Khám phá cách Guido van Rossum đặt ưu tiên cho mã dễ đọc, một thư viện chuẩn thực dụng và một hệ sinh thái sôi động đã giúp Python dẫn đầu trong tự động hóa, dữ liệu và AI.
Python khởi đầu từ một ý tưởng đơn giản và có quan điểm rõ ràng của Guido van Rossum: ngôn ngữ lập trình nên phục vụ những người đọc và bảo trì mã, chứ không chỉ máy móc chạy nó. Khi Guido bắt đầu Python vào cuối thập niên 1980, ông không cố gắng phát minh một ngôn ngữ “tài tình”. Ông muốn một công cụ thực dụng giúp lập trình viên diễn đạt ý tưởng rõ ràng — với ít bất ngờ và ít nghi thức hơn.
Hầu hết phần mềm sống lâu hơn nhiều so với bản thảo đầu tiên. Nó được bàn giao cho đồng đội, được xem lại sau vài tháng, và được mở rộng theo cách tác giả ban đầu không lường trước. Thiết kế của Python dựa trên thực tế đó.
Thay vì khuyến khích những dòng mã dày đặc hay nhiều dấu câu, Python khuyến khích bạn viết mã đọc giống như các chỉ dẫn rõ ràng. Thụt lề không chỉ là phong cách; nó là một phần của cú pháp, khiến cấu trúc khó bị bỏ qua và dễ quét. Kết quả là mã thường dễ xem xét, gỡ lỗi và bảo trì hơn — đặc biệt trong đội.
Khi người ta nói Python “thống trị” mảng tự động hóa, khoa học dữ liệu và AI, họ thường ám chỉ mức độ được chấp nhận và trở thành lựa chọn mặc định trong nhiều trường hợp:
Điều đó không có nghĩa Python tốt nhất cho mọi việc. Một số tác vụ đòi hỏi tốc độ thô của C++/Rust, hệ sinh thái hướng di động của Swift/Kotlin, hoặc tầm với trực tiếp trên trình duyệt của JavaScript. Thành công của Python ít liên quan tới việc thắng mọi benchmark mà nhiều hơn là chiếm được nhận thức nhờ tính rõ ràng, thực dụng và hệ sinh thái phát triển.
Tiếp theo, chúng ta sẽ xem Python với thiết kế đặt con người lên trước đã chuyển thành tác động thực tế như thế nào: triết lý khả năng đọc, thư viện chuẩn “batteries included”, đóng gói và tái sử dụng qua pip và PyPI, và hiệu ứng mạng kéo tự động hóa, khoa học dữ liệu và AI vào một quy trình làm việc xoay quanh Python.
Cảm nhận về Python không phải ngẫu nhiên. Guido van Rossum thiết kế nó để mã bạn viết trông sát với ý tưởng bạn muốn diễn đạt — không bị che khuất bởi nhiều dấu câu.
Trong nhiều ngôn ngữ, cấu trúc được đánh dấu bằng dấu ngoặc nhọn và chấm phẩy. Python dùng thụt lề thay vì vậy. Nghe có vẻ nghiêm ngặt, nhưng điều đó thúc đẩy mã có hình dạng sạch, nhất quán. Khi có ít ký hiệu hơn để quét, mắt bạn dành nhiều thời gian hơn cho logic thực tế (tên, điều kiện, dữ liệu) và ít hơn cho tiếng ồn cú pháp.
Đây là phiên bản cố tình lộn xộn của một quy tắc đơn giản (“gắn thẻ người lớn và trẻ vị thành niên”):
def tag(ages):
out=[]
for a in ages:
if a\u003e=18: out.append(\"adult\")
else: out.append(\"minor\")
return out
Và đây là phiên bản dễ đọc nói rõ nó làm gì:
def tag_people_by_age(ages):
tags = []
for age in ages:
if age \u003e= 18:
tags.append(\"adult\")
else:
tags.append(\"minor\")
return tags
Không có gì “khéo léo” thay đổi — chỉ là cách đặt khoảng trắng, tên biến, và cấu trúc. Đó là ý chính: khả năng đọc thường là những lựa chọn nhỏ lặp lại.
