báo cáo kiến thức phát triển phần mềm môn hệ trợ giúp quyết định

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (227 KB, 29 trang )

Trang 1<div class="page_container" data-page="1">

Khoa Công nghệ thông tin

BÁO CÁO KIẾN THỨC PHÁT TRIỂN PHẦN MỀM

MÔN: HỆ TRỢ GIÚP QUYẾT ĐỊNH

GVHD: Ths. Nguyễn Đình TuấnNhóm thực hiện: Nhóm 03Thành viên:

</div>Trang 2<div class="page_container" data-page="2">

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT...7

1.1 Tổng quan về Trí tuệ nhân tạo...7

1.1.1. Khái niệm về trí tuệ nhân tạo...7

1.1.2. Các hướng nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo...7

1.1.3. Phân loại trí tuệ nhân tạo...9

1.1.4. Mặt tích cực và hạn chế của trí tuệ nhân tạo...10

1.1.5. Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo vào thực tế...10

1.2 Tổng quan về Hệ trợ giúp quyết định...12

1.2.1. Khái niệm của hệ trợ giúp quyết định...12

1.2.2. Quá trình phát triển...12

1.2.3. Đặc trưng của hệ trợ giúp quyết định...12

1.2.4. Phân loại...13

1.3 Ngôn ngữ lập trình Python...13

1.3.1. Khái niệm về Python...13

1.3.2. Đặc tính của ngơn ngữ lập trình Python...13

1.4 Ngơn ngữ lập trình Java...15

1.4.1. Khái niệm về Java...15

1.4.2. Hướng đối tượng trong Java...15

1.4.3. Thiết kế giao diện người dùng (sử dụng thư viện awt)...16

2.2.2. Mục tiêu của hệ thống gợi ý...20

2.2.3. Các mô hình cơ bản của hệ thống gợi ý...21

2.2.3.1 Mơ hình lọc cộng tác...21

</div>Trang 3<div class="page_container" data-page="3">

2.2.3.2 Hệ thống đề xuất dựa trên nội dung...22

2.2.3.3 Hệ thống đề xuất dựa trên kiến thức...22

2.2.3.4 Hệ thống đề xuất nhân khẩu học...23

2.2.3.5 Hệ thống đề xuất kết hợp và dựa trên đồng bộ...23

</div>Trang 4<div class="page_container" data-page="4">

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT, TỪ TIẾNG ANH

DSS Decision Support System - Hệ hỗ trợ quyết định

</div>Trang 5<div class="page_container" data-page="5">

DANH SÁCH HÌNH ẢNH

</div>Trang 6<div class="page_container" data-page="6">

LỜI MỞ ĐẦU

Do kiến thức và hiểu biết cịn hạn chế nên trong báo cáo vẫn có nhiều thiếusót, chúng em kính mong thầy cơ thơng cảm và đưa ra thêm nhiều nhận xét vàchỉnh sửa đề đề tài chúng em có thể hồn thiện hơn nữa.

Chúng em xin chân thành cảm ơn thầy cô.

</div>Trang 7<div class="page_container" data-page="7">

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.1 Tổng quan về Trí tuệ nhân tạo1.1.1.Khái niệm về trí tuệ nhân tạo

Trí tuệ nhân tạo hay trí thơng minh nhân tạo tiếng anh là Artificial Intelligence viết tắt là AI. Đây là một ngành khoa học, thuộc lĩnh vực khoa học máy tính.Cơngnghệ này là trí tuệ do con ngời lập trình tạo nên, mơ phỏng q trình suy nghĩ và nhậnthức của con người cho máy móc, đặc biệt là hệ thống máy tính, từ đó áp dụng vào cácmục đích khác nhau trong cuộc sống. Nói một cách dễ hiểu, AI là việc sử dụng, phântích cách dữ liệu đầu vào, nhằm đưa ra dự đoán rồi đi đến quyết định cuối cùng.

