c từ như sau:
<ol style="text-align: justify;">
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">['John', 'likes', 'to', 'watch', 'movies.', 'Mary', 'likes', 'movies', 'too.']</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">['John', 'also', 'likes', 'to', 'watch', 'football', 'games']</li>
</ol>
Ngo&agrave;i ra, trong mỗi c&acirc;u, ta sẽ thực hiện loại bỏ số lần xuất hiện lặp lại của từ v&agrave; sử dụng số lượng từ để biểu diễn.
<ol style="text-align: justify;">
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">{"John":1,"likes":2,"to":1,"watch":1,"movies":2,"Mary":1,"too":1}</li>
<li style="font-weight: 400;" aria-level="1">{"John":1,"also":1,"likes":1,"to":1,"watch":1,"football":1, &nbsp; "games":1}</li>
</ol>
Giả sử những c&acirc;u n&agrave;y l&agrave; một phần của dữ liệu văn bản, dưới đ&acirc;y l&agrave; tần suất từ được kết hợp cho to&agrave;n bộ dữ liệu văn bản.
<ul style="text-align: justify;">
<li>{"John":2,"likes":3,"to":2,"watch":2,"movies":2,"Mary":1,"too":1,&nbsp; "also":1,"football":1,"games":1}</li>
</ul>
Cấu tr&uacute;c từ vựng ở tr&ecirc;n của tất cả c&aacute;c từ, với số lượng từ tương ứng của ch&uacute;ng, sẽ được sử dụng để tạo c&aacute;c vectơ cho mỗi c&acirc;u. Độ d&agrave;i của vectơ sẽ lu&ocirc;n bằng k&iacute;ch thước của tập hợp từ vựng. Trong trường hợp n&agrave;y, độ d&agrave;i vectơ l&agrave; 11. Để biểu diễn c&aacute;c c&acirc;u gốc trong một vectơ, mỗi vectơ sẽ được khởi tạo bằng tất cả c&aacute;c gi&aacute; trị số kh&ocirc;ng - [0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]. Tiếp theo l&agrave; lặp lại v&agrave; so s&aacute;nh với từng từ trong tập hợp từ vựng của ch&uacute;ng ta v&agrave; tăng gi&aacute; trị vectơ nếu c&acirc;u c&oacute; chứa từ đ&oacute;.
<ol style="text-align: justify;">
<li>John likes to watch movies. Mary likes movies too.[1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 0, 0, 0]</li>
<li>John also likes to watch football games.[1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 1, 1]</li>
</ol>
V&iacute; dụ, trong c&acirc;u 1, từ likes xuất hiện ở vị tr&iacute; thứ hai v&agrave; xuất hiện hai lần. V&igrave; vậy, phần tử thứ hai của vectơ cho c&acirc;u 1 sẽ l&agrave; 2: [1, 2, 1, 1, 2, 1, 1, 0, 0, 0].
Vectơ lu&ocirc;n tỷ lệ thuận với k&iacute;ch thước từ vựng của ch&uacute;ng ta.
<h2 style="text-align: justify;">2. Thực hiện viết giải thuật</h2>
Đầu v&agrave;o sẽ c&oacute; dạng như sau:
<ol style="text-align: justify;">
<li>["Joe waited for the train", "The train was late", "Mary and Samantha took the bus",</li>
<li>"I looked for Mary and Samantha at the bus station",</li>
</ol>
<h3 style="text-align: justify;"> Bước 1: Thực hiện t&aacute;ch từ</h3>
Ch&uacute;ng ta sẽ bắt đầu bằng c&aacute;ch loại bỏ c&aacute;c stopwords khỏi c&aacute;c c&acirc;u.
Stopwords l&agrave; những từ kh&ocirc;ng c&oacute; đủ &yacute; nghĩa để được sử dụng m&agrave; kh&ocirc;ng c&oacute; thuật to&aacute;n. Ch&uacute;ng ta sẽ kh&ocirc;ng muốn những từ n&agrave;y chiếm dung lượng trong cơ sở dữ liệu hoặc mất thời gian xử l&yacute;. Ch&uacute;ng ta c&oacute; thể loại bỏ ch&uacute;ng một c&aacute;ch dễ d&agrave;ng bằng c&aacute;ch lưu trữ danh s&aacute;ch c&aacute;c từ m&agrave; bạn cho l&agrave; Stopwords.
Tokenization l&agrave; h&agrave;nh động chia nhỏ một chuỗi k&yacute; tự th&agrave;nh nhiều phần như từ, từ kh&oacute;a, cụm từ, k&yacute; hiệu v&agrave; c&aacute;c phần tử kh&aacute;c được gọi l&agrave; token. Token c&oacute; thể l&agrave; c&aacute;c từ, cụm từ ri&ecirc;ng lẻ hoặc thậm ch&iacute; cả c&acirc;u. Trong qu&aacute; tr&igrave;nh t&aacute;ch từ, một số k&yacute; tự như dấu chấm c&acirc;u sẽ bị loại bỏ.