Các script tự động hóa và pipeline dữ liệu thường tồn tại nhiều năm. Tác giả ban đầu chuyển việc, đồng đội thừa hưởng mã, và yêu cầu thay đổi. Các mặc định dễ đọc của Python giảm chi phí bàn giao: gỡ lỗi nhanh hơn, review mượt hơn, và người đóng góp mới có thể sửa an toàn hơn với sự tự tin.
Hướng dẫn phong cách phổ biến của Python, PEP 8, không phải để tìm sự hoàn hảo — mà là để tạo tính dự đoán. Khi đội tuân theo các quy ước chung (thụt lề, độ dài dòng, đặt tên), codebase cảm thấy quen thuộc ngay cả qua các dự án khác nhau. Sự nhất quán đó giúp Python dễ mở rộng từ script một người thành công cụ dùng toàn công ty.
Khái niệm “thực dụng” của Python đơn giản: bạn nên làm được việc hữu ích với ít thiết lập nhất. Không phải “ít” theo nghĩa cắt góc, mà là ít phụ thuộc bên ngoài, ít quyết định phải đưa ra ban đầu, và ít thứ phải cài chỉ để phân tích một tệp hay tương tác với hệ điều hành.
Trong giai đoạn phát triển ban đầu, thư viện chuẩn giảm ma sát cho cá nhân và đội nhỏ. Nếu cài Python là xong, bạn đã có bộ công cụ cho các tác vụ thường gặp — nên script dễ chia sẻ và công cụ nội bộ dễ bảo trì. Độ tin cậy đó giúp Python lan truyền trong công ty: mọi người có thể dựng thứ gì đó nhanh mà không phải thương lượng danh sách các gói bên thứ ba trước.
Các “batteries” của Python hiện diện trong mã hàng ngày:
datetime cho dấu thời gian, lịch trình và toán học ngày-tháng — nền tảng cho log, báo cáo và tự động hóa.csv để nhập/xuất dữ liệu tương thích bảng tính, đặc biệt trong quy trình kinh doanh.json cho API và file cấu hình, khiến Python trở thành keo tự nhiên giữa các dịch vụ.pathlib cho đường dẫn tệp sạch và đa nền tảng, giúp script di động.subprocess để chạy chương trình khác, xâu chuỗi công cụ và tự động hóa tác vụ hệ thống.Phủ rộng tính năng sẵn có trong thư viện chuẩn là lý do Python rất tốt cho prototype nhanh: bạn có thể thử ý tưởng ngay lập tức, rồi tinh chỉnh mà không phải viết lại mọi thứ khi dự án trở nên “thực”. Nhiều công cụ nội bộ — trình tạo báo cáo, di chuyển tệp, jobs dọn dẹp dữ liệu — duy trì nhỏ và thành công chính vì thư viện chuẩn đã xử lý các phần nhàm chán nhưng quan trọng.
Sự phổ biến của Python không chỉ về ngôn ngữ — mà còn về những gì bạn có thể làm ngay khi cài nó. Một hệ sinh thái lớn tạo ra hiệu ứng bánh đà: nhiều người dùng hơn thu hút nhiều tác giả thư viện hơn, tạo ra công cụ tốt hơn, và thu hút thêm người dùng nữa. Điều đó khiến Python thực dụng cho hầu hết nhiệm vụ, từ tự động hóa đến phân tích đến ứng dụng web.
Hầu hết dự án thực tế được xây dựng bằng cách kết hợp các thư viện sẵn có. Cần đọc file Excel, gọi API, cào web, huấn luyện mô hình hay tạo PDF? Khả năng cao ai đó đã giải quyết 80% vấn đề. Tái sử dụng tiết kiệm thời gian và giảm rủi ro, vì các gói phổ biến được thử nghiệm trong nhiều môi trường khác nhau.
venv) là “bong bóng dự án” cô lập để gói của dự án này không ảnh hưởng dự án khác.Phụ thuộc là các gói dự án cần, cộng với các gói mà các gói đó cần. Xung đột xảy ra khi hai thư viện yêu cầu các phiên bản khác nhau của cùng một phụ thuộc, hoặc khi máy cục bộ còn sót các gói từ thử nghiệm cũ. Điều này có thể dẫn đến vấn đề kinh điển “chỉ chạy trên máy tôi”.
Dùng virtual environment cho mỗi dự án, khóa phiên bản (để cài lặp lại được), và giữ requirements.txt (hoặc tương tự) cập nhật. Những thói quen nhỏ này biến hệ sinh thái Python từ một trò đoán thành một sức mạnh hỗ trợ.
