Nền tảng Python

Python là thứ keo trong server của bạn

Mọi thứ phía sau frontend — ứng dụng, công cụ, script — thường là Python. Bạn sẽ đọc nó, đánh giá nó, và dẫn dắt AI viết nó.

Bạn không gõ — bạn nhận ra, hỏi, kiểm chứng

AI viết Python. Kỹ năng của bạn là ba bước khiến code từ AI đáng tin cậy.

File .py chỉ là các hướng dẫn, từ trên xuống dưới

Biến giữ giá trị trong các 'ô' có nhãn; print() hiển thị chúng. Đó là toàn bộ vốn từ của script cho người mới.

# hi.py — a comment: Python ignores it, humans read it
name = "shipper"           # a variable: a labelled box

print("Hello, " + name)    # send text to the screen
print("Ready to build.")

Đó là một chương trình hoàn chỉnh: một biến và hai câu print. Không cần thêm gì để bắt đầu.

Biến — những ô có nhãn

Biến là một tên trỏ đến một giá trị. Tên là nhãn; giá trị (và kiểu của nó) có thể thay đổi.

Chế độ script & chế độ REPL

Một lệnh chạy cả file; cùng lệnh không file thì mở REPL (Read-Eval-Print Loop) — playground trực tiếp để thử từng dòng.

Lỗi là bình thường — đọc phần cuối

Mỗi lỗi Python đều kết thúc bằng một traceback: ngăn xếp các vị trí bạn từng ở, và vấn đề thật ở dòng cuối cùng.

Đọc traceback, ba bước

Bạn sẽ dán những thứ này cho AI liên tục. Biết ba phần giúp bạn làm việc nhanh hơn.

str, int, float, bool — và hai ông lớn

Bạn sẽ gặp các kiểu này trong mọi backend. str/int/float/bool là nguyên tử; list & dict là cách dữ liệu được tổ chức thực sự.

List & dict trông giống JSON — vì chúng chính là JSON

Mọi phản hồi API, file config và dòng từ CSDL đều đến dưới dạng JSON. List và dict của Python đọc nó ngay — không cần lớp phiên dịch.

# A list: ordered things
tasks = ["design", "code", "test", "ship"]

# A dict: labelled values (a record)
user = {
    "name": "An",
    "role": "designer",
    "active": True,
}

Đã từng xem JSON thì bạn đã biết thứ này: dict = object JSON {…}, list = array JSON […].

= so với ==

Một bên là động từ, bên kia là câu hỏi. Nhầm lẫn giữa chúng là lỗi hay bắt gặp nhất trong code của AI (và của người).

Chuỗi — chữ mà bạn làm việc được

Chuỗi là dữ liệu phổ biến nhất trong web app. Vài thao tác đáp ứng phần lớn việc hằng ngày.

Chạm vào: chỉ số, độ dài, so sánh

Dữ liệu không chỉ được tạo ra — bạn còn chạm vào nó. Ba thao tác này xuất hiện trong gần như mọi vòng lặp bạn đọc.

tasks = ["design", "code", "ship"]
print(len(tasks))         # 3
print(tasks[0])           # design — counting starts at 0
print("design" in tasks)  # True

age = 29
print(age > 18)           # True  ← a comparison makes a bool
print(age == 30)          # False

Đếm bắt đầu từ 0, nên phần tử đầu là index 0 và phần tử cuối là len − 1. Phép so (> , <, ==) không thay đổi gì — chúng sinh ra True/False.

None — 'không có gì' đúng nghĩa

Giữa giá trị và lỗi, Python có một trạng thái thứ ba: sự vắng mặt hợp lệ.

if / elif / else

Không cần học thuộc cú pháp — chỉ cần nhận ra hình dạng: một điều kiện, một dấu hai chấm, một khối thụt vào.

score = 82

if score >= 90:
    grade = "A"
elif score >= 80:
    grade = "B"
else:
    grade = "C"

print(grade)   # B

Python kiểm tra từ trên xuống và chạy nhánh đầu tiên có điều kiện đúng. else bắt tất cả phần còn lại. Khoảng thụt là nhóm lệnh — không cần ngoặc.

for — đi qua tập dữ liệu

Vòng lặp chính: cho nó bất kỳ tập dữ liệu nào, nó đưa bạn từng phần tử một.

for task in ["design", "code", "ship"]:
    print(task)

for i in range(3):        # range(3) → 0, 1, 2
    print(i)

for đi qua bất kỳ tập dữ liệu nào, lần lượt từng phần tử — một list, hoặc tập range(n) 'đếm từ 0'. Đa số vòng lặp trong code thật là for.

while — lặp chừng nào còn đúng

Vòng lặp bạn phải kiểm soát: nó chạy chừng nào điều kiện còn đúng.

retries = 3
while retries > 0:
    print("retrying...")
    retries = retries - 1    # runs 3 times

Bạn phải làm điều kiện tiến về sai ở bên trong vòng lặp. Quên mất — vòng lặp vô hạn, server ngừng trả lời. for lo phần lớn việc; while là vòng lặp cần cẩn thận.

