Khởi đầu dự án Python như thế nào để thuận tiện phát triển lên

Thỉnh thoảng mình có mối duyên ghé mắt qua các dự án Python, thấy cách sắp đặt vẫn còn chuệch choạc, không có lợi lắm cho việc phát triển tiếp diễn. Nên sau đây mình chia sẻ một số cách thức, công cụ, thư viện mà bạn nên chuẩn bị từ đầu, để công việc sau đó trở nên thoải mái hơn. Cách sắp đặt này có thể coi là chuẩn trong những năm 2020 này (nhưng có thể trở thành lạc hậu sau 5 năm nữa).

1. Quản lý các gói phụ thuộc

Gói phụ thuộc (dependency) là các thư viện / công cụ bên ngoài mà dự án của bạn cần. Các gói này phải được cài trước khi phần mềm của bạn có thể chạy. Ví dụ bạn làm về khoa học dữ liệu thì sẽ cần NumPy, làm web thì sẽ cần Django v.v... Việc một dự án phụ thuộc vào hàng chục gói thư viện khác là chuyện bình thường. Thông thường các gói này sẽ được liệt kê trong file requirements.txt để khi sao chép dự án sang máy khác thì biết cần cài cái gì. Tuy nhiên, file requirements.txt chỉ là hình thức tối thiểu để quản lý gói phụ thuộc. Nó không đủ để hỗ trợ tình huống phức tạp hơn. Ví dụ dự án của bạn sử dụng thư viện A phiên bản v1 và B phiên bản v2. Sau vài tháng nhu cầu nảy sinh, bạn cần thêm tính năng mới, và để làm tính năng mới, bạn cần đến thư viện C. Tuy nhiên thư viện C này cũng lại phụ thuộc thư viện A, và thư viện C đang có nhiều phiên bản, v1 đến v5, mỗi phiên bản của C sẽ thương thích với một phiên bản A khác nhau. Nếu bạn nhắm mắt chọn phiên bản mới nhất của C thì nó sẽ yêu cầu A v3. Bạn không thể mù quáng nâng cấp A lên v3 vì có thể phần mềm của bạn không tương thích và đứt gãy. Nhưng trong 5 phiên bản của C mà thử từng cái một thì rất cực. Đó là lúc bạn cần một thứ nâng cao hơn file requirements.txt.

Một công cụ hiện đại mà mình hay dùng, và khuyên dùng cho tình huống này là Poetry. Khi bạn cần thêm C vào danh sách phụ thuộc, chỉ cần chạy:

...

Viết hàm thêm cho PostgreSQL: Chú voi bay

Vừa rồi tôi đã viết bài Dùng Python viết hàm xử lý dữ liệu dưới tầng database cho PostgreSQL. Sau khi chơi với Python một chút, tôi tự hỏi, có thể tăng tốc độ thực thi thêm nữa không. Thế nên hôm nay tôi nghịch thêm vài cách khác nhau, để gắn thêm tên lửa vào đít chú voi PostgreSQL.

Dumbo Picture credit: Walt Disney

Bây giờ tôi sẽ chuyển đổi code kia sang Cython và Rust.

...

Dùng Python viết hàm xử lý dữ liệu dưới tầng database cho PostgreSQL

Có một bận, tôi ôm trong tay một bộ CSDL của website nọ, với nhiều thông tin danh tính người thật. Để tránh cho dữ liệu danh tính bị lộ, hưởng ứng tinh thần của Luật An Ninh Mạng, tôi quyết định phải làm xáo trộn dữ liệu đó để nó không còn phản ánh danh tính thật nữa. Cụ thể là tôi sẽ ghi thêm vài kí tự bừa bãi vào cột email, cho nó thành email "xạo" hết.

Nói tới nhu cầu này thì cách dễ nhất là viết đoạn code cho nó chạy một vòng lặp, lặp qua các dòng của bảng dữ liệu, tại mỗi dòng lấy ra cột email, ghi nội dung mới vào rồi lưu lại. Cách đó dễ, nhưng hơi cơ bắp, không tinh tế, sẽ chậm khi bảng dữ liệu hơi lớn. Tôi quyết định thử phương án tạo hàm tùy thêm cho hệ CSDL đó, để có thể sửa tất cả trong một câu truy vấn (query) duy nhất, ví dụ:

UPDATE web_users SET email = my_func(email)
...

Một số mẹo cho việc phát triển ứng dụng hệ thống nhúng

Trong quá trình phát triển ứng dụng cho hệ thống nhúng, do sự hạn chế của thiết bị, đôi khi có những việc lắt nhắt làm tốn mớ thời gian. Sau đây mình liệt kê một số mẹo để đi tắt, giúp tiết kiệm thời gian cho công việc. Các hướng dẫn này chỉ dành cho hệ điều hành Linux (như Ubuntu).

1. Chia sẻ Internet từ laptop cho máy tính nhúng

Đây là tình huống mà bạn đang phát triển ứng dụng cho máy tính mini (NUC, Raspberry Pi, Beagle Bone...) và chủ yếu dùng mạng dây (chưa setup wifi hoặc máy đó không có card wifi). Đôi lúc bạn cần phải xách nó đi đâu đó (để trình diễn demo, để cài đặt lại chẳng hạn) mà chỗ đó không có router để cấp mạng, bạn có thể chia sẻ Internet từ laptop (laptop đang kết nối Internet qua wifi) cho nó. Để cho ngắn gọn, mình sẽ gọi máy tính nhúng là RPi trong bài này.

Nguyên lý của việc này là biến laptop của bạn thành một thiết bị router mạng đơn sơ, tạo một mạng con với RPi, do laptop của bạn quản lý.


Chuyển đổi Unicode dựng sẵn & tổ hợp với Python

Dạo này các ứng dụng với dữ liệu tiếng Việt đang ngày một nhiều, trong đó vấn đề sai khác giữa Unicode dựng sãn và tổ hợp, tuy nhỏ, nhưng cũng gây mất chút kha khá thời gian debug cho những người mới vào nghề. Mình chia sẻ xíu kinh nghiệm này, để việc phát triển ứng dụng tiếng Việt trở nên trơn tru hơn, và cũng để "khoe hàng" về hệ sinh thái giàu mạnh của Python.

Tưởng tượng một tình huống sau. Ứng dụng của bạn cho người dùng nhập vào một chuỗi tiếng Việt, khi nhận được chuỗi, phần mềm sẽ dò trong cơ sở dữ liệu để chọn ra bản ghi nào ăn khớp với chuỗi đó. Cơ sở dữ liệu này được một người khác nhập liệu. Bạn đã chắc chắn rằng chuỗi đó có tồn tại trong cơ sở dữ liệu, nhưng không hiểu sao phần mềm so sánh, dò tìm không ra. Hóa ra là người nhập liệu, khi gõ chuỗi vào thì dùng Unicode tổ hợp (decomposed), trong khi người dùng lúc nhập chuỗi tìm kiếm vào thì dùng Unicode dựng sẵn (composed). Dưới dạng chuỗi byte thì hai chuỗi này không giống nhau, nên bằng biện pháp so sánh chuỗi unicode thông thường, phần mềm sẽ không nhận ra.

Lấy ví dụ một chuỗi sau, Tiếng Việt bão táp, nếu là Unicode dựng sãn, khi thể hiện dưới dạng chuỗi byte, dàn theo bảng mã UTF-8, thì là chuỗi byte này:

...