Tự động hóa đơn giản là dùng các chương trình nhỏ (thường gọi là “script”) để thay thế công việc lặp: đổi tên tệp hàng loạt, di chuyển dữ liệu, lấy thông tin từ hệ thống, hay tạo cùng một báo cáo mỗi tuần.
Python trở thành lựa chọn mặc định vì nó dễ đọc và nhanh điều chỉnh. Trong ops và IT, “dặm cuối” luôn thay đổi — thư mục di chuyển, API thêm trường, quy tắc đặt tên tiến hóa. Một script dễ đọc thì dễ review, an toàn khi bàn giao, và sửa nhanh vào 2 giờ sáng.
Python phù hợp với nhiều tác vụ mà không cần nhiều thiết lập:
Cú pháp Python giúp script dễ tiếp cận cho các đội đa dạng, và hệ sinh thái khiến các công việc phổ biến trở nên quen thuộc: phân tích JSON, đọc Excel, gọi HTTP API, và xử lý log.
Tự động hóa chỉ có ích khi nó chạy đáng tin cậy. Nhiều job Python bắt đầu đơn giản — lên lịch bằng cron (Linux/macOS) hoặc Task Scheduler (Windows) — và sau đó chuyển sang trình chạy nhiệm vụ hoặc orchestrator khi đội cần retry, cảnh báo và lịch sử. Script thường giữ nguyên; cách kích hoạt nó thay đổi.
Sự bùng nổ của Python trong khoa học dữ liệu không chỉ nhờ máy nhanh hơn hay dữ liệu lớn hơn. Nó là về quy trình làm việc. Công việc dữ liệu mang tính lặp: thử, kiểm tra kết quả, điều chỉnh và lặp lại. Python đã hỗ trợ tư duy đó qua REPL (prompt tương tác), và sau đó có thêm người bạn dễ chia sẻ hơn là Jupyter notebook.
Notebook cho phép bạn trộn mã, biểu đồ và chú thích trong một chỗ. Điều này giúp dễ khám phá dữ liệu lộn xộn, giải thích quyết định cho đồng đội và chạy lại cùng phân tích sau này. Với cá nhân, nó rút ngắn vòng phản hồi. Với đội, nó giúp kết quả dễ review và tái tạo hơn.
Hai thư viện biến Python thành công cụ thực tế cho phân tích thường ngày:
Khi đó trở thành chuẩn, Python chuyển từ “ngôn ngữ đa mục đích có thể phân tích dữ liệu” thành “môi trường mặc định nơi công việc dữ liệu diễn ra”.
Hầu hết dự án dữ liệu theo nhịp sau:
Công cụ vẽ đồ khớp tự nhiên vào luồng này. Nhiều đội bắt đầu với Matplotlib cho cơ bản, dùng Seaborn cho biểu đồ thống kê đẹp hơn, và chọn Plotly khi cần biểu đồ tương tác/dashboards.
Điểm quan trọng là stack cảm thấy mạch lạc: khám phá tương tác (notebook) + nền tảng dữ liệu chung (NumPy và pandas) + trực quan hóa — mỗi phần củng cố nhau.
Python không “thắng” AI vì là runtime nhanh nhất. Nó thắng vì là giao diện chung mà nghiên cứu viên, nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư đều có thể đọc, sửa và kết nối với mọi thứ khác. Trong nhiều đội AI, Python là keo: nó nối truy cập dữ liệu, tạo đặc trưng, mã huấn luyện, theo dõi thí nghiệm và công cụ triển khai — ngay cả khi tính toán nặng xảy ra ở nơi khác.
Một vài thư viện trở thành mỏ neo kéo toàn bộ hệ sinh thái vào cùng chuẩn:
Những dự án ấy không chỉ thêm tính năng — chúng chuẩn hóa mẫu (dataset, API mô hình, metric, checkpoint) giúp chia sẻ mã dễ hơn giữa công ty và phòng thí nghiệm.
Hầu hết “mã Python” trong deep learning thực chất là điều phối. Khi bạn gọi các phép toán trong PyTorch hoặc TensorFlow, phần công việc thực chạy trong C/C++ và kernel CUDA tối ưu trên GPU (hoặc accelerator khác). Đó là lý do bạn vẫn giữ vòng huấn luyện Python dễ đọc trong khi có hiệu năng cao khi chạy ma trận lớn.
