13 Python Library giúp tăng tốc quy trình làm việc của bạn

1397

03-02-2026

13 Python Library giúp tăng tốc quy trình làm việc của bạn

Dưới đây là một vài library có thể giúp dev tiết kiệm hiệu quả thời gian hàng giờ mỗi tuần. Các thư viện này giúp đơn giản hóa việc ghi log, tự động hóa việc xử lý dữ liệu, build giao diện dòng lệnh (CLI) gọn gàng hơn và giúp quy trình làm việc tổng thể mượt mà, trơn tru hơn.

1. Pygwalker

Tìm hiểu dữ liệu không nhất thiết phải viết nhiều code để trực quan hóa dữ liệu. Pygwalker cho phép chuyển đổi các Pandas DataFrame thành dashboard kéo-thả tức thì. Bạn có thể khám phá dữ liệu trực quan ngay trong Jupyter hoặc Streamlit mà không cần viết code vẽ biểu đồ.

Vì sao nên dùng

Chuyển DataFrame thành dashboard tương tác
Không cần cú pháp biểu đồ hay code rườm rà
Chạy trực tiếp trong notebook và ứng dụng web

import pandas as pd
import pygwalker as pyg

df = pd.read_csv("sales.csv")
pyg.walk(df)

Mẹo hay để thử: Hãy dùng Pygwalker để phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) nhanh hoặc lập báo cáo khi bạn cần rút ra insight một cách nhanh chóng mà không mất thời gian viết code.

2. Ibis 🧩

Làm việc với nhiều cơ sở dữ liệu thường đồng nghĩa với việc phải viết lại các truy vấn. Ibis cung cấp một API duy nhất và thống nhất hoạt động trên nhiều hệ thống phụ trợ như DuckDB, BigQuery và SQLite. Bạn chỉ cần viết một truy vấn để chạy trên tất cả hệ thống.

Những ưu điểm nổi bật:

Một cú pháp duy nhất cho nhiều cơ sở dữ liệu
Xử lý các truy vấn phức tạp mà không cần viết lại SQL
Dễ dàng tích hợp với các hệ thống phân tích hoặc ETL.

import ibis

con = ibis.sqlite.connect("products.db")

table = con.table("sales")

top_products = (

table.groupby("product")

.aggregate(total_revenue=table.price.sum())

.sort_by(ibis.desc("total_revenue"))

.limit(4)

)

print(top_products.execute())

Mẹo hay để thử: Ibis duy trì tính nhất quán của các truy vấn trên các nguồn dữ liệu khác nhau, giúp tiết kiệm thời gian viết lại SQL.

3. Pydash 🧰

Làm việc với các nested list (danh sách lồng) hoặc nested library (thư viện lồng) thường khá phức tạp. Pydash cung cấp các hàm tiện ích theo kiểu lập trình hàm, giúp bạn xử lý và biến đổi dữ liệu một cách gọn gàng mà không cần viết loop thủ công.

Vì sao nên dùng

Các tiện ích hàm như map_, flatten_deep, group_by
Mã nguồn sạch hơn, ít loop hơn
Rất phù hợp để chuyển đổi dữ liệu JSON hoặc phản hồi từ API

import pydash

orders = [

{"customer": "001", "product": [{"price": 10}, {"price": 20}]},

{"customer": "003", "product": [{"price": 5}]}

]

totals = pydash.map_(orders, lambda o: {

"customer": o["customer"],

"total": pydash.reduce_(o["product"], lambda s, i: s + i["price"], 0)

})

print(totals)

# [{'customer': '001', 'total': 30}, {'customer': '003', 'total': 5}]

Mẹo hay thử ngay: Hãy thử sử dụng Pydash cho API response, dữ liệu cấu hình hoặc các pipeline tiền xử lý.

4. PyApp 🖥️

Việc chuyển đổi các script thành công cụ CLI thường tốn kha khá thời gian. PyApp giúp bạn xử lý việc setup, không cần argparse, không cần code lặp lại, chỉ cần khai báo lệnh rõ ràng.

Tại sao nên sử dụng?

Tự động tạo CLI từ các hàm
Xử lý các lệnh con và đối số
Lý tưởng cho các tool nội bộ và script tự động hóa

from pyapp.app import CliApplication

import shutil

app = CliApplication()

@app.command

def usage(path: str = "/"):

total, used, free = shutil.disk_usage(path)

print(f"Free space: {free // (1024**3)} GB in {path}")

if __name__ == "__main__":

app.dispatch()

13 Python Library giúp tăng tốc quy trình làm việc của bạn - Ảnh 6.

Mẹo hay cho bạn: Lý tưởng cho các tool nội bộ và script tự động hóa

5. Ruff ⚡

Việc format và lint code có thể làm chậm các project lớn. Ruff, được viết bằng Rust, giúp chạy kiểm tra lint và tự động sửa lỗi gần như tức thì. Nó nhanh hơn Flake8 và Black cộng lại.

Điểm nổi bật

Lint cực kỳ nhanh
Tự động sửa lỗi format và style
Phát hiện import không dùng và các lỗi phổ biến

📌 Pro tip: Tích hợp Ruff vào pre-commit hooks để giữ codebase luôn sạch và nhất quán.

