Monte Carlo là phương pháp mô phỏng xác suất thông qua các thử nghiệm ngẫu nhiên. Để cải thiện tốc độ tính toán, ta sử dụng NumPy, thư viện tối ưu cho xử lý dữ liệu lớn.

🔹 Ý tưởng mô phỏng​

1. Tạo 10 triệu kết quả tung đồng xu bằng NumPy.
2. Đếm số lần xuất hiện của mỗi kết quả (Sấp - S hoặc Ngửa - N).
3. So sánh xác suất thực tế với lý thuyết (50% - 50%).

🔹 Code mô phỏng Monte Carlo với NumPy​

import numpy as np  # Cài đặt NumPy

# Định nghĩa số lần gieo đồng xu
num_throws = 10_000_000  # 10 triệu lần

# Sử dụng NumPy để tạo mảng ngẫu nhiên gồm 'S' hoặc 'N'
outcomes = np.random.choice(['S', 'N'], num_throws)  # Chọn ngẫu nhiên

# Đếm số lần xuất hiện của mỗi kết quả
values, counts = np.unique(outcomes, return_counts=True)

# Hiển thị kết quả
for value, count in zip(values, counts):
    print(f"{value}: {count} lần ({(count / num_throws) * 100:.2f}%)")

🔹 Kết quả mong đợi Sau khi chạy mô phỏng với 10 triệu lần tung, ta mong đợi:

✅ Xác suất lý thuyết của mỗi mặt đồng xu là 50%. ✅ Biến động nhỏ nhưng khi số lần tung lớn, xác suất sẽ hội tụ về 50%. ✅ Tốc độ nhanh hơn đáng kể so với cách sử dụng random.choice() trong vòng lặp Python.

Ví dụ kết quả có thể như sau: S: 4,999,320 lần (49.99%) N: 5,000,680 lần (50.01%) Như vậy, NumPy giúp ta mô phỏng Monte Carlo hiệu suất cao, phù hợp với bài toán lớn hơn như mô phỏng tài chính, vật lý, AI.

🔹 So sánh với Python random.choice()​

🔹 Nhận xét​

✅ numpy.random.choice() nhanh hơn gấp 20 lần so với random.choice() thông thường.
✅ NumPy giúp tối ưu hiệu suất khi làm việc với số lượng lớn phép thử Monte Carlo. 🚀
💡 Bạn có thể thử tăng num_throws lên 100 triệu hoặc 1 tỷ để kiểm tra độ chính xác cao hơn! 🚀

Bot giao dịch tự động giúp nhà đầu tư thực hiện lệnh một cách nhanh chóng và chính xác. Trong bài viết này, chúng ta sẽ khám phá cách xây dựng bot giao dịch tự động bằng Python từ cơ bản đến nâng cao.

1. Cấu Trúc Cơ Bản Của Bot Giao Dịch​

Một bot giao dịch hiệu quả bao gồm các thành phần sau:

• Nguồn dữ liệu: TradingView, Yahoo Finance, Binance API, v.v.
• Logic giao dịch: Sử dụng chỉ báo kỹ thuật hoặc AI để phân tích thị trường.
• Quản lý rủi ro: Stop-loss, take-profit, trailing stop.
• Tích hợp API: Gửi lệnh mua/bán tự động qua API của sàn giao dịch.

2. Cài Đặt Môi Trường​

Trước khi bắt đầu, bạn cần cài đặt các thư viện cần thiết:

pip install requests ccxt python-binance pandas numpy flask

3. Lấy Dữ Liệu Giá Từ Binance API​

Dưới đây là cách lấy giá Bitcoin theo thời gian thực từ Binance:

from binance.client import Client
import os
from dotenv import load_dotenv

load_dotenv()
apikey = os.getenv("BINANCE_API_KEY")
apisecret = os.getenv("BINANCE_API_SECRET")

client = Client(apikey, apisecret)

def get_price(symbol):
    ticker = client.get_symbol_ticker(symbol=symbol)
    return float(ticker["price"])

print(get_price("BTCUSDT"))

4. Tạo Bot Giao Dịch Đơn Giản​

def place_order(symbol, side, quantity):
    order = client.order_market(symbol=symbol, side=side, quantity=quantity)
    return order