Cách nghĩ thực tế về AI trong Python là một vòng:
Python nổi bật vì nó hỗ trợ toàn bộ vòng đời trong một quy trình đọc được, dù engine tính toán không phải lúc nào cũng là Python.
Python thường được mô tả là “chậm”, nhưng đó chỉ nửa câu chuyện. Phần lớn công cụ Python mà mọi người dùng chạy nhanh vì phần nặng được thực hiện trong mã biên dịch bên dưới — thường C, C++ hoặc thư viện gốc được tối ưu. Python vẫn là “keo” dễ đọc ở trên.
Nhiều thư viện phổ biến dựa trên ý tưởng: viết API hướng người dùng bằng Python, rồi đẩy phần tốn kém xuống mã gốc mà máy thực thi nhanh hơn.
Đó là lý do mã trông cao cấp và rõ ràng vẫn có thể xử lý khối lượng công việc nghiêm túc.
Có vài con đường tương tác đã được dùng khi cần hiệu năng:
Hãy nghĩ đơn giản: Python điều phối luồng; mã native xử lý toán nặng. Python điều khiển tải dữ liệu, cấu hình và “tiếp theo làm gì”, còn mã biên dịch tăng tốc phần phải lặp hàng triệu lần.
Cân nhắc kết hợp khi bạn gặp nút thắt CPU (tính toán số lớn), cần độ trễ thấp, hoặc xử lý khối lượng lớn với chi phí chặt chẽ. Trong trường hợp đó, giữ Python cho độ rõ ràng và tốc độ phát triển — và tối ưu chỉ những đoạn quan trọng.
Sức hút của Python không chỉ về cú pháp hay thư viện. Một cộng đồng ổn định, cởi mở giúp người mới cảm thấy được hỗ trợ và doanh nghiệp yên tâm đầu tư thời gian và tiền bạc. Khi cùng một ngôn ngữ dùng cho script cuối tuần và hệ thống quan trọng, tính nhất quán có giá trị.
Python tiến hóa qua các đề xuất mở gọi là PEP (Python Enhancement Proposals). PEP là cách có cấu trúc để đề xuất thay đổi, giải thích lý do, tranh luận các đánh đổi và ghi lại quyết định cuối cùng. Quy trình đó giữ thảo luận công khai và tránh các thay đổi “bất ngờ”.
Nếu bạn từng thắc mắc tại sao Python vẫn có cảm giác mạch lạc — ngay cả với hàng ngàn đóng góp — PEP là một lý do lớn. Chúng tạo hồ sơ chia sẻ để người sau tham khảo, kể cả người mới. (Nếu muốn xem ví dụ, hãy tìm /dev/peps.)
Việc chuyển từ Python 2 sang Python 3 thường được nhớ là bất tiện, nhưng đó cũng là bài học về quản lý lâu dài. Mục tiêu không phải thay đổi vì mục đích thay đổi; mà là sửa các giới hạn thiết kế có thể gây hại về lâu dài (như xử lý chuỗi và cú pháp sạch hơn).
Quá trình mất nhiều năm, và cộng đồng bỏ ra nỗ lực lớn cho công cụ tương thích, hướng dẫn di cư và các mốc thời gian rõ ràng. Sự kiên nhẫn đó — cộng với sẵn sàng ưu tiên tương lai — giúp Python tránh bị phân mảnh.
Guido van Rossum định hình phương hướng ban đầu, nhưng quản trị Python ngày nay là do cộng đồng dẫn dắt. Nói ngắn gọn: quyết định qua quy trình minh bạch và được duy trì bởi tình nguyện viên và nhóm tin cậy, thay vì dựa vào một cá nhân. Sự liên tục này là lý do lớn Python vẫn đáng tin cậy khi phát triển.
Python xuất hiện ở khắp nơi người ta học lập trình — trường học, bootcamp và tự học — vì nó giảm thiểu “nghi lễ” giữa bạn và chương trình đầu tiên chạy được. Bạn có thể in chuỗi, đọc tệp hoặc thực hiện yêu cầu web đơn giản với rất ít thiết lập, khiến bài học có kết quả ngay lập tức.