6. Litestar ⭐

Phần lớn thời gian khi xây dựng API, bạn phải cân bằng giữa framework, xử lý async và dependency injection. Litestar giải quyết việc này bằng thiết kế async-first, nhẹ, và type-safe ngay từ đầu.

Vì sao nên dùng

Framework async để xây dựng API hiệu năng cao
Routing gọn gàng, dependency injection rõ ràng
Type-safe, tối giản boilerplate

from litestar import Litestar, get

from datetime import datetime

@get("/time")

def current_time() -> dict:

return {"time": datetime.now().strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")}

app = Litestar(route_handlers=[current_time])

# {"time":"2025-11-14 02:32:21"}

📌 Mẹo hay: Hãy sử dụng Litestar cho các microservice hoặc API khi bạn cần xử lý bất đồng bộ tốc độ cao và kiến trúc gọn gàng.

7. Loguru 📜

Loguru giúp việc logging dược thực hiện tốt hơn trong khi cực kỳ đơn giản, với định dạng log tự động, đánh dấu màu output, xoay vòng file log và theo dõi exception đầy đủ.

Vì sao nên dùng

Thiết lập chỉ với một dòng, không cần boilerplate
Tự động định dạng log và xoay vòng file log
Theo dõi exception đầy đủ kèm stack trace

from loguru import logger

logger.add("app.log", rotation="10 MB", level="DEBUG")

logger.info("Server started on port {}", 8080)

try:

1 / 0

except ZeroDivisionError:

logger.exception("Crash caught")

Mẹo hay: Thay thế các thiết lập ghi log phức tạp bằng Loguru để có log dễ đọc và cấu trúc tốt trong bất kỳ dự án nào.

8. Mimesis 🧪

Mimesis giúp bạn tạo dữ liệu mock data một cách nhanh chóng và thực tế, thay vì mất hàng giờ nhập thủ công. Công cụ này có thể sinh tên, email, địa chỉ… chỉ trong vài giây để phục vụ test.

Điểm nổi bật

Tạo dữ liệu giả rất giống dữ liệu thật
Hỗ trợ nhiều ngôn ngữ và khu vực (locales)
Cung cấp structured output cho người, địa chỉ và doanh nghiệp

from mimesis import Person, Address

import json

person = Person('en')

address = Address('en')

data = []

for _ in range(3):

entry = {

"name": person.full_name(),

"email": person.email(),

"address": address.address(),

"country": address.country()

}

data.append(entry)

print(json.dumps(data, indent=3))

Mẹo hay: Phù hợp cho các công việc fill data vào database, script test hoặc tạo dynamic inputs.

9. InquirerPy 🎛️

Việc xây dựng các prompt CLI tương tác thường yêu cầu viết thêm code và xử lý xác thực input. Sử dụng InquirerPy sẽ giúp thực hiện trực quan, gọn gàng và tương thích hơn.

Vì sao nên dùng?

Xây dựng các menu CLI tương tác, gọn gàng
Tự động xác thực input của người dùng
Sẽ phù hợp cho thiết lập wizard hoặc các tool dành cho dev

from InquirerPy import inquirer

langs = inquirer.checkbox(

message="Select Languages:",

choices=["Python", "Go", "Rust"],

validate=lambda x: len(x) >= 2 or "Need ≥2 selections"

).execute()

print("Picked:", ", ".join(langs))

Mẹo dành cho bạn: Bạn nên sử dụng library này cho các setup script hoặc các tool CLI nội bộ cần structured input từ user.

10. Boltons 🔧

Boltons gồm hơn 250 tool hỗ trợ nhỏ, độc lập mà thư viện chuẩn của Python còn thiếu. Sử dụng boltons giúp tiết kiệm thời gian khi bạn thực hiện các tác vụ lưu cache, viết lại, xử lý tệp và nhiều hơn nữa.

Điểm nổi bật:

Hơn 250 tiện ích độc lập
Không yêu cầu dependencies nào
Bù đắp những thiếu hụt trong thư viện chuẩn

Mẹo hay: Hãy dùng Boltons khi bạn cần các tiện ích chạy ổn định, sẵn sàng cho môi trường production để xử lý những tác vụ hằng ngày trong script hoặc ứng dụng Python.

11. Watchfiles 👀

Việc reload thủ công làm chậm quá trình development. Watchfiles giám sát các thay đổi tệp ở tốc độ cao và kích hoạt các hành động ngay lập tức, giúp bạn kiểm tra các update nhanh hơn.

Tại sao nên sử dụng?

Giám sát tệp với tốc độ nhanh chóng khi local development
Chạy tốt với các script, API và các tác vụ trong nền
Chi cần thiết lập tối thiểu với cú pháp gọn gàng

from watchfiles import watch

for changes in watch("src"):

print("Files updated:", changes)

13 Python Library giúp tăng tốc quy trình làm việc của bạn - Ảnh 14.

Mẹo hay: Hãy sử dụng Watchfiles khi xây dựng API, CLI hoặc bất kỳ công cụ nào mà bạn muốn reload tức thì trong quá trình phát triển.

12. RapidFuzz 🔍

Việc so khớp chuỗi thường cần nhiều vòng lặp hoặc logic tùy chỉnh. RapidFuzz cung cấp khả năng kiểm tra độ tương đồng nhanh chóng và chính xác cho tên, địa chỉ email và các tính năng tìm kiếm.

Lý do nên sử dụng?