# Mua 0.01 BTC
place_order("BTCUSDT", "BUY", 0.01)

5. Xây Dựng Webhook Để Nhận Tín Hiệu Giao Dịch​

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route("/webhook", methods=["POST"])
def webhook():
    data = request.json
    symbol = data["symbol"]
    action = data["action"]
    quantity = data["quantity"]
    
    if action.lower() == "buy":
        place_order(symbol, "BUY", quantity)
    elif action.lower() == "sell":
        place_order(symbol, "SELL", quantity)
    
    return {"status": "success"}

if __name__ == "__main__":
    app.run(port=5000)

6. Quản Lý Rủi Ro Trong Giao Dịch​

• Stop-loss: Đóng lệnh khi giá giảm quá mức chấp nhận.
• Take-profit: Đóng lệnh khi đạt mức lợi nhuận mong muốn.
• Trailing stop: Tự động điều chỉnh stop-loss theo giá thị trường.

Ví dụ về stop-loss và take-profit:

def place_order_with_risk(symbol, side, quantity, stop_loss, take_profit):
    order = client.order_market(symbol=symbol, side=side, quantity=quantity)
    
    stop_order = client.create_oco_order(
        symbol=symbol,
        side="SELL" if side == "BUY" else "BUY",
        quantity=quantity,
        price=take_profit,
        stopPrice=stop_loss,
        stopLimitPrice=stop_loss * 0.99,
        stopLimitTimeInForce="GTC"
    )
    return order, stop_order

# Mua BTC và đặt stop-loss, take-profit
place_order_with_risk("BTCUSDT", "BUY", 0.01, 40000, 50000)

7. Gửi Thông Báo Qua Telegram​

Bạn có thể nhận thông báo khi bot thực hiện giao dịch qua Telegram:

import requests

TELEGRAM_BOT_TOKEN = "your_telegram_bot_token"
CHAT_ID = "your_chat_id"

def send_telegram_message(message):
    url = f"https://api.telegram.org/bot{TELEGRAM_BOT_TOKEN}/sendMessage"
    payload = {"chat_id": CHAT_ID, "text": message}
    requests.post(url, json=payload)

send_telegram_message("Bot đã thực hiện giao dịch!")

8. Đánh Giá Hiệu Suất Giao Dịch​

Dữ liệu giao dịch có thể được lưu vào CSV để phân tích:

import pandas as pd

def analyze_trades(log_file):
    df = pd.read_csv(log_file)
    print("Tổng số giao dịch:", len(df))
    print("Lợi nhuận trung bình:", df["profit"].mean())

df = pd.DataFrame({
    "time": ["2025-03-14", "2025-03-15"],
    "symbol": ["BTCUSDT", "ETHUSDT"],
    "profit": [100, -50]
})
df.to_csv("trades_log.csv", index=False)

analyze_trades("trades_log.csv")

9. Tổng Kết​

Việc xây dựng bot giao dịch tự động với Python giúp bạn tiết kiệm thời gian và tối ưu hóa chiến lược giao dịch. Bạn có thể mở rộng bot bằng AI hoặc machine learning để cải thiện hiệu suất! 🚀

Trong thời đại công nghệ phát triển mạnh mẽ, việc thiết kế và triển khai hệ thống bot autotrading tự động trở thành một xu hướng quan trọng trong giao dịch tài chính. Bot giao dịch giúp nhà đầu tư tối ưu hóa chiến lược, giảm thiểu rủi ro và tận dụng cơ hội thị trường một cách nhanh chóng mà không cần giám sát liên tục.

1. Tổng Quan Về Bot Autotrading​

Bot autotrading là một chương trình tự động thực hiện các lệnh mua/bán dựa trên các điều kiện được thiết lập sẵn. Các bot này thường hoạt động dựa trên các chiến lược giao dịch như:

• Giao dịch theo xu hướng: Mua khi giá đang trong xu hướng tăng và bán khi xu hướng đảo chiều.
• Giao dịch theo chỉ báo kỹ thuật: Dựa vào RSI, MACD, Moving Average để đưa ra quyết định giao dịch.
• Giao dịch theo mô hình giá: Nhận diện các mô hình như Double Top, Head and Shoulders để mở vị thế.