Người mới hưởng lợi từ cú pháp sạch (ít ký hiệu, từ khóa rõ) và thông báo lỗi hữu ích. Nhưng lý do lớn hơn khiến Python bám rễ là các bước tiếp theo không yêu cầu đổi ngôn ngữ: cùng kỹ năng cốt lõi mở rộng từ script đến ứng dụng lớn. Sự liên tục đó hiếm thấy.
Mã dễ đọc không chỉ tốt cho người học — nó là lợi thế xã hội. Khi mã đọc như các chỉ dẫn rõ ràng, người hướng dẫn xem nhanh hơn, chỉ ra cải tiến mà không viết lại hết, và dạy mẫu từng bước. Trong đội chuyên nghiệp, khả năng đọc tương tự giảm ma sát trong review, làm onboarding mượt hơn và hạ chi phí duy trì “mã của người khác” sau vài tháng.
Sự phổ biến của Python tạo vòng phản hồi cho khóa học, hướng dẫn, tài liệu và Q&A. Dù bạn muốn làm gì — phân tích CSV, tự động hóa bảng tính, xây API — rất có khả năng ai đó đã giải thích với ví dụ bạn có thể chạy.
python --versionprint(), rồi thử debuggerPython là lựa chọn mặc định tốt cho tự động hóa, dữ liệu và glue code — nhưng không phải luôn phù hợp. Biết chỗ nó yếu giúp bạn chọn công cụ đúng mà không cố nhồi Python vào mọi vai trò.
Python thông dịch thường chậm hơn ngôn ngữ biên dịch cho các tác vụ CPU-heavy. Bạn có thể tăng tốc điểm nóng, nhưng nếu sản phẩm của bạn cơ bản là “mã nhanh” toàn diện, bắt đầu bằng ngôn ngữ biên dịch có thể đơn giản hơn.
Lựa chọn thay thế hợp lý:
Cài đặt Python phổ biến (CPython) có Global Interpreter Lock (GIL), nghĩa là chỉ một thread thực thi bytecode Python tại một thời điểm. Điều này thường không gây vấn đề cho chương trình I/O-heavy (gọi mạng, đợi DB, thao tác tệp), nhưng có thể giới hạn khả năng mở rộng cho mã đa luồng CPU-bound.
Khắc phục: dùng multiprocessing, chuyển tính toán nặng sang thư viện native, hoặc chọn ngôn ngữ có scaling thread tốt hơn.
Python không phải lựa chọn tự nhiên để xây UI di động gốc hoặc mã phải chạy trực tiếp trong trình duyệt.
Thay thế tốt:
Python hỗ trợ type hints, nhưng kiểm tra là tùy chọn. Nếu tổ chức bạn yêu cầu kiểu nghiêm ngặt bắt buộc do trình biên dịch bảo đảm, bạn có thể chọn ngôn ngữ có kiểm tra compile-time mạnh hơn.
Thay thế: TypeScript, Java, C#.
Trong những trường hợp này Python vẫn có giá trị như lớp điều phối hoặc cho thử nghiệm nhanh — chỉ không phải luôn là câu trả lời duy nhất.
Sức bền của Python bắt nguồn từ ba động lực thực dụng hỗ trợ lẫn nhau.
Khả năng đọc không phải trang trí — nó là ràng buộc thiết kế. Mã rõ ràng, nhất quán giúp dự án dễ review, gỡ lỗi và bàn giao — điều quan trọng ngay khi script trở thành “vấn đề của người khác”.
Hệ sinh thái là bộ nhân lực. Danh mục lớn các thư viện tái sử dụng (phân phối qua pip và PyPI) nghĩa là bạn tốn ít thời gian phát minh lại và nhiều thời gian hơn để giao sản phẩm.
Tính thực dụng hiện diện trong thư viện chuẩn “batteries included”. Các tác vụ phổ biến — tệp, JSON, HTTP, log, test — có con đường thẳng tiến mà không cần săn lùng công cụ bên thứ ba.
Chọn một dự án nhỏ hoàn thành trong một cuối tuần, rồi mở rộng:
Nếu script cuối tuần của bạn thành thứ mọi người phụ thuộc, bước tiếp thường là thêm lớp sản phẩm mỏng: UI web, auth, DB và triển khai. Đó là lúc nền tảng như Koder.ai có thể giúp — cho phép bạn mô tả app trong chat và sinh front end React sẵn sàng sản xuất với backend Go + PostgreSQL, hosting, tên miền tùy chỉnh và rollback qua snapshot. Bạn giữ Python ở chỗ nó mạnh (job tự động, chuẩn bị dữ liệu, orchestration mô hình) và bọc nó với giao diện dễ bảo trì khi người dùng vượt ra khỏi phạm vi cá nhân.
