Học CNTT

Phát triển Web với AI

Lập lịch và xử lý lỗi trong tự động hóa Python với AI

Lập lịch và xử lý lỗi trong tự động hóa Python với AI
Web Development

  • Đánh giá và tái cấu trúc code với AI

    Đánh giá và tái cấu trúc code với AI
    AI có thể xử lý các kiểm tra mang tính kỹ thuật - lỗi, vấn đề bảo mật, những mẫu hiệu suất, tính nhất quán về kiểu dáng - để người đánh giá có thể tập trung vào kiến ​​trúc, các quyết định thiết kế và logic nghiệp vụ.

  • Test và đảm bảo chất lượng code tạo bằng AI

    Test và đảm bảo chất lượng code tạo bằng AI
    AI không quên các trường hợp ngoại lệ. Nó không cảm thấy nhàm chán khi viết bài test thứ 15. Và nó không bỏ qua các đầu vào kỳ lạ vì "điều đó sẽ không bao giờ xảy ra trong môi trường sản xuất." Hãy áp dụng điều đó vào thực tế.

  • Gỡ và phân tích lỗi code bằng AI

    Gỡ và phân tích lỗi code bằng AI
    Trong bài học trước, chúng ta đã tìm hiểu về việc tạo code hoạt động hiệu quả. Giờ hãy xây dựng trên nền tảng đó.

  • Web Scraping với Python

    Web Scraping với Python
    Bạn đã tự động hóa quá trình xử lý dữ liệu với pandas — đọc, làm sạch và chuyển đổi bảng tính. Bây giờ, hãy lấy dữ liệu từ chính web: Trích xuất thông tin từ các trang web khi không có API hoặc công cụ tải xuống nào khả dụng.

  • Xử lý dữ liệu với pandas

    Xử lý dữ liệu với pandas
    Trong bài học trước, bạn đã xây dựng các script tự động hóa file — công cụ sắp xếp, đổi tên và sao lưu. Bây giờ, hãy cùng xử lý dữ liệu bên trong các file đó: Những file CSV, bảng tính Excel và JSON cần được làm sạch, chuyển đổi và báo cáo.

  • Tự động hóa file và thư mục bằng Python với AI

    Tự động hóa file và thư mục bằng Python với AI
    Xây dựng các script Python để sắp xếp file vào thư mục, đổi tên file hàng loạt, tạo bản sao lưu tự động và giám sát những thư mục để phát hiện thay đổi — tất cả đều với sự hỗ trợ của AI.

  • Tại sao nên sử dụng Python để tự động hóa? Cách AI giúp tăng cường khả năng này

    Tại sao nên sử dụng Python để tự động hóa? Cách AI giúp tăng cường khả năng này
    Học cách tự động hóa các tác vụ hàng ngày bằng Python và Trí tuệ nhân tạo (AI) — từ quản lý file và xử lý dữ liệu đến thu thập dữ liệu web, API.

  • Xây dựng Production Page trong phát triển frontend với AI

    Xây dựng Production Page trong phát triển frontend với AI
    Trong bài học trước, bạn đã tối ưu hóa cho các chỉ số Core Web Vitals — LCP, CLS và INP. Giờ hãy kết hợp tất cả lại: xây dựng một trang web hoàn chỉnh, có ngữ nghĩa, đáp ứng tốt trên nhiều thiết bị, dễ truy cập và nhanh chóng.

  • Tối ưu hóa hiệu năng phát triển frontend với AI

    Tối ưu hóa hiệu năng phát triển frontend với AI
    Core Web Vitals là các chỉ số của Google về trải nghiệm người dùng và chúng ảnh hưởng trực tiếp đến thứ hạng tìm kiếm. Một trang web đẹp và dễ truy cập nhưng mất 5 giây để load trên thiết bị di động sẽ có thứ hạng thấp hơn và mất người dùng.

  • Trợ năng (a11y) trong phát triển frontend với AI

    Trợ năng (a11y) trong phát triển frontend với AI
    Trợ năng không phải là một tính năng – mà là một thuộc tính chất lượng của tất cả code frontend tốt. Ước tính có khoảng 15-20% dân số toàn cầu mắc một dạng khuyết tật nào đó.

  • Thiết kế đáp ứng và ưu tiên thiết bị di động trong phát triển frontend với AI

    Thiết kế đáp ứng và ưu tiên thiết bị di động trong phát triển frontend với AI
    Thiết kế đáp ứng đảm bảo giao diện của bạn hoạt động từ điện thoại 320px đến màn hình 4K. Với lưu lượng truy cập di động vượt qua desktop trên toàn hệ thống, thiết kế ưu tiên di động không phải là tùy chọn — mà là điểm khởi đầu mặc định.

  • Xây dựng các thành phần UI với AI

    Xây dựng các thành phần UI với AI
    Bạn đã nắm vững kiến ​​trúc CSS hiện đại — Grid, Flexbox, Container Queries và design token. Giờ hãy cùng xây dựng các thành phần sử dụng những công cụ bố cục đó: thẻ (card), cửa sổ pop-up (modal), menu drop-down (dropdown) và biểu mẫu (form).