2. Các Bước Thiết Kế và Triển Khai Hệ Thống Bot Autotrading​

Bước 1: Xác Định Chiến Lược Giao Dịch​

Trước khi xây dựng bot, cần xác định rõ chiến lược giao dịch mà bot sẽ thực hiện. Các yếu tố cần xem xét gồm:

• Khung thời gian giao dịch (scalping, swing trading, day trading).
• Các chỉ báo kỹ thuật sử dụng.
• Điều kiện vào/ra lệnh.
• Quản lý rủi ro (cắt lỗ, chốt lời, quản lý vốn).

Bước 2: Lựa Chọn Công Nghệ và Nền Tảng​

Bot có thể được lập trình bằng nhiều ngôn ngữ như Python, MQL4/MQL5 (MetaTrader), Pine Script (TradingView) hoặc tích hợp với API của sàn giao dịch. Một số công nghệ phổ biến:

• TradingView + Pine Script: Tạo tín hiệu giao dịch.
• Python + Binance API / MetaTrader API: Xử lý tín hiệu và thực hiện giao dịch.
• Flask / FastAPI: Xây dựng webhook để nhận tín hiệu từ TradingView.
• Docker + Cloud Server: Triển khai bot hoạt động liên tục 24/7.

Bước 3: Xây Dựng Bot Giao Dịch​

Việc lập trình bot giao dịch gồm các thành phần:

• Data Fetching: Lấy dữ liệu thị trường từ API (Binance, Yahoo Finance, MetaTrader).
• Signal Processing: Xử lý tín hiệu giao dịch dựa trên chỉ báo kỹ thuật.
• Order Execution: Tự động đặt lệnh theo chiến lược.
• Risk Management: Cài đặt mức cắt lỗ, chốt lời và quản lý rủi ro.

Bước 4: Kiểm Tra và Backtest​

Trước khi triển khai bot thực chiến, cần kiểm tra bằng cách backtest trên dữ liệu quá khứ để đánh giá hiệu suất. Một số công cụ hỗ trợ:

• Backtrader: Phân tích và kiểm tra hiệu suất chiến lược.
• TradingView Strategy Tester: Chạy thử chiến lược trên dữ liệu lịch sử.

Bước 5: Triển Khai và Giám Sát​

Sau khi backtest thành công, bot có thể được triển khai trên môi trường thực tế. Cần có hệ thống giám sát để theo dõi hoạt động và điều chỉnh chiến lược nếu cần. Một số cách giám sát:

• Telegram Bot Alerts: Gửi thông báo khi bot thực hiện lệnh.
• Logging System: Lưu lịch sử giao dịch để phân tích sau này.
• Auto Scaling: Điều chỉnh bot theo khối lượng giao dịch.

3. Kết Luận​

Việc thiết kế và triển khai hệ thống bot autotrading tự động đòi hỏi sự kết hợp giữa chiến lược giao dịch, lập trình và quản lý rủi ro. Khi được xây dựng và tối ưu hóa đúng cách, bot có thể giúp nhà đầu tư tăng hiệu suất giao dịch, giảm thiểu sai lầm do cảm xúc và tận dụng cơ hội thị trường hiệu quả hơn.

Bạn có thể xem thêm về cách lập trình bot tại khóa học giao dịch tự động của chúng tôi. 🚀

Bot giao dịch tự động giúp nhà đầu tư thực hiện lệnh nhanh chóng mà không cần can thiệp thủ công. Trong bài viết này, chúng ta sẽ học cách xây dựng một bot giao dịch tự động bằng Python.

1. Các Thành Phần Chính Của Bot Giao Dịch​

Một bot giao dịch tiêu chuẩn bao gồm:

• Nguồn tín hiệu: Dữ liệu từ TradingView, AI, hoặc chỉ báo kỹ thuật.
• Máy chủ xử lý: Nơi chạy bot và xử lý tín hiệu giao dịch.
• API sàn giao dịch: Dùng để gửi lệnh mua/bán tự động.
• Cơ chế quản lý rủi ro: Kiểm soát stop-loss, take-profit.

