Glinteco | Blog | Cách thiết lập môi trường làm việc Python

How to setup a Python working environment - Mac

1. Giới thiệu

Python là một ngôn ngữ lập trình mạnh mẽ được sử dụng rộng rãi để phát triển các ứng dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm phát triển web, phân tích dữ liệu và trí tuệ nhân tạo. Nếu bạn là một nhà phát triển Python làm việc trên Ubuntu, điều quan trọng là thiết lập một môi trường phát triển cục bộ phù hợp với nhu cầu của bạn. Bằng cách đó, bạn có thể tận dụng nhiều lợi ích mà một môi trường phát triển cục bộ mang lại.

Thứ nhất, thiết lập một môi trường phát triển cục bộ cho phép bạn cô lập dự án Python của bạn khỏi cài đặt Python của hệ thống. Điều này có nghĩa là bạn có thể có các phiên bản Python và các gói Python khác nhau được cài đặt cho các dự án khác nhau mà không cần lo lắng về xung đột. Ngoài ra, một môi trường phát triển cục bộ cung cấp cho bạn quyền kiểm soát tốt hơn đối với các phụ thuộc của dự án và cho phép bạn dễ dàng quản lý và cập nhật chúng.

Thứ hai, một môi trường phát triển cục bộ cung cấp cho bạn một không gian làm việc quen thuộc và thoải mái phù hợp với nhu cầu của bạn. Bạn có thể chọn trình soạn thảo mã yêu thích của mình, tùy chỉnh môi trường phát triển theo ý thích và sắp xếp quy trình làm việc của mình bằng các công cụ và tiện ích mà bạn thích.

Cuối cùng, việc thiết lập một môi trường phát triển cục bộ cho phép bạn làm việc ngoại tuyến và tránh các sự cố mạng có thể phát sinh khi làm việc trên máy chủ từ xa. Điều này có nghĩa là bạn có thể tiếp tục làm việc trên dự án của mình ngay cả khi bạn không có kết nối internet.

Trong bài viết này, chúng tôi sẽ hướng dẫn bạn quy trình thiết lập một môi trường làm việc Python trên Ubuntu. Chúng tôi sẽ đề cập đến việc cài đặt Python, thiết lập môi trường ảo, chọn trình soạn thảo, thiết lập iPython và sử dụng công cụ gỡ lỗi. Vào cuối bài viết này, bạn sẽ có một môi trường làm việc Python hoạt động đầy đủ đáp ứng nhu cầu của bạn.

2. Cài đặt Python

Python có thể đã được cài đặt trên hệ thống Ubuntu của bạn, nhưng tốt hơn hết là bạn nên đảm bảo rằng bạn đã cài đặt phiên bản mới nhất. Ngoài ra, nếu bạn muốn làm việc với cả Python 2 và Python 3, bạn có thể muốn cài đặt cả hai phiên bản trên hệ thống của mình. Dưới đây là các bước để cài đặt Python 2 và Python 3 trên Ubuntu:

Cài đặt Python 2

Mở terminal và chạy lệnh sau: sudo apt-get install python2.7
Xác minh rằng Python 2 đã được cài đặt bằng cách chạy lệnh: python2.7 --version

Cài đặt Python 3

Mở terminal và chạy lệnh sau: sudo apt-get install python3
Xác minh rằng Python 3 đã được cài đặt bằng cách chạy lệnh: python3 --version

Bây giờ bạn đã cài đặt cả Python 2 và Python 3 trên hệ thống của mình, bạn có thể dễ dàng quản lý chúng bằng lệnh update-alternatives. Lệnh này cho phép bạn chọn phiên bản Python nào là phiên bản mặc định trên hệ thống của bạn. Dưới đây là các bước để quản lý các cài đặt Python của bạn:

Liệt kê các cài đặt Python hiện có bằng cách chạy lệnh: sudo update-alternatives --list python (Điều này sẽ hiển thị danh sách các phiên bản Python đã cài đặt, bao gồm cả đường dẫn của chúng)

Chọn phiên bản Python mặc định bằng cách chạy lệnh: sudo update-alternatives --config python (Điều này sẽ hiển thị danh sách các phiên bản Python hiện có và nhắc bạn chọn phiên bản mặc định)

Xác minh phiên bản Python mặc định bằng cách chạy lệnh: python --version (Điều này sẽ hiển thị phiên bản Python hiện đang được đặt làm mặc định trên hệ thống của bạn)

Bằng cách làm theo các bước này, bạn có thể dễ dàng quản lý các cài đặt Python của mình và đảm bảo rằng bạn đang sử dụng phiên bản chính xác cho các dự án của mình.

Chúng ta sẽ xem cách quản lý các phiên bản python khác nhau một cách dễ dàng trong các phần tiếp theo

3. Thiết lập Môi trường Ảo

Thiết lập một môi trường ảo cho dự án Python của bạn là điều cần thiết để tránh xung đột giữa các dự án khác nhau và các phụ thuộc của chúng. Môi trường ảo cho phép bạn cài đặt và quản lý các phụ thuộc cụ thể của dự án riêng biệt với cài đặt Python toàn cục trên hệ thống của bạn. Dưới đây là các bước để thiết lập một môi trường ảo cho dự án của bạn

3.1 Virtualenv

Để cài đặt virtualenv, hãy mở terminal và chạy lệnh sau

sudo apt-get install virtualenv

Tạo một môi trường ảo

Điều hướng đến thư mục dự án của bạn và chạy lệnh sau: virtualenv venv

Điều này sẽ tạo một môi trường ảo mới trong một thư mục có tên venv.