Giữ phạm vi chặt, nhưng thực hành tốt: virtual environment, file requirements, và vài bài test. Nếu cần điểm bắt đầu, hãy tìm hướng dẫn cài đặt trong /docs hoặc mẫu quy trình trong /blog.
Để làm cho chủ đề này có thể hành động, bài đầy đủ nên có:
Kết thúc bằng một mục tiêu cụ thể: phát hành một dự án Python nhỏ mà bạn có thể giải thích, chạy hai lần và cải thiện một lần.
Guido van Rossum thiết kế Python với ưu tiên khả năng đọc của con người và phát triển ít rào cản. Mục tiêu là tạo ngôn ngữ dễ viết, dễ xem xét và dễ bảo trì theo thời gian — không phải một ngôn ngữ tối ưu cho sự “khéo léo” hay ghi ít phím nhất.
Phần lớn mã nguồn được đọc nhiều hơn viết. Các quy ước của Python (cú pháp rõ ràng, thụt lề có ý nghĩa, luồng điều khiển trực quan) giảm bớt “tiếng ồn” của cú pháp, giúp việc chuyển giao, gỡ lỗi và xem xét mã nhanh hơn — đặc biệt trong đội và với các script tồn tại lâu dài.
Python dùng thụt lề như một phần của cú pháp để đánh dấu khối (như vòng lặp và điều kiện). Điều này ép cấu trúc mã phải nhất quán và dễ quét, nhưng cũng có nghĩa là bạn phải cẩn thận với khoảng trắng (nên dùng editor hiển thị/điều khiển thụt lề đáng tin cậy).
“Batteries included” nghĩa là Python kèm theo một thư viện chuẩn lớn bao phủ nhiều tác vụ phổ biến mà không cần cài thêm. Ví dụ:
datetime cho xử lý thời gianjson và csv cho các định dạng dữ liệu thông thườngpathlib cho đường dẫn tệp tương thích đa nền tảngCông việc tự động hóa thay đổi liên tục (thư mục, API, quy tắc, lịch). Python phổ biến ở đây vì bạn có thể viết và điều chỉnh script nhanh, và người khác có thể hiểu chúng sau này. Nó cũng mạnh ở các tác vụ “keo” như xử lý tệp, API HTTP, log và chuyển đổi dữ liệu.
PyPI là kho gói công khai; pip cài gói từ PyPI; một virtual environment (thường tạo bằng venv) cô lập phụ thuộc theo dự án. Quy trình thực tế:
requirements.txt (hoặc cơ chế khóa tương tự)Cách làm này tránh xung đột và các lỗi “chỉ chạy trên máy tôi”.
Vấn đề phụ thuộc thường do xung đột phiên bản (hai thư viện cần các phiên bản khác nhau của cùng một phụ thuộc) hoặc do cài toàn cục bừa bộn. Các cách khắc phục phổ biến:
Những thói quen này giúp việc cài đặt lặp lại trên máy khác và CI trở nên đáng tin cậy.
Notebook (như Jupyter) hỗ trợ quy trình lặp: chạy một đoạn mã nhỏ, kiểm tra kết quả, tinh chỉnh và lặp lại. Chúng còn cho phép kết hợp mã, biểu đồ và chú thích trong cùng một nơi, giúp cộng tác và tái tạo phân tích dễ dàng hơn.
Python thường là giao diện dễ đọc, còn các phép toán nặng được thực hiện trong mã gốc tối ưu (C/C++/CUDA) bên dưới các thư viện như NumPy, pandas, PyTorch hay TensorFlow. Mô hình tư duy tốt là:
Nhờ đó bạn có được mã rõ ràng mà không hy sinh hiệu năng ở những phần quan trọng.
Python là lựa chọn tốt mặc định, nhưng không phải tuyệt đối cho mọi trường hợp:
Ngay cả trong các ngữ cảnh đó, Python vẫn hữu ích cho orchestration hoặc prototyping.
subprocess cho chạy chương trình khácĐiều này giảm ma sát khi bắt đầu và khiến các công cụ nhỏ dễ chia sẻ nội bộ hơn.