2. Cài Đặt Môi Trường Lập Trình​

Trước tiên, cần cài đặt các thư viện cần thiết:

pip install requests binance python-dotenv flask pandas numpy

3. Kết Nối API Binance để Lấy Dữ Liệu Giá​

Dùng Binance API để lấy giá real-time:

from binance.client import Client
import os
from dotenv import load_dotenv

# Load API key từ file .env
load_dotenv()
api_key = os.getenv("BINANCE_API_KEY")
api_secret = os.getenv("BINANCE_API_SECRET")

client = Client(api_key, api_secret)

def get_price(symbol):
    ticker = client.get_symbol_ticker(symbol=symbol)
    return float(ticker["price"])

print(get_price("BTCUSDT"))

4. Viết Bot Đặt Lệnh Mua/Bán​

def place_order(symbol, side, quantity):
    order = client.order_market(
        symbol=symbol,
        side=side,
        quantity=quantity
    )
    return order

# Mua 0.01 BTC
place_order("BTCUSDT", "BUY", 0.01)

5. Tạo Webhook Nhận Tín Hiệu từ TradingView​

Dùng Flask để nhận tín hiệu mua/bán từ TradingView:

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route("/webhook", methods=["POST"])
def webhook():
    data = request.json
    symbol = data["symbol"]
    action = data["action"]
    quantity = data["quantity"]
    
    if action == "buy":
        place_order(symbol, "BUY", quantity)
    elif action == "sell":
        place_order(symbol, "SELL", quantity)
    
    return {"status": "success"}

if __name__ == "__main__":
    app.run(port=5000)

6. Tối Ưu Hóa và Triển Khai Bot​

• Thêm kiểm soát rủi ro: Stop-loss, take-profit.
• Lưu log giao dịch: Ghi lại các giao dịch để phân tích.
• Dùng server hoặc cloud để bot chạy liên tục.
• Gửi thông báo qua Telegram: Nhận cập nhật giao dịch trực tiếp trên Telegram.
• Phân tích dữ liệu với Pandas và NumPy: Sử dụng các thư viện này để cải thiện chiến lược giao dịch.

Gửi Thông Báo Qua Telegram​

Bạn có thể sử dụng Telegram Bot API để nhận thông báo khi bot thực hiện giao dịch.

import requests

TELEGRAM_BOT_TOKEN = "your_telegram_bot_token"
CHAT_ID = "your_chat_id"

def send_telegram_message(message):
    url = f"https://api.telegram.org/bot{TELEGRAM_BOT_TOKEN}/sendMessage"
    payload = {"chat_id": CHAT_ID, "text": message}
    requests.post(url, json=payload)

send_telegram_message("Bot đã thực hiện giao dịch mua BTC!")

7. Phân Tích Hiệu Suất Giao Dịch​

Để đánh giá hiệu suất của bot, ta có thể sử dụng Pandas để phân tích các giao dịch:

import pandas as pd

def analyze_trades(log_file):
    df = pd.read_csv(log_file)
    print("Tổng số giao dịch:", len(df))
    print("Lợi nhuận trung bình:", df["profit"].mean())

df = pd.DataFrame({
    "time": ["2025-03-14", "2025-03-15"],
    "symbol": ["BTCUSDT", "ETHUSDT"],
    "profit": [50, -20]
})
df.to_csv("trades_log.csv", index=False)

analyze_trades("trades_log.csv")

8. Kết Luận​

Bot giao dịch tự động với Python giúp bạn tiết kiệm thời gian và tối ưu hóa giao dịch. Bạn có thể mở rộng bot với AI hoặc machine learning để cải thiện chiến lược. 🚀

Bot giao dịch tự động giúp nhà đầu tư thực hiện lệnh nhanh chóng mà không cần can thiệp thủ công. Trong bài viết này, chúng ta sẽ học cách xây dựng một bot giao dịch tự động cho thị trường chứng khoán bằng Python.

1. Các Thành Phần Chính Của Bot Giao Dịch​

Một bot giao dịch tiêu chuẩn bao gồm:

• Nguồn tín hiệu: Dữ liệu từ TradingView, AI, hoặc chỉ báo kỹ thuật.
• Máy chủ xử lý: Nơi chạy bot và xử lý tín hiệu giao dịch.
• API sàn giao dịch: Dùng để gửi lệnh mua/bán tự động.
• Cơ chế quản lý rủi ro: Kiểm soát stop-loss, take-profit.