Kích hoạt môi trường ảo

source venv/bin/activate

Bây giờ, bạn có thể cài đặt các phụ thuộc cụ thể của dự án bằng pip bên trong môi trường ảo mà không ảnh hưởng đến các dự án khác hoặc cài đặt Python toàn cục trên hệ thống của bạn. Tuy nhiên, nếu bạn cần chuyển đổi giữa các phiên bản Python khác nhau, bạn có thể sử dụng các công cụ như pyenv và pyenv-wrapper để làm cho quá trình dễ dàng hơn.

3.2 Pyenv

pyenv là một công cụ cho phép bạn dễ dàng cài đặt và chuyển đổi giữa các phiên bản Python khác nhau trên hệ thống của mình. Dưới đây là các bước để cài đặt và sử dụng pyenv

Cài đặt pyenv

curl https://pyenv.run | bash

Cài đặt các phiên bản Python bằng pyenv

pyenv install --list  # liệt kê tất cả các phiên bản python

pyenv install [version]  # thay đổi version thành phiên bản python bạn muốn cài đặt, ví dụ: 3.11.0

Chuyển đổi giữa các phiên bản Python bằng pyenv

pyenv versions  # hiển thị tất cả các phiên bản

pyenv global [version]  # để đặt phiên bản Python toàn cục mặc định trên hệ thống của bạn.

pyenv local [version]  # để đặt phiên bản Python cho một dự án cụ thể.

4. Chọn Trình Soạn thảo

Việc chọn trình soạn thảo mã phù hợp cho dự án Python của bạn là rất quan trọng để tăng năng suất và phát triển hiệu quả. Dưới đây là một số trình soạn thảo mã phổ biến cho Python và ưu điểm, nhược điểm của chúng

4.1 Visual Studio Code (VS Code)

Liên kết tải xuống: https://code.visualstudio.com/download
Ưu điểm: Nhẹ, tùy chỉnh được, hỗ trợ gỡ lỗi tuyệt vời, cộng đồng lớn và cửa hàng tiện ích mở rộng.
Nhược điểm: Một số tính năng có thể yêu cầu cấu hình hoặc tiện ích mở rộng, có thể tiêu tốn nhiều tài nguyên.

4.2 PyCharm

Liên kết tải xuống: https://www.jetbrains.com/pycharm/download/
Ưu điểm: Mạnh mẽ, dễ sử dụng, hỗ trợ gỡ lỗi tuyệt vời, hoàn thành mã và các công cụ tái cấu trúc.
Nhược điểm: Nặng hơn và chậm hơn các trình soạn thảo khác, yêu cầu giấy phép trả phí cho một số tính năng.

4.3 Sublime Text

Liên kết tải xuống: https://www.sublimetext.com/download
Ưu điểm: Nhẹ, nhanh, tùy chỉnh được và có rất nhiều plugin sẵn có.
Nhược điểm: Hỗ trợ gỡ lỗi hạn chế, không phong phú tính năng như các trình soạn thảo khác.

4.4 Atom

Liên kết tải xuống: https://atom.io/
Ưu điểm: Mở nguồn, tùy chỉnh được và có một cộng đồng các nhà phát triển lớn.
Nhược điểm: Hỗ trợ gỡ lỗi hạn chế, có thể yêu cầu cấu hình hoặc tiện ích mở rộng cho các tính năng nâng cao.

Hãy chọn một trình soạn thảo phù hợp nhất với nhu cầu và sở thích của bạn, và hãy chắc chắn khám phá các tính năng và tùy chọn tùy chỉnh của nó để tối đa hóa năng suất của bạn.

Ngoài các trình soạn thảo được đề cập ở trên, còn có các trình soạn thảo phổ biến khác như Emacs và Vim có hỗ trợ tuyệt vời cho việc phát triển Python. Cuối cùng, việc chọn trình soạn thảo phụ thuộc vào sở thích cá nhân của bạn và các yêu cầu của dự án.

Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ thảo luận về cách thiết lập và sử dụng iPython để phát triển Python tương tác.

5. Thiết lập iPython

iPython là một shell tương tác cho Python cung cấp một cách tương tác với mã Python thân thiện hơn và hiệu quả hơn so với trình thông dịch Python mặc định. Dưới đây là một số ưu điểm và nhược điểm của việc sử dụng iPython:

Ưu điểm:

Shell tương tác với các tính năng nâng cao như hoàn thành tab, lịch sử và nội suy đối tượng.
Dễ dàng để kiểm tra các đoạn mã và khám phá API.
Khả năng chạy các lệnh shell trực tiếp từ shell iPython.