-1.1.2.Các hướng nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo

Có nhiều quan điểm khác nhau về trí tuệ nhân tạo và do vậy có nhiều định nghĩakhác nhau về lĩnh vực khoa học này. Mục đích của trí tuệ nhân tạo là xây dựng cácthực thể là các phần mềm hay hệ thống máy tính thơng minh nên cũng khó thống nhấtđịnh nghĩa trí tuệ nhân tạo. Theo tài liệu hiện nay, các định nghĩa có thể nhóm thànhbốn nhóm khác nhau, theo đó, trí tuệ nhân tạo là lĩnh vực nghiên cứu việc xây dựngcác hệ thống máy tính có đặc điểm sau:

 Hành động như người

Do con người được coi là động vật có trí tuệ, nên một cách rất tự nhiên là lấy conngười làm thước đo khi đánh giá mức độ thông minh của máy tính. Theo cách địnhnghĩa này, trí tuệ nhân tạo nhằm tạo ra các hệ thống có hành vi, hành động tương tựcon người, đặc biệt trong những hoạt động có liên quan tới trí tuệ.

Để xác định ta có thể dùng phép thử Turing test. Phép thử khơng địi hỏi có sự tiếpxúc vật lý trực tiếp giữa người kiểm tra và hệ thống. Để qua được phép thử hệ thốngchỉ cần có những khả năng như xử lý ngôn ngữ tự nhiên, biểu diễn tri thức, suy diễn,học máy và người kiểm tra không phân biệt được do người thật hay máy trả lời.

Tuy vậy, phép thử Turing khơng phải là một phương pháp hồn hảo vì nó chỉ đánhgiá được khả năng mơ phỏng phản ứng của con người trong một tình huống cụ thể,phép thử này còn chưa đánh giá được khả năng sáng tạo và học hỏi, áp dụng kiến thứccủa máy tính.

 Suy nghĩ như người

Theo quan điểm này, hành động thông minh đạt được khi được dẫn dắt bởi quátrình suy nghĩ tương tự quá trình suy nghĩ của con người. Dựa trên việc nghiên cứuquá trình nhận thức và tư duy của con người, từ đây mơ hình hóa và tạo ra những hệ

</div>Trang 8<div class="page_container" data-page="8">

thống có mơ hình nhận thức, tư duy tương tự. Có 2 cách để mơ hình hóa nhận thức con

người: Tâm lí học về xử lý thơng tin (Cho các bài tập tâm lí để rút ra cách suy nghĩ, xửlý vấn đề của con người) và Thần kinh học (Nghiên cứu về sóng não trong q trình

thực hiện các vấn đề khác nhau). Ngồi ra, chúng ta cịn có thể sử dụng các phương

pháp nơ ron sinh học khác như kích thích não, giải phẫu não, v.v.

Hiện nay, hướng nghiên cứu này được thực hiện trong khuôn khổ khoa học nhậnthức (congnitive science) là lĩnh vực khoa học liên ngành, kết hợp các mơ hình máytính với phương pháp thực nghiệm tâm lý. Dù AI ngày càng phát triển, có khả năngthực hiện các tác vụ phức tạp như con người, nhưng chúng vẫn thiếu những khả năngquan trọng như sáng tạo, tự giác và khả năng hiểu được các đạo đức và xã hội. Ngoàira, hệ thống máy tính cịn chưa thể có khả năng suy nghĩ đa chiều, linh hoạt như conngười, chỉ có thể thực hiện các tác vụ đã được lập trình trước đó.

 Suy nghĩ hợp lý

Thực tế cho thấy con người bị chi phối bởi tâm lý, cảm xúc. Do vậy không phải lúcnào con người cũng suy nghĩ và hành động theo hướng đạt tới kết quả tốt nhất. Cáchtiếp cận tiêu biểu nhất là xây dựng một hệ thống có khả năng lập luận dựa trên việc sửdụng các hệ thống hình thức như logic. Sau khi đã biểu diễn dưới dạng logic, có thểxây dựng chương trình để giải quyết các bài toán về suy diễn và lập luận.