2. Cài Đặt Môi Trường Lập Trình​

Trước tiên, cần cài đặt các thư viện cần thiết:

pip install requests alpaca-trade-api python-dotenv flask pandas numpy

3. Kết Nối API Alpaca để Lấy Dữ Liệu Giá​

Dùng Alpaca API để lấy giá real-time:

from alpaca_trade_api.rest import REST
import os
from dotenv import load_dotenv

# Load API key từ file .env
load_dotenv()
apikey = os.getenv("ALPACA_API_KEY")
apisecret = os.getenv("ALPACA_API_SECRET")
base_url = "https://paper-api.alpaca.markets"

client = REST(apikey, apisecret, base_url, api_version='v2')

def get_price(symbol):
    barset = client.get_latest_trade(symbol)
    return barset.price

print(get_price("AAPL"))

4. Viết Bot Đặt Lệnh Mua/Bán​

def place_order(symbol, side, quantity):
    order = client.submit_order(
        symbol=symbol,
        qty=quantity,
        side=side,
        type='market',
        time_in_force='gtc'
    )
    return order

# Mua 10 cổ phiếu AAPL
place_order("AAPL", "buy", 10)

5. Tạo Webhook Nhận Tín Hiệu từ TradingView​

Dùng Flask để nhận tín hiệu mua/bán từ TradingView:

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

@app.route("/webhook", methods=["POST"])
def webhook():
    data = request.json
    symbol = data["symbol"]
    action = data["action"]
    quantity = data["quantity"]
    
    if action == "buy":
        place_order(symbol, "buy", quantity)
    elif action == "sell":
        place_order(symbol, "sell", quantity)
    
    return {"status": "success"}

if __name__ == "__main__":
    app.run(port=5000)

6. Tối Ưu Hóa và Triển Khai Bot​

• Thêm kiểm soát rủi ro: Stop-loss, take-profit.
• Lưu log giao dịch: Ghi lại các giao dịch để phân tích.
• Dùng server hoặc cloud để bot chạy liên tục.
• Gửi thông báo qua Telegram: Nhận cập nhật giao dịch trực tiếp trên Telegram.
• Phân tích dữ liệu với Pandas và NumPy: Sử dụng các thư viện này để cải thiện chiến lược giao dịch.

Gửi Thông Báo Qua Telegram​

Bạn có thể sử dụng Telegram Bot API để nhận thông báo khi bot thực hiện giao dịch.

import requests

TELEGRAM_BOT_TOKEN = "your_telegram_bot_token"
CHAT_ID = "your_chat_id"

def send_telegram_message(message):
    url = f"https://api.telegram.org/bot{TELEGRAM_BOT_TOKEN}/sendMessage"
    payload = {"chat_id": CHAT_ID, "text": message}
    requests.post(url, json=payload)

send_telegram_message("Bot đã thực hiện giao dịch mua AAPL!")

7. Phân Tích Hiệu Suất Giao Dịch​

Để đánh giá hiệu suất của bot, ta có thể sử dụng Pandas để phân tích các giao dịch:

import pandas as pd

def analyze_trades(log_file):
    df = pd.read_csv(log_file)
    print("Tổng số giao dịch:", len(df))
    print("Lợi nhuận trung bình:", df["profit"].mean())

df = pd.DataFrame({
    "time": ["2025-03-14", "2025-03-15"],
    "symbol": ["AAPL", "TSLA"],
    "profit": [100, -50]
})
df.to_csv("trades_log.csv", index=False)

analyze_trades("trades_log.csv")

8. Kết Luận​

Bot giao dịch chứng khoán tự động với Python giúp bạn tiết kiệm thời gian và tối ưu hóa giao dịch. Bạn có thể mở rộng bot với AI hoặc machine learning để cải thiện chiến lược. 🚀

Trong bài viết này, chúng ta sẽ sử dụng Công thức Bayes để tính xác suất một người thực sự mắc bệnh khi xét nghiệm cho kết quả dương tính.

📌 Định nghĩa các xác suất​

🔢 Tính toán xác suất​

Dựa trên công thức Bayes, xác suất một người không mắc bệnh khi xét nghiệm dương tính là:

# Định nghĩa xác suất mắc bệnh P(A)
P_A = 0.001

# Định nghĩa xác suất không mắc bệnh P(¬A)
P_not_A = 0.999

# Định nghĩa xác suất xét nghiệm dương tính khi mắc bệnh P(+|A)
P_pos_given_A = 0.98

# Định nghĩa xác suất xét nghiệm âm tính khi không mắc bệnh P(¬|¬A)
P_neg_given_not_A = 0.99

# Tính xác suất xét nghiệm dương tính khi không mắc bệnh P(+|¬A)
P_pos_given_not_A = 1 - P_neg_given_not_A

# Tính xác suất tổng cộng xét nghiệm dương tính P(+)
P_pos = P_pos_given_A * P_A + P_pos_given_not_A * P_not_A

# Áp dụng công thức Bayes để tính P(¬A|+): xác suất không mắc bệnh khi xét nghiệm dương tính
P_not_A_given_pos = (P_pos_given_A * P_A) / P_pos

print(f"Xác suất một người khỏe: {P_not_A_given_pos:.4f}")