and, or, not — ghép các kiểm tra

Điều kiện thật hiếm khi chỉ là một phép so. Ba từ ghép chúng thành câu kiểm tra gần như tiếng Anh.

def — đơn vị tái sử dụng

Hàm đóng gói một tác vụ: đặt tên, cho nó input, nhận kết quả về. Gọi nó bao nhiêu lần cũng được.

def greet(name):              # define: a reusable recipe
    return f"Hello, {name}!"

print(greet("An"))    # Hello, An!   ← call it
print(greet("You"))   # Hello, You!  ← call again

def đặt tên công thức, tham số (name) là input, return trả về kết quả. Chuỗi f"…" bên trong sẽ nói ở slide tiếp theo.

f-string & chú thích

Hai cấu trúc nhỏ nhất nhưng dễ thấy nhất — bạn sẽ thấy chúng ở dòng đầu của gần như mọi file.

Làm việc với list & dict

Ba thao tác đáp ứng phần lớn việc hằng ngày: thêm vào list, đọc dict an toàn, và lặp qua dữ liệu.

tasks = ["design", "code"]
tasks.append("ship")           # grow the list

user = {"name": "An", "role": "designer"}
print(user["name"])            # An
print(user.get("email"))       # None — safe if missing

for t in tasks:                 # loop over items
    print(t)

d["key"] sẽ lỗi nếu thiếu key; d.get("key") trả về None bình thản. Nên dùng .get() khi key không chắc chắn — đa số bug do AI gây ra là từ key bị thiếu.

Những thao tác list & dict bạn gặp nhiều nhất

Sáu thao tác đáp ứng việc hằng ngày. Tất cả đều là method: dữ_liệu.method().

Đọc file, cái nhìn tổng quan

File là cách chương trình nhớ chuyện giữa các lần chạy — config, dữ liệu, log. Hình dạng bên dưới xuất hiện trong gần như mọi backend bạn đụng tới.

with open("tasks.txt") as f:    # open, and close for you
    for line in f:               # a file is a list of lines
        print(line.strip())      # remove the newline

open() đưa cho bạn handle của file; with đảm bảo nó được đóng. Từng dòng một, file chỉ là list các chuỗi.

Ghi file — chữ mode

Cùng hình dạng open/with như khi đọc; khác duy nhất một chữ cái: mode.

with open("out.txt", "w") as f:      # w = write, erases first
    f.write("task: design\n")

with open("out.txt", "a") as f:      # a = append, keeps existing
    f.write("task: ship\n")

w bắt đầu mới, a nối thêm. Đây chính là cách app ghi log và lưu dữ liệu — cùng hình dạng bạn vừa học để đọc.

import — kéo vào các bộ công cụ

Bạn không tự xây mọi thứ. Một dòng kéo vào cả bộ công cụ — Python đi kèm một thư viện chuẩn khổng lồ.

try / except — thất bại một cách đẹp

Dữ liệu thật lộn xộn: thiếu key, file rỗng, input sai. Chương trình biết xử lý sẽ tiếp tục chạy.

try:
    value = user["email"]
except KeyError:
    value = "no email"

print(value)

try: thử phần rủi ro; except: nếu thất bại thì làm cái này. Chương trình suy giảm nhẹ nhàng thay vì crash — bạn sẽ thấy nó quanh mọi lần đọc dữ liệu.

Một file, đủ mọi mẫu hình

Không có gì mới — chỉ là các mảnh của deck ghép lại một chỗ. Đọc từ trên xuống; bạn đã biết việc của từng dòng.

import json

def summary(raw):
    users = json.loads(raw)      # JSON string -> list of dicts
    active = 0
    for u in users:
        if u.get("active"):
            active = active + 1
    return f"{active} of {len(users)} active"

raw = '[{"name": "An", "active": True}]'
print(summary(raw))              # 1 of 1 active

import, def, json.loads, for, if, .get, len, f-string — toàn bộ vốn từ của deck, làm việc thật trong mười hai dòng.

App Flask của bạn chỉ là các mảnh này ghép lại

Giờ nhìn app của chính khóa học: một file .py với hàm, dict, file và JSON. Mọi mảnh trên slide này đều có trong app đó.

Đọc & chỉnh code với AI

Vòng lặp hằng ngày của khóa học: bạn và AI, từng khối code một.

1. 1

   Quét các hình dạng

   Trước khi hỏi, hãy tìm các mẫu hình: def, for, if, dict, open. Bạn đã biết mỗi thứ dùng để làm gì.

2. 2

   Hỏi từng dòng

   Dán một khối và hỏi 'giải thích đơn giản đoạn này.' So sánh câu trả lời của AI với cách bạn hiểu — chỗ chênh lệch ấy là nơi bạn học.

3. 3

   Chỉ đích danh, đừng đổ cả file

   Chỉnh sửa hiệu quả nhất khi có đích: 'thay đổi hàm này để kiểm tra thêm key email.' Vào cụ thể, ra cụ thể.

4. 4

   Chạy & kiểm tra output

   Sau mỗi thay đổi, chạy và nhìn kết quả in ra/trả về. Output đúng → hình dạng đúng. Output sai → dán lại cho AI và lặp.