Trên thực tế, tri thức và thơng tin về bài tốn thường có yếu tố khơng đầy đủ, khơngchính xác, thêm vào đó việc suy diễn logic địi hỏi khối lượng tính tốn lớn khi sửdụng trong thực tế và rất khó để triển khai cho các bài toán thực. Vậy nên việc mơ tảhay biểu diện bài tốn dưới dạng các cấu trúc logic để có thể giải quyết được là rất khókhăn.

Quan điểm rằng hệ thống máy tính có thơng minh khi có đặc điểm suy nghĩ hợp lí làmột quan điểm khả thi và đang được phát triển, nhưng nó cần được xem xét kỹ lưỡngvà đánh giá theo nhiều tiêu chí khác nhau để đảm bảo tính khả thi và độ tin cậy của cáchệ thống AI.

 Hành động hợp lý

Hành động hợp lí là hành dộng để đem lại kết quả tốt nhất hoặc kết quả kỳ vọng tốtnhất khi có yếu tố khơng chắc chắn, có thể suy nghĩ (suy luận) hợp lý hoặc khơng.Trong một số trường hợp, để quyết định hành động thế nào cần dựa trên việc suy luậnhợp lý, song, cũng có những tình huống hành động theo phản xạ. Ví dụ khi gặp nguyhiểm, thì hành động theo phản xạ, khơng địi hỏi suy diễn phức tạp, sẽ có thể đem đếnkết quả tốt hơn. Các hệ thống hành động hợp lý có thể sử dụng cả hai cách tiếp cậndựa trên suy diễn và dựa trên phản xạ để đạt được kết quả tốt.

</div>Trang 9<div class="page_container" data-page="9">

Hệ thống có khả năng hành động hợp lý có thể bao gồm suy diễn hoặc khơng, cóthể dựa trên cách suy nghĩ giống người hoặc khơng, có thể bao gồm cả các kỹ thuậtdùng để vượt qua phép thử Turing.

Cần lưu ý rằng, hành động hợp lý có thể khác với hành động giống con người: conngười không phải lúc nào cũng hành dộng hợp lý do bị chi phối bởi các yếu tố chủquan. Do vậy, cách tiếp cận này được coi là tổng quát và bao gồm các cách tiếp cậnkhác. Hiện có nhiều ý kiến coi hệ thống trí tuệ nhân tạo là các hệ thống dạng này.

1.1.3.Phân loại trí tuệ nhân tạo

Có nhiều cách phân loại trí tuệ nhân tạo, dưới đây ta có 4 loại riêng biệt:  Loại 1: Công nghệ AI phản ứng (Reactive Machine).

Đây là cấp độ đơn giản nhất của AI, có khả năng phân tích những động thái khả thinhất của chính mình và của đối thủ, từ đó đưa ra giải pháp tối ưu nhất. Một ví dụ điểnhình của công nghệ AI phản ứng là Deep Blue, một cỗ máy được thiết kế để chơi cờvua với con người, được tạo ra bởi IBM, với khả năng xác định các nước cờ đồng thờidự đooán những bước đi tiếp theo của đối thủ để đưa ra những nước đi thích hợp nhất.

Tuy nhiên, do đây là những nghiên cứu ban đầu về AI nên Deep Blue khơng có kýức cũng như không thể sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để tiếp tục pháttriển trong tương lai. Dù cịn nhiều hạn chế và khơng thể áp dụng rộng rãi nhưng đócũng được xem là một thành cơng lớn trong lĩnh vực nghiên cứu về AI.