🎯 Kết quả​

• Xác suất một người KHÔNG mắc bệnh khi xét nghiệm dương tính: ≈ 8.92%
• Điều này có nghĩa là dù xét nghiệm dương tính, xác suất thật sự mắc bệnh chỉ khoảng 91.08% – vẫn có 8.92% khả năng là kết quả dương tính giả!

🚀 Ứng dụng thực tế​

• Đây là lý do vì sao xét nghiệm y khoa không hoàn hảo và cần kết hợp nhiều phương pháp kiểm tra để có kết luận chính xác hơn.
• Khi xét nghiệm có tỷ lệ dương tính giả cao, bác sĩ thường yêu cầu xét nghiệm bổ sung trước khi đưa ra chẩn đoán cuối cùng.

📌 Bạn có thể thử thay đổi các xác suất trên để xem ảnh hưởng của độ chính xác xét nghiệm đến kết quả cuối cùng! 🧑‍💻

1. Giới thiệu​

Bạn có bao giờ muốn sử dụng Python để truy vấn dữ liệu từ SQL không? SQL (Structured Query Language) là ngôn ngữ quan trọng giúp chúng ta làm việc với cơ sở dữ liệu. Trong bài viết này, bạn sẽ học cách kết nối và thao tác với SQL bằng Python một cách dễ dàng.

2. Cài đặt thư viện cần thiết​

Trước khi bắt đầu, hãy đảm bảo bạn đã cài đặt thư viện sqlite3 (có sẵn trong Python) hoặc sqlalchemy để kết nối với SQL Server, MySQL, hoặc PostgreSQL.

Cài đặt SQLAlchemy:

pip install sqlalchemy

Cài đặt SQLite (nếu dùng SQLite, Python đã tích hợp sẵn):

import sqlite3

3. Kết nối với cơ sở dữ liệu​

3.1. Kết nối với SQLite​

SQLite là hệ quản trị cơ sở dữ liệu nhỏ gọn, không cần cài đặt phức tạp.

import sqlite3

# Kết nối đến database (nếu chưa có, SQLite sẽ tự tạo file database)
conn = sqlite3.connect("database.db")
cursor = conn.cursor()

# Tạo bảng mẫu
cursor.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS users (
    id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,
    name TEXT NOT NULL,
    age INTEGER
)
""")

conn.commit()
print("Database connected and table created!")

3.2. Kết nối với MySQL​

Nếu bạn sử dụng MySQL, bạn cần cài đặt thư viện mysql-connector-python:

pip install mysql-connector-python

Sau đó, kết nối MySQL:

import mysql.connector

conn = mysql.connector.connect(
    host="localhost",
    user="root",
    password="password",
    database="mydatabase"
)

cursor = conn.cursor()
cursor.execute("SELECT DATABASE();")
print("Connected to:", cursor.fetchone()[0])

4. Truy vấn SQL bằng Python​

4.1. Thêm dữ liệu vào bảng​

Sau khi đã kết nối, bạn có thể thêm dữ liệu vào bảng bằng INSERT:

cursor.execute("INSERT INTO users (name, age) VALUES (?, ?)", ("Alice", 25))
conn.commit()
print("Data inserted!")

4.2. Lấy dữ liệu từ bảng​

Dùng SELECT để lấy dữ liệu từ bảng users:

cursor.execute("SELECT * FROM users")
rows = cursor.fetchall()

for row in rows:
    print(row)

4.3. Cập nhật dữ liệu​

Nếu bạn muốn cập nhật tuổi của một người, dùng UPDATE:

cursor.execute("UPDATE users SET age = ? WHERE name = ?", (30, "Alice"))
conn.commit()
print("Data updated!")

4.4. Xóa dữ liệu​

Dùng DELETE để xóa dữ liệu khỏi bảng:

cursor.execute("DELETE FROM users WHERE name = ?", ("Alice",))
conn.commit()
print("Data deleted!")