<pre class="language-python"><code>def word_extraction(sentence):
 ignore = ['a', "the", "is"]
 words = re.sub("[^\w]", " ", sentence).split()
 cleaned_text = [w.lower() for w in words if w not in ignore]
 return cleaned_text</code></pre>
Để triển khai t&iacute;nh năng mạnh mẽ hơn, bạn c&oacute; thể sử dụng thư viện nltk trong Python. N&oacute; c&oacute; một tập hợp c&aacute;c từ được x&aacute;c định trước cho mỗi ng&ocirc;n ngữ.
V&iacute; dụ:
<pre class="language-python"><code>import nltk from nltk.corpus
import stopwords
set(stopwords.words('english'))</code></pre>
<h3 style="text-align: justify;"> Bước 2: &Aacute;p dụng t&aacute;ch từ</h3>
<pre class="language-python"><code>def tokenize(sentences):
 words = []
 for sentence in sentences:
 w = word_extraction(sentence)
 words.extend(w)
 words = sorted(list(set(words)))
 return words</code></pre>
Phương thức sẽ lặp qua tất cả c&aacute;c c&acirc;u v&agrave; th&ecirc;m từ được tr&iacute;ch xuất v&agrave;o một mảng. Đầu ra của phương thức n&agrave;y sẽ l&agrave;:
<pre class="language-markup"><code>['and', 'arrived', 'at', 'bus', 'but', 'early', 'for', 'i', 'joe', 'late', 'looked', 'mary', 'noon', 'samantha', 'station', 'the', 'took', 'train', 'until', 'waited', 'was']</code></pre>
<h3 style="text-align: justify;"> Bước 3: X&acirc;y dựng tập hợp từ vựng v&agrave; sinh ra c&aacute;c vectơ</h3>
Ch&uacute;ng ta sẽ sử dụng c&aacute;c phương thức được x&aacute;c định trong bước 1 v&agrave; 2 để tạo tập hợp từ vựng cho dữ liệu văn bản v&agrave; tr&iacute;ch xuất c&aacute;c từ từ c&aacute;c c&acirc;u.
<pre class="language-python"><code>def generate_bow(allsentences):
 vocab = tokenize(allsentences)
 print("Word List for Document \n{0} \n".format(vocab));

for sentence in allsentences:
 words = word_extraction(sentence)
 bag_vector = numpy.zeros(len(vocab))
 for w in words:
 for i,word in enumerate(vocab):
 if word == w:
 bag_vector[i] += 1
 print("{0}\n{1}\n".format(sentence,numpy.array(bag_vector)))</code></pre>
Sau đ&acirc;y l&agrave; dữ liệu đầu v&agrave;o đ&atilde; được định nghĩa v&agrave; luồng thực thi đoạn m&atilde;:
<pre class="language-python"><code>allsentences = ["Joe waited for the train train", "The train was late", "Mary and Samantha took the bus",
"I looked for Mary and Samantha at the bus station",
"Mary and Samantha arrived at the bus station early but waited until noon for the bus"]
generate_bow(allsentences)</code></pre>
Kết quả đầu ra l&agrave; c&aacute;c vectơ cho mỗi c&acirc;u như sau:
<pre class="language-markup"><code>Joe waited for the train train[0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 2. 0. 1. 0.]
The train was late[0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 1.]
Mary and Samantha took the bus[1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 0. 1. 0. 1. 0. 0. 1. 0. 0. 0. 0.]
I looked for Mary and Samantha at the bus station[1. 0. 1. 1. 0. 0. 1. 1. 0. 0. 1. 1. 0. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 0. 0.]
Mary and Samantha arrived at the bus station early but waited until noon for the bus[1. 1. 1. 2. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 0. 1. 1. 1. 1. 0. 0. 0. 1. 1. 0.]</code></pre>
Như bạn c&oacute; thể thấy, mỗi c&acirc;u đ&atilde; được so s&aacute;nh với danh s&aacute;ch từ được tạo ở bước 1. Dựa tr&ecirc;n kết quả so s&aacute;nh, gi&aacute; trị phần tử của vectơ c&oacute; thể được tăng l&ecirc;n. C&aacute;c vectơ n&agrave;y c&oacute; thể được sử dụng trong c&aacute;c thuật to&aacute;n ML để ph&acirc;n loại v&agrave; dự đo&aacute;n dữ liệu.

Xây dựng chương trình Bag of Words