 Loại 2: Công nghệ AI với bộ nhớ hạn chế (Limited Memory)

Công nghệ này khắc phục được những nhược điểm của AI phản ứng, đặc điểm củanó là khả năng sử dụng những kinh nghiệm trong quá khứ để đưa những quyết địnhtrong tương lai. Thường được kết hợp với cảm biến mơi trường xung quanh nhằm mụcđích dự đốn những trường hợp có thể xay ra và đưa ra quyết định tốt nhất cho thiết bị.Đây được xem là thành công lớn khi ứng dụng được vào một số lĩnh vực và sảnphẩm công nghệ như xe không người lái, máy bay drone hoặc tàu điện ngầm hiện đại.Các robot với trí tuệ nhân tạo đã được tạo ra ở nhiều nước có nền cơng nghệ phát triểntrên thế giới và lĩnh vực này không ngừng phát triển hơn nữa.

 Loại 3: Lý thuyết tâm trí (Theory of Mind)

Con người có những suy nghĩ cảm xúc, ký ức hoặc các mô hình não khác điềukhiển và ảnh hưởng đến hành vi của họ. Dựa trên đó, các nhà nghiên cứu lý thuyết vềtâm trí hy vọng phát triển các máy tính có khả năng bắt chước các mơ hình tinh thầncon người. Máy móc có thể hiểu con người và động vật có những suy nghĩ và cảm xúccó thể ảnh hưởng đến hành vi của chúng.

</div>Trang 10<div class="page_container" data-page="10">

Lý thuyết tâm trí sẽ được yêu cầu sử dụng thông tin thu được từ con người và họchỏi từ nó, sau đó sẽ thơng báo bằng cách máy móc giao tiếp hoặc phản ứng với mộttình huống khác. Nhưng cho đến nay công nghệ AI này vẫn chưa trở thành mộtphương án khả thi.

 Loại 4: Tự nhận thức (Self – awareness)

Đây được xem là bước phát triển cao nhất của cơng nghệ AI, có khả năng tự nhậnthức về bản thân, có ý thức và hành xử như con người. Thậm chí, chúng cịn có thểbộc lộ cảm xúc cũng như hiểu được những cảm xúc của con người. Tất nhiên đâyđược được xem là giai đoạn mà các nhà khoa học mong muốn, tuy nhiên nó vẫn chưathực sự khả thi ở thời điểm hiện tại do con người vẫn chưa thể hồn toồn kiểm sốtđược chúng.

1.1.4.Mặt tích cực và hạn chế của trí tuệ nhân tạo

 Tích cực

- Thực hiện các tác vụ một cách nhanh chóng và chính xác hơn so với con người,giúp tăng hiệu quả và năng suất trong các lĩnh vực như sản xuất, y tế, tài chính,dịch vụ khách hàng, v.v.

- Giảm chi phí và thời gian trong q trình sản xuất, nghiên cứu và phát triển sảnphẩm, giúp tăng tính cạnh tranh của các doanh nghiệp.

- Cải thiện chất lượng cuộc sống nhờ có các ứng dụng thơng minh trong y tế, giáodục, an ninh, giao thông, v.v.

- Giảm rủi ro trong các lĩnh vực như tài chính, bảo hiểm, an ninh, v.v. bằng cáchdự đốn và phân tích các dữ liệu để đưa ra các quyết định.

 Hạn chế

- Chưa tự đưa ra được các heuristic, là thuật toán được sử dụng để giải quyết cácvấn đề phức tạp mà khơng có giải pháp chính xác hoặc khi giải pháp chính xácq tốn kém hoặc khơng khả thi. Thực tế, các thuật tốn này có thể khơng đưa ragiải pháp tối ưu mà thường phải được điều chỉnh và cải tiến để đạt được hiệuquả tốt.

- Chưa có khả năng xử lý thông tin liên tục và đa chiều như của con người.

- Chưa thể tương tác với con người một cách tự nhiên, như giao tiếp bằng ngônngữ tự nhiên.