5. Kết hợp Pandas với SQL​

Pandas là thư viện mạnh mẽ giúp bạn thao tác dữ liệu dễ dàng hơn. Bạn có thể dùng read_sql_query() để lấy dữ liệu từ SQL vào DataFrame.

import pandas as pd

df = pd.read_sql_query("SELECT * FROM users", conn)
print(df)

6. Kết luận​

Python và SQL là bộ đôi hoàn hảo để làm việc với dữ liệu. Trong bài viết này, bạn đã học cách:

✅ Kết nối Python với SQL (SQLite, MySQL).
✅ Chạy các truy vấn SQL: SELECT, INSERT, UPDATE, DELETE.
✅ Kết hợp Pandas để thao tác dữ liệu dễ dàng hơn.

Hãy bắt tay vào thực hành ngay để làm chủ SQL với Python! 🚀

📌 Bạn có thể thích:

• Pandas: Hướng dẫn toàn tập cho người mới
• 10 lý do nên học Python ngay hôm nay

📢 Chia sẻ bài viết nếu thấy hữu ích nhé!

✨ "Người duy nhất bạn nên cố gắng trở nên tốt hơn chính là con người của bạn ngày hôm qua."

Trong cuộc sống, chúng ta thường so sánh bản thân với người khác: Ai thành công hơn? Ai giàu có hơn? Ai giỏi giang hơn? Nhưng thực tế, đối thủ lớn nhất mà chúng ta cần vượt qua chính là bản thân mình của ngày hôm qua. 🌱

Mỗi ngày, chỉ cần tiến lên một chút – đọc thêm một trang sách, học thêm một kỹ năng, rèn luyện thêm một thói quen tốt – là bạn đã tốt hơn hôm qua rồi! Không cần nhanh, chỉ cần kiên trì! ⏳

💡 Hôm nay bạn đã làm gì để phát triển bản thân?​

Hãy chia sẻ để cùng nhau tạo động lực nhé! 💬✨

📌 Thử thách nhỏ hôm nay:​

✅ Đọc 10 trang sách 📖
✅ Viết ra 3 điều bạn biết ơn hôm nay ✨
✅ Học một điều mới 💡

Hãy cùng nhau trở thành phiên bản tốt nhất của chính mình mỗi ngày! 🚀

📺 Xem video tại đây:

#MỗiNgày1TrangSáchHay #Ngày9 #PhátTriểnBảnThân #KhôngNgừngHọcHỏi

Flutter là một framework phát triển ứng dụng đa nền tảng với hiệu suất cao, hỗ trợ Android, iOS, web và desktop. Hệ thống kiến trúc của Flutter bao gồm nhiều thành phần giúp tối ưu hóa trải nghiệm lập trình viên cũng như hiệu suất của ứng dụng.

🎯 1. Cấu Trúc Tổng Thể Của Flutter​

Flutter được xây dựng dựa trên bốn thành phần chính:

1️⃣ Flutter Engine – Cốt lõi của Flutter, chịu trách nhiệm xử lý đồ họa, animation, và logic nền tảng.
2️⃣ Thư viện nền tảng (Foundation Library) – Cung cấp các API giúp xây dựng ứng dụng.
3️⃣ Widgets – Thành phần giao diện người dùng (UI), mọi thứ trong Flutter đều là widget.
4️⃣ Các Widget Theo Phong Cách Thiết Kế – Hỗ trợ Material Design (Android) và Cupertino (iOS).

🚀 2. Flutter Engine – Trái Tim Của Flutter​

Flutter Engine được viết bằng C++ và sử dụng thư viện đồ họa Skia để hiển thị giao diện với tốc độ cao. Đây là thành phần chính giúp Flutter có thể:

✔ Chạy mượt mà trên nhiều nền tảng khác nhau.
✔ Xử lý animation, render đồ họa và tối ưu hiệu suất UI.
✔ Hỗ trợ biên dịch và chạy code Dart thông qua Dart VM.

📚 3. Thư Viện Nền Tảng (Foundation Library)​

Flutter cung cấp Foundation Library được viết bằng Dart, hỗ trợ lập trình viên xây dựng ứng dụng một cách dễ dàng với các công cụ như:

🔹 Hệ thống quản lý trạng thái (State Management).
🔹 Điều hướng giữa các màn hình.
🔹 Hỗ trợ kết nối mạng, xử lý dữ liệu JSON.

