Cài Đặt Môi Trường Python

1. Các cách cài đặt Python

Có nhiều cách để cài đặt Python cho Data Science:

Phương pháp	Ưu điểm	Nhược điểm	Phù hợp với
Python.org	Nhẹ, cơ bản	Phải cài thư viện thủ công	Beginners
Anaconda	Đầy đủ thư viện	Dung lượng lớn (~3GB)	Data Scientists
Miniconda	Nhẹ, linh hoạt	Cần cài thêm packages	Experienced users
Google Colab	Không cần cài	Cần internet	Quick experiments

2. Cài đặt Anaconda (Khuyến nghị)

Bước 1: Tải Anaconda

Truy cập anaconda.com/download và tải phiên bản phù hợp:

Windows: Anaconda3-xxx-Windows-x86_64.exe
macOS: Anaconda3-xxx-MacOSX-x86_64.pkg
Linux: Anaconda3-xxx-Linux-x86_64.sh

Bước 2: Cài đặt

Windows:

powershell

1# Chạy file .exe và làm theo hướng dẫn
2# Tick "Add Anaconda to PATH" (optional)

macOS/Linux:

Bash

1# macOS
2chmod +x Anaconda3-xxx-MacOSX-x86_64.sh
3./Anaconda3-xxx-MacOSX-x86_64.sh
4 
5# Linux
6chmod +x Anaconda3-xxx-Linux-x86_64.sh
7./Anaconda3-xxx-Linux-x86_64.sh

Bước 3: Kiểm tra cài đặt

Bash

1# Mở Terminal/Anaconda Prompt
2conda --version
3# Output: conda 23.x.x
4 
5python --version
6# Output: Python 3.11.x

3. Quản lý môi trường với Conda

3.1 Tạo môi trường mới

Bash

1# Tạo môi trường với Python 3.11
2conda create -n datascience python=3.11
3 
4# Kích hoạt môi trường
5conda activate datascience
6 
7# Kiểm tra
8python --version

3.2 Cài đặt thư viện

Bash

1# Cài đặt các thư viện Data Science cơ bản
2conda install pandas numpy matplotlib seaborn
3 
4# Hoặc dùng pip
5pip install pandas numpy matplotlib seaborn
6 
7# Cài nhiều thư viện cùng lúc
8conda install pandas numpy scipy scikit-learn jupyter

3.3 Các lệnh conda thường dùng

Bash

1# Xem danh sách môi trường
2conda env list
3 
4# Xem packages đã cài
5conda list
6 
7# Cập nhật package
8conda update pandas
9 
10# Xóa package
11conda remove seaborn
12 
13# Xóa môi trường
14conda env remove -n datascience
15 
16# Export môi trường
17conda env export > environment.yml
18 
19# Tạo từ file yml
20conda env create -f environment.yml

4. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook là công cụ không thể thiếu cho Data Science.

4.1 Cài đặt và chạy

Bash

1# Cài đặt
2conda install jupyter
3 
4# Chạy Jupyter Notebook
5jupyter notebook
6 
7# Hoặc JupyterLab (giao diện mới hơn)
8conda install jupyterlab
9jupyter lab

4.2 Shortcuts quan trọng

Shortcut	Chức năng
`Shift + Enter`	Chạy cell và di chuyển xuống
`Ctrl + Enter`	Chạy cell tại chỗ
`A`	Thêm cell phía trên
`B`	Thêm cell phía dưới
`DD`	Xóa cell
`M`	Chuyển sang Markdown
`Y`	Chuyển sang Code
`Esc`	Command mode
`Enter`	Edit mode

4.3 Magic Commands

Python

1# Đo thời gian chạy
2%time df = pd.read_csv('large_file.csv')
3
4# Đo thời gian trung bình (chạy nhiều lần)
5%timeit df['col'].sum()
6
7# Hiển thị biểu đồ inline
8%matplotlib inline
9
10# Load extension
11%load_ext autoreload
12%autoreload 2
13
14# Xem tất cả variables
15%whos
16
17# Chạy file Python
18%run script.py

5. VS Code cho Python

5.1 Cài đặt VS Code

Tải từ code.visualstudio.com
Cài đặt Extensions:
- Python (Microsoft)
- Pylance (Microsoft)
- Jupyter (Microsoft)

5.2 Cấu hình Python Interpreter

JSON

1// settings.json
2{
3    "python.defaultInterpreterPath": "~/anaconda3/envs/datascience/bin/python",
4    "python.linting.enabled": true,
5    "python.linting.pylintEnabled": true,
6    "python.formatting.provider": "black"
7}

5.3 Chạy Jupyter trong VS Code

Tạo file .ipynb
Chọn kernel (môi trường Python)
Viết code và chạy với Shift + Enter

6. Google Colab (Không cần cài đặt)

6.1 Truy cập

Vào colab.research.google.com và đăng nhập với Google account.

6.2 Ưu điểm của Colab

✅ Miễn phí GPU/TPU - Phù hợp Deep Learning
✅ Không cần cài đặt - Chạy trên browser
✅ Đã cài sẵn thư viện - Pandas, TensorFlow, PyTorch
✅ Lưu trên Drive - Dễ chia sẻ

6.3 Kết nối Google Drive

Python

1# Mount Google Drive
2from google.colab import drive
3drive.mount('/content/drive')
4
5# Đọc file từ Drive
6import pandas as pd
7df = pd.read_csv('/content/drive/MyDrive/data.csv')

6.4 Cài thêm thư viện

Python

1# Cài thư viện mới
2!pip install polars plotly streamlit
3
4# Kiểm tra version
5!pip show pandas

7. File requirements.txt

7.1 Tạo requirements.txt

Bash

1# Export tất cả packages
2pip freeze > requirements.txt
3 
4# Hoặc tạo thủ công
5echo "pandas>=2.0.0
6numpy>=1.24.0
7matplotlib>=3.7.0
8seaborn>=0.12.0
9scikit-learn>=1.3.0
10jupyter>=1.0.0" > requirements.txt

7.2 Cài từ requirements.txt

Bash

1pip install -r requirements.txt

8. Kiểm tra môi trường

Chạy script sau để kiểm tra môi trường đã sẵn sàng:

Python

1# check_environment.py
2import sys
3print(f"Python version: {sys.version}")
4
5# Kiểm tra các thư viện
6libraries = ['pandas', 'numpy', 'matplotlib', 'seaborn', 'sklearn']
7
8for lib in libraries:
9    try:
10        module = __import__(lib)
11        version = getattr(module, '__version__', 'unknown')
12        print(f"✅ {lib}: {version}")
13    except ImportError:
14        print(f"❌ {lib}: NOT INSTALLED")

Output mong đợi:

Text

1Python version: 3.11.5
2✅ pandas: 2.1.0
3✅ numpy: 1.24.3
4✅ matplotlib: 3.7.2
5✅ seaborn: 0.12.2
6✅ sklearn: 1.3.0

Tổng Kết

Trong bài này, bạn đã học:

✅ Các cách cài đặt Python cho Data Science
✅ Cài đặt và sử dụng Anaconda
✅ Quản lý môi trường với Conda
✅ Sử dụng Jupyter Notebook
✅ Cấu hình VS Code cho Python
✅ Sử dụng Google Colab

Bài tiếp theo: Cú pháp cơ bản Python - Variables, Data Types, Operators!