Nhược điểm:

Yêu cầu thiết lập bổ sung so với trình thông dịch Python mặc định.
Có thể không cần thiết cho tất cả các nhà phát triển Python.

Để thiết lập iPython, trước tiên, bạn cần cài đặt nó bằng pip, trình cài đặt gói cho Python

pip install ipython

Sau khi cài đặt, bạn có thể khởi chạy iPython từ terminal bằng cách nhập ipython.

Để kiểm tra iPython, bạn có thể thử đoạn mã sau:

x = 5

y = 7

x + y

Kết quả sẽ là

12

Điều này sẽ tính tổng của x và y và in kết quả vào dấu nhắc đầu ra.

Ngoài shell iPython tiêu chuẩn, còn có các công cụ khác có sẵn mở rộng chức năng của iPython, chẳng hạn như Jupyter Notebook và JupyterLab. Các công cụ này cho phép bạn tạo sổ ghi chép tương tác kết hợp mã, tài liệu và hình ảnh, làm cho nó trở thành một công cụ tuyệt vời cho phân tích dữ liệu và khoa học dữ liệu.

Để cài đặt Jupyter Notebook, bạn có thể sử dụng pip

pip install jupyter

Sau khi cài đặt, bạn có thể khởi chạy Jupyter Notebook từ terminal bằng cách nhập jupyter notebook.

Để cài đặt JupyterLab, bạn cũng có thể sử dụng pip

pip install jupyterlab

Sau khi cài đặt, bạn có thể khởi chạy JupyterLab từ terminal bằng cách nhập jupyter lab.

Nhìn chung, iPython và các công cụ liên quan của nó là những công cụ mạnh mẽ và linh hoạt để phát triển Python, và có thể làm tăng đáng kể năng suất và hiệu quả của bạn khi làm việc với mã Python.

Trong phần tiếp theo, chúng ta sẽ thảo luận về cách sử dụng công cụ gỡ lỗi để giúp bạn xác định và khắc phục lỗi trong mã Python của bạn.

6. Sử dụng Công cụ Gỡ lỗi

Gỡ lỗi là một kỹ năng cần thiết đối với bất kỳ nhà phát triển phần mềm nào, và Python cung cấp một số công cụ gỡ lỗi có thể giúp bạn xác định và khắc phục lỗi trong mã của mình. Một trong những công cụ gỡ lỗi phổ biến nhất cho Python là pdb (Python Debugger).

pdb cho phép bạn bước qua mã của mình từng dòng một, đặt điểm ngắt và kiểm tra các biến để giúp bạn hiểu cách mã của bạn đang thực thi và xác định bất kỳ lỗi nào có thể đang xảy ra.

Để sử dụng pdb, trước tiên bạn cần nhập nó vào mã Python của mình:

import pdb

Sau đó, bạn có thể đặt điểm ngắt trong mã của mình bằng cách sử dụng hàm pdb.set_trace():

def my_function(x, y):

    z = x + y

    pdb.set_trace()

    return z



result = my_function(2, 3)

print(result)

Khi mã đến dòng pdb.set_trace() , nó sẽ tạm dừng thực thi và đưa bạn vào trình gỡ lỗi pdb, nơi bạn có thể kiểm tra các biến, bước qua mã và tương tác với trình thông dịch Python.

Trong Python 3.7 trở lên, một hàm breakpoint() mới đã được giới thiệu cung cấp một cách đơn giản hơn để đặt điểm ngắt trong mã của bạn. Thay vì sử dụng pdb.set_trace(), bạn chỉ cần gọi hàm breakpoint() tại bất kỳ điểm nào trong mã của bạn mà bạn muốn tạm dừng thực thi

Dưới đây là một số lệnh pdb cơ bản bạn có thể sử dụng:

n: Thực thi dòng hiện tại và chuyển đến dòng tiếp theo.
s: Bước vào một cuộc gọi hàm.
r: Tiếp tục thực thi cho đến cuối hàm hiện tại.
c: Tiếp tục thực thi cho đến khi gặp điểm ngắt tiếp theo.
p: In giá trị của một biến.
q: Thoát trình gỡ lỗi và thoát chương trình.

pdb là một công cụ mạnh mẽ, nhưng có thể mất một thời gian để làm quen. Tuy nhiên, với thực hành, bạn sẽ có thể sử dụng nó để nhanh chóng xác định và khắc phục lỗi trong mã Python của mình.

Ngoài pdb, còn có các công cụ gỡ lỗi khác có sẵn cho Python, chẳng hạn như ipdb (iPython Debugger) và pycharm (một môi trường phát triển tích hợp với các công cụ gỡ lỗi tích hợp sẵn).

7. Kết luận

Tóm lại, việc thiết lập một môi trường làm việc Python trên Ubuntu có thể làm tăng đáng kể trải nghiệm phát triển Python của bạn. Bằng cách cài đặt Python, thiết lập môi trường ảo, chọn trình soạn thảo, thiết lập iPython và sử dụng công cụ gỡ lỗi, bạn sẽ có mọi thứ cần thiết để bắt đầu viết mã Python và gỡ lỗi bất kỳ sự cố nào có thể phát sinh.

Cách thiết lập môi trường làm việc Python - Ubuntu