Chào bạn! Rất vui được chia sẻ với bạn về một trong những chủ đề "hack não" nhưng lại cực kỳ thú vị trong Python: Lập trình bất đồng bộ (Asynchronous Programming).
Nếu bạn từng thấy ứng dụng của mình bị "treo" khi đang tải dữ liệu hoặc muốn tối ưu hóa hiệu năng cho hàng ngàn kết nối cùng lúc, thì asyncio chính là "chìa khóa vàng". Hãy cùng mình bóc tách nó theo cách đơn giản nhất nhé!
Trong thế giới Internet, việc bảo mật cũng giống như việc bạn đi thuê một căn hộ chung cư cao cấp. Bạn cần một quy trình để nhận chìa khóa (OAuth2) và bản thân chiếc chìa khóa đó phải có thông tin xác nhận bạn là ai (JWT).
Nhiều người lầm tưởng OAuth2 là một phương thức đăng nhập, nhưng thực tế nó là một framework ủy quyền (Authorization).
Hãy tưởng tượng: Bạn muốn một ứng dụng in ảnh truy cập vào kho ảnh trên Google Drive của bạn. Thay vì đưa mật khẩu Google cho ứng dụng đó (rất nguy hiểm!), bạn chỉ cần xác nhận qua Google. Google sẽ đưa cho ứng dụng kia một "chiếc thẻ tạm thời". Đó chính là OAuth2.
Nếu bạn đã từng làm việc với Flask hay Django, chắc hẳn bạn đã quen với việc xây dựng các API cho ứng dụng của mình. Nhưng đã bao giờ bạn tự hỏi: "Liệu có cách nào viết code vừa nhanh, vừa ít lỗi, mà hiệu năng lại khủng như Go hay Node.js không?"
Câu trả lời chính là FastAPI.
Chào bạn mừng các bạn đã đến với blog của mình! Đối với lập trình Python, nếu bạn từng gặp trường hợp thay đổi một danh sách bên trong hàm và bất ngờ thấy danh sách gốc bên ngoài cũng... "biến hình" theo, thì chúc mừng, bạn đã chạm mặt một trong những khái niệm quan trọng nhất Python: Mutable (Khả biến) và Immutable (Bất biến).
Hãy cùng mình giải mã cơ chế này để không bao giờ bị Python "lừa" nữa nhé!
Chào bạn! Nếu bạn từng bối rối không biết khi nào nên dùng self, khi nào dùng @classmethod, hay tại sao có những hàm chẳng cần dùng gì cả, thì bài viết này dành cho bạn.
Trong Python, một Class không chỉ đơn thuần là "chứa" hàm. Nó chia các hàm (phương thức) thành 3 loại "anh em" với vai trò riêng biệt. Hãy cùng bóc tách chúng nhé!
Trong thế giới lập trình, chúng ta thường nghe về việc làm sao để chương trình chạy nhanh hơn, xử lý được nhiều việc cùng lúc hơn. Hai khái niệm "đinh" mà bất kỳ developer nào cũng cần nắm vững chính là Multi-threading và Multi-processing.
Nhưng chúng khác nhau thế nào? Khi nào dùng cái nào? Hãy cùng mình giải mã qua ví dụ về một "Nhà hàng lẩu" nhé!
|
Chào bạn! Nếu bạn từng thấy những dòng code
có ký hiệu Đừng để cái tên mang tính "hàn lâm" này làm bạn sợ. Hãy nghĩ về Decorator như một chiếc áo khoác. Bạn vẫn là bạn, nhưng khi khoác thêm áo vào, bạn có thêm túi để đựng đồ, có thêm lớp vải để giữ ấm. Decorator giúp "mặc" thêm tính năng cho một hàm mà không cần thay đổi cấu trúc bên trong của hàm đó  |
Xin chào các bạn mình là Thành IT. Mình đang viết bài này vào ngày 16/2/2026 tức ngày 29 tháng chạp năm Ất Tỵ. Đây là ngày cuối cùng của năm âm lịch 2025. Năm nay là năm thứ hai không có ngày 30 Tết nên mình cảm thấy Tết năm nay đến nhanh, không biết các bạn thấy thế nào? Năm vừa rồi các bạn thấy thế nào, khó khăn hay thuận lợi. Giờ là lúc chúng ta cùng nhau nhìn lại một năm, không phải để nuối tiếc những gì chưa làm được mà là để nhìn nhận và rút ra những bài học tránh lặp lại cho những năm tiếp theo.
Trong hành trình từ một sinh viên Học viện Kỹ thuật quân sự cho đến khi chiến đấu với các dự án thực tế với Python, dù ngôn ngữ có thay đổi thì tư duy về giải quyết vấn đề cụ thể hơn là tư duy về OOP vẫn là "xương sống" giúp code của chúng ta sạch sẽ, dễ bảo trì và mở rộng.
Hôm nay, hãy cùng mình giải mã 4 tính chất cốt lõi của OOP thông qua các ví dụ đời thường nhất nhé.
GIL (Global Interpreter Lock) là một "chiếc khóa" quyền lực trong trình thông dịch CPython (phiên bản phổ biến nhất của Python). Nó chỉ cho phép duy nhất một thread kiểm soát trình thông dịch Python tại một thời điểm.
Nói cách khác, ngay cả khi bạn có một CPU 16 nhân, nhưng nếu bạn chạy một chương trình Python đa luồng (multithreading) để xử lý các tác vụ tính toán nặng, thì tại mỗi thời điểm chỉ có một nhân duy nhất hoạt động.