Nhờ thư viện nền tảng, lập trình viên có thể tập trung vào logic ứng dụng mà không cần lo về tích hợp với hệ điều hành.

🎨 4. Widgets – Cốt Lõi Của Giao Diện Flutter​

Trong Flutter, mọi thứ đều là widget – từ văn bản, hình ảnh, nút bấm, đến toàn bộ màn hình. Có hai loại widget chính:

🔹 StatelessWidget – Không thay đổi trạng thái trong suốt vòng đời.
🔹 StatefulWidget – Có thể thay đổi trạng thái, thích hợp với các UI động.

Ứng dụng Flutter được xây dựng bằng cách lồng ghép nhiều widget để tạo ra giao diện mong muốn.

🎭 5. Thiết Kế Giao Diện Theo Từng Nền Tảng​

Flutter cung cấp hai bộ widget tùy theo nền tảng:

✔ Material Design – Giao diện theo chuẩn Android.
✔ Cupertino – Giao diện theo phong cách iOS.

Lập trình viên có thể chọn các widget phù hợp để tạo trải nghiệm người dùng thống nhất trên mọi nền tảng.

✋ 6. Cử Chỉ (Gestures) – Tạo Trải Nghiệm Tương Tác​

Flutter có GestureDetector, giúp nhận diện các thao tác của người dùng như:

🔹 Chạm (Tap)
🔹 Kéo (Drag)
🔹 Vuốt (Swipe)
🔹 Phóng to / thu nhỏ (Pinch Zoom)

Điều này giúp ứng dụng có thể phản hồi linh hoạt với hành động của người dùng.

🔄 7. Quản Lý Trạng Thái (State Management)​

Trong Flutter, quản lý trạng thái rất quan trọng để đảm bảo hiệu suất ứng dụng. Một số phương pháp quản lý state phổ biến:

🔹 StatefulWidget – Dùng cho những UI nhỏ có trạng thái đơn giản.
🔹 Provider, Riverpod, Redux – Dùng cho ứng dụng lớn, cần quản lý trạng thái toàn cục.

Sử dụng cách quản lý trạng thái phù hợp giúp ứng dụng chạy mượt mà và dễ bảo trì.

📑 8. Lớp (Layers) Trong Flutter​

Flutter được thiết kế theo mô hình phân lớp (Layered Architecture):

1️⃣ Framework Layer – Chứa các thành phần như widgets, animation, gestures.
2️⃣ Rendering Layer – Chịu trách nhiệm hiển thị giao diện.
3️⃣ Flutter Engine – Xử lý đồ họa, animation, và logic nền tảng.
4️⃣ Platform Layer – Kết nối với hệ điều hành (Android, iOS, Web, Desktop).

Cấu trúc này giúp Flutter có hiệu suất cao, dễ mở rộng và bảo trì.

🏁 Kết Luận​

Hiểu rõ kiến trúc Flutter giúp lập trình viên phát triển ứng dụng hiệu quả hơn. Nhờ hệ thống widget linh hoạt, engine tối ưu và khả năng tương thích đa nền tảng, Flutter là một công cụ mạnh mẽ để xây dựng ứng dụng hiện đại.

🚀 Bạn đã sẵn sàng học Flutter chưa? Hãy bắt đầu ngay hôm nay!

Thực hành code hàng ngày​

• Dành ít nhất 1 giờ mỗi ngày để code
• Tập trung vào một concept mới mỗi ngày
• Thực hành qua các mini project

Học các widget và API mới​

• Tìm hiểu 1-2 widget mới mỗi ngày
• Đọc documentation chính thức của Flutter
• Thử nghiệm các tính năng mới

Tối ưu code​

• Review và refactor code thường xuyên
• Áp dụng các design pattern
• Cải thiện performance

Tương tác với cộng đồng​

• Tham gia các diễn đàn Flutter
• Đọc blog và bài viết về Flutter
• Chia sẻ kiến thức với người khác

Theo dõi xu hướng​

• Cập nhật các phiên bản mới của Flutter
• Học hỏi từ các ứng dụng mẫu
• Tìm hiểu các thư viện phổ biến

Hãy nhớ rằng sự tiến bộ nhỏ mỗi ngày sẽ tạo nên những thay đổi lớn theo thời gian.