</div>Trang 11<div class="page_container" data-page="11">

- Hệ thống AI có thể trở nên phức tạp và khó quản lý, địi hỏi các chun gia cókinh nghiệm để cài đặt, vận hành và bảo trì.

1.1.5.Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo vào thực tế

Trong y tế:

Trí tuệ nhân tạo có thể giúp phân tích các tình trạng mãn tính với dữ liệu phịng thínghiệm và y tế khác để đảm bảo chẩn đoán sớm hay là nững cỗ máy tinh vi có thể pháthiện bệnh và xác định tế bào ung thư. AI còn kết hợp dữ liệu lịch sử và trí tuệ y tế đểphát hiện ra các loại thuốc mới. Một trong những ứng dụng phổ biến khác của trí tuệnhân tạo trong ngành chăm sóc khoẻ. Đó chính là các thiết bị có thể theo dõi nhịp timvà mức độ hoạt động của con người.

Trong giáo dục:

AI được áp dụng trong tính năng tự động chấm điểm trắc nghiệm trên hệ thống máytính. Ngồi ra có thể kể đến một số ứng dụng trí tuệ nhân tạo hỗ trợ quá trình học tậpnhư phần mềm kiểm tra lỗi chính tả và đề xuất chỉnh sửa cho đúng (VD: phần mềmluyện kỹ năng nói Tiếng Anh Elsa).

Trong đời sống:

Robot hút bụi có lẽ là ứng dụng dễ thấy nhất của AI. Những “con” robot này sẽ sửdụng trí thơng minh nhân tạo để qt kích thước phòng, xác định chướng ngại vật vàghi nhớ các tuyến đường hiệu quả nhất để làm sạch. Hiện đại hơn, có những robot cịncó thể giao tiếp với con người bằng ngôn ngữ tự nhiên nhờ vào việc áp dụng cơngnghệ nhận dạng tiếng nói, giúp thuận tiện hơn cho người dùng. Một vài ứng dụng nổitiếng khác của cơng nghệ này đó là chương trình trợ giúp Siri của Apple hay cơng cụtìm kiếm bằng giọng nói của Google…

Mặt khác, khi AI được ứng dụng trên những phương tiện vận tải tự lái, điển hìnhnhư ơ tơ tự lái, góp phần đem lại lợi ích kinh tế cao hơn nhờ chi phí được cắt giảm, đặcbiệt, áp dụng AI vào phương tiện giao thơng cịn hạn chế những tai nạn nguy hiểm tớitính mạng con người.

Trong kinh tế, tài chính:

Sử dụng các kỹ thuật máy học kết hợp với mơ hình AI có thể cung cấp những cáinhìn sâu sắc về xu hướng thị trường. Từ đó giúp các nhà đầu tư đưa ra quyết định tàichính chính xác, hạn chế rủi ro. Nhiều cơng ty dịch vụ tài chính đang cung cấp các nhàtư vấn Robot nhằm giúp khách hàng quản lý tốt hơn dòng tiền của họ. Ngồi ra, hệthống Camera thơng minh tích hợp AI có khả năng ghi lại biểu cảm khn mặt củakhách hàng để cung cấp phản hồi tức thì về trải nghiệm của họ.

</div>Trang 12<div class="page_container" data-page="12">

Trong thương mại điện tử:

AI sẽ tổng hợp, phân tích dựa trên những gì bạn tương tác trên các nền tảng, trìnhduyệt web khác…, từ đó đưa ra những đề xuất phù hợp với bạn. Dễ thấy, trên các sànthương mại điện tử như Lazada, Shopee,… đều sử dụng AI để phân tích dữ liệu ngườidùng: khi bạn tìm kiếm một món đồ gì đó thì sau đó nó sẽ đề xuất cho bạn thêm cácmón khác tương tự hoặc các món đúng sở thích của bạn. Ngồi ra, cịn có chatbot, cáccửa hàng sử dụng chúng để tự động trả lời, nhằm tối ưu quá trình phục vụ khách hàng.

Trong game, các phần mềm giải trí:

Tạo nhân vật game linh hoạt với các cử động và biểu cảm đa dạng. Các nhân vậtkhông chỉ do con người điều khiển mà nó có khả năng tổng hợp, phân tích và đưa racác chuyển động phù hợp.

1.2 Tổng quan về Hệ trợ giúp quyết định1.2.1. Khái niệm của hệ trợ giúp quyết định

- Hệ trợ giúp quyết định hay hệ hỗ trợ quyết định trong tiếng Anh gọi là DecisionSupport System, viết tắt là DSS. Hệ hỗ trợ quyết định (DSS) là một chương trình vi tính được sử dụng để hỗ trợ đưa ra các quyết định, phán đoán và chiều hướng hành động của một tổ chức hoặc một doanh nghiệp. DSS sẽ sàng lọc và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, tổng hợp thông tin một cách tồn diện mà có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề và trong quá trình ra quyết định.

- Phát triển mạnh vào những năm 1980-1990: Sự ra đời các phần mềm độc lập như Lotus 1-2-3 hay Microsoft Excel cho phép người dùng phân tích dữ liệu màkhơng cần tới chun mơn lập trình sâu.

- Cuối những năm 1990-2000: Kỷ nguyên Internet và mạng nội bộ doannh nghiệp thay đổi các DSS kết nối và chia sẻ thông tin, cho phép truy cập và hợp tác trực tuyến.

- Những năm 2000 đến nay: (Bùng nổ dữ liệu) sự phát triển của cơng nghệ phân tích dữ liệu lớn, học máy, trí tuệ nhân tạo đem đến khả năng phân tích phức tạp và tự động hóa trong việc hỗ trợ ra quyết định.

1.2.3. Đặc trưng của hệ trợ giúp quyết định

- Các thành phần của DSS:

o Cơ sở dữ liệu: dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

</div>Trang 13<div class="page_container" data-page="13">

o Các phương pháp phân tích dữ liệu: có thể được điều khiển bởi con người hoặc dùng máy tính hỗ trợ, hoặc có thể kết hợp cả hai.

o Các kỹ thuật lập kê hoạch: Dữ liệu được lưu trữ trong hệ thống sẽ được phân tích, ứng dụng các kỹ thuật lập kế hoạch để tọa ra các báo cáo thơng tin mang tính tổng quát nhất.

o Các phương pháp mô phỏng: là tập hợp các mơ hình ra quyết định như mơ hình toốn học, mơ hình thống kê... giúp người dùng dễ hình dung hơn những thông tin mà hệ thống đưa ra.

- DSS được thiết kế để hỗ trợ, cung cấp thông tin có giá trị, chứ khơng tự động đưa quyết định thay con người.

- DSS cho phép người dùng tương tác trực tiếp với hệ thống để xử lý và phân tíchdữ liệu.

- DSS có tính linh hoạt dễ thay đổi hoặc mở rộng, phù hợp với yêu cầu người dùng, nhờ có thiết kế module

- Giao diện thân thiện, giúp dễ dàng sử dụng.

Python là một ngôn ngữ lập trình thơng dịch, hướng đối tượng đa năng, mạnh mẽtrên đa dạng các nền tảng, được thiết kế bởi Guido van Rossum. Theo các đánh giá thìPython cũng tương tự như PERL, nó được xem là ngơn ngữ lập trình được sử dụngrộng rãi trong ứng dụng web, phát triển phần mềm, khoa học dữ liệu…Với những nhàlập trình viên C ++ và Java họ luôn ưu tiên việc sử dụng Python.

Python hoàn toàn tạo kiểu động và sử dụng cơ chế cấp phát bộ nhớ tự động, cú pháprõ ràng, đơn giản, đồng thời là cấu trúc dữ liệu cấp cao và cách tiếp cận đơn giản. Nóhỗ trợ nhiều mẫu đa dạng lập trình khác nhau: lập trình hướng đối tượng, lập trìnhhàm, mệnh lệnh, … và đa dạng các lĩnh vực bao gồm: web, 3D, CAD,…

1.3.2. Đặc tính của ngơn ngữ lập trình Python

 Dễ dàng cho người mới bắt đầu:

So với java với đống cú pháp phức tạp, khó hiểu và phải học cẩn thận từng bướcmột từ khái niệm đối tượng, thực thể, thuộc tính cho đến các bước như khai báo, sử

</div>Trang 14<div class="page_container" data-page="14">

dụng cú pháp hay kế thừa, v.v… thì python lại là một ngôn ngữ nổi tiếng với sự dễđọc, chính xác và đơn giản hơn. Việc cài đặt cũng rất dễ dàng, bạn không cần phải xửlý bất kỳ vấn đề về đường dẫn nào như trong lập trình java.

 Mã nguồn mở miễn phí hồn tồn:

Python là ngơn ngữ lập trình khi đưa vào sử dụng có khả năng cho phép người dùngsử dụng miễn phí hồn tồn với mọi ứng dụng, chương trình được phát triển. Với bảnchất là mã nguồn mở sở hữu cộng đồng đơng đảo mang lại khả năng hỗ trợ nhanhchóng, chuyên nghiệp và đầy đủ, đồng thời cũng cải tiến và cập nhật liên tục mang lạihiệu quả ứng dụng cao hơn.

Đối với những ngơn ngữ lập trình mã nguồn mở được đưa vào sử dụng thường đượcứng dụng nhiều hơn bởi những lợi ích mà nó mang lại. Được hỗ trợ nhanh chóng khicó nhu cầu, đồng thời hồn tồn miễn phí giúp nhu cầu của nhiều người dùng đượcđáp ứng tốt với khả năng tiết kiệm chi phí cao nhất.

 Khả năng tương thích nhiều nền tảng:

Một điểm cộng cho ngôn ngữ này là chức năng quan trọng của ngơn ngữ lập trìnhpython chính là ở khả năng tương thích với nhiều nền tảng khác nhau. Từ Windows,Macos, Linux đều có thể ứng dụng ngơn ngữ lập trình này khi có nhu cầu. Khơng chỉvậy, ngay cả việc di chuyển qua lại khi cần giữa các nền tảng cũng khá đơn giản,khơng q khó khăn hay gặp phải những điều phức tạp.

 Khả năng nhúng và mở rộng:

Python có thể được mở rộng sang các ngơn ngữ khác. Bạn có thể viết một số mãcủa mình bằng các ngôn ngữ như C ++ hoặc C ưu điểm của việc này sẽ nổi bật khi bạnsử dụng nó trong các dự án lớn. Ngoài khả năng mở rộng, python cũng có thể nhúngđược. Bạn có thể đặt mã Python của mình trong mã nguồn của một ngơn ngữ khác,chẳng hạn như C++.điều này cho phép chúng tôi thêm khả năng viết tập lệnh vào mãcủa chúng tôi bằng ngôn ngữ khác.

 Khả năng tự động chuyển đổi code:

Ngơn ngữ lập trình python khi được đưa vào sử dụng người dùng hồn tồn khơngcần lo lắng về vấn đề dọn dẹp dữ liệu, hay quản lý bộ nhớ,…. Chức năng tự độngchuyển code sang ngôn ngữ để máy tính có thể hiểu giúp mọi cơng việc đều được thựchiện tốt.

 Mơ hình hỗ trợ hiệu quả:

Sở hữu những mơ hình, kiến trúc đầy quyền lực như yield, decorators, v.v.. Mà javakhơng có. Những mơ hình này giúp lập trình viên diễn đạt những phép tính tốn logicphức tạp ở một cách đơn giản và thông minh hơn.

</div>