Tôi đã sử dụng Python để giải quyết công việc hàng ngày như thế nào?

Bạn đã bao giờ cảm thấy quá tải bởi những công việc hàng ngày dường như đang lấy đi thời gian và năng lượng của mình chưa? Tôi chắc chắn đã từng. Giữa việc tranh cãi về cách chia tiền thuê nhà, theo dõi chi tiêu bằng tay và bỏ lỡ các ưu đãi sản phẩm vì không được thông báo kịp thời, cuộc sống của tôi dường như hơi mất kiểm soát. Đó là lúc tôi quyết định học Python và biến những thử thách này thành các dự án dễ quản lý—thậm chí còn thú vị.

Trong bài viết này, tôi sẽ chia sẻ cách tôi sử dụng Python để giải quyết những vấn đề phổ biến mà tôi hay gặp thường ngày. Đây không chỉ là một hướng dẫn, mà còn là câu chuyện về việc kiểm soát những rắc rối hàng ngày và làm cho cuộc sống trở nên dễ dàng hơn với một chút mã nguồn được viết khéo léo.

1. Tự động hóa việc tính tiền thuê nhà cho bạn cùng phòng

Sống cùng bạn bè có thể rất vui, nhưng việc chia tiền thuê nhà và hóa đơn tiện ích có thể là một cơn ác mộng. Trước đây, tôi đã tốn quá nhiều thời gian để tính toán ai nợ bao nhiêu và kiểm tra lại số liệu trên điện thoại. Một ngày nọ, tôi nghĩ: "Phải có cách nào tốt hơn chứ." Và đó là lúc tôi tìm đến Python.

Vấn đề gặp phải

Mỗi tháng, hóa đơn tiền thuê nhà đến, và tất cả chúng tôi phải vất vả tính toán phần tiền của từng người — bao gồm cả tiền thuê tổng, tiện ích chung, và thậm chí cả việc ai có phòng lớn hơn. Điều này không chỉ gây khó chịu mà còn dẫn đến hiểu lầm và mất nhiều thời gian.

Giải pháp bằng Python

Tôi đã viết một đoạn mã Python để thực hiện tất cả các phép tính cho mình. Ý tưởng rất đơn giản: nhập tổng số tiền thuê, thêm bất kỳ chi phí bổ sung nào, sau đó chia đều cho số người ở. Tôi thậm chí còn thêm một tính năng để điều chỉnh phần tiền dựa trên kích thước phòng của từng người bằng cách áp dụng một hệ số tùy chỉnh.

Cách thực hiện

• Thu thập dữ liệu: Tổng tiền thuê, hóa đơn tiện ích và các chi phí bổ sung.
• Tính toán điều chỉnh: Nếu một phòng lớn hơn, có thể gán hệ số trọng số cho nó.
• Thực hiện phép tính: Dùng Python để chia đều chi phí dựa trên các yếu tố này.
• Xuất kết quả: Hiển thị số tiền cuối cùng hoặc lưu vào tệp để ghi chép.

Và đây là ví dụ code minh họa:

# Total amounts and expenses
total_rent = 1200       # Monthly rent in dollars
utilities = 150         # Monthly utility bills
extra_expenses = 50     # Any extra shared expenses
total_cost = total_rent + utilities + extra_expenses

# Number of roommates
roommates = 3

# Custom adjustment factors (e.g., based on room size)
# These can be dynamically adjusted based on further inputs or measurements.
adjustments = [1.1, 1.0, 0.9]  # Roommate 1 pays 10% more, Roommate 3 pays 10% less

# Calculate the total adjustment factor
total_adjustment = sum(adjustments)

# Compute each roommate's share
shares = [(adjust / total_adjustment) * total_cost for adjust in adjustments]

# Display the results in a formatted manner
for i, share in enumerate(shares, start=1):
    print(f"Roommate {i} should pay: ${share:.2f}")

# Optional: Save results to a file for future reference
with open("rent_split.txt", "w") as f:
    for i, share in enumerate(shares, start=1):
        f.write(f"Roommate {i}: ${share:.2f}\n")

2. Theo dõi chi tiêu cá nhân bằng Python và Google Sheets API

Việc theo dõi từng khoản chi tiêu bằng tay có thể gây quá tải và thường dẫn đến các vấn đề trong việc lập ngân sách. Tôi đã gặp khó khăn trong việc duy trì hồ sơ chính xác cho đến khi tôi tự động hóa quá trình này bằng Python và Google Sheets API.

Vấn đề gặp phải

Nhập liệu bằng tay vào bảng tính rất tẻ nhạt và dễ mắc lỗi. Nếu bỏ lỡ một khoản chi, ngân sách của bạn có thể bị lệch, và việc xem lại thói quen chi tiêu sẽ trở nên gần như không thể.

Giải pháp bằng Python

Tôi đã tạo một bảng điều khiển tài chính cá nhân, tự động cập nhật một trang tính Google với các khoản chi tiêu hàng ngày của tôi. Đoạn mã này ghi lại mỗi giao dịch, tính tổng và thậm chí cung cấp thông tin chi tiết về xu hướng chi tiêu của tôi.

Cách thực hiện

• Thiết lập Google Sheet: Tạo một bảng tính mới với các cột như Ngày, Mô tả, Số tiền.
• Lấy thông tin xác thực API: Thiết lập dự án trong Google Developer Console và tải về tệp JSON chứa thông tin xác thực.
• Cài đặt thư viện cần thiết: Sử dụng gspread để tương tác với Google Sheets và pandas để phân tích dữ liệu.
• Viết và tự động hóa mã: Kết nối với Google Sheets và thêm các dòng mới cho từng khoản chi tiêu.

Và đây là ví dụ về đoạn mã minh họa:

import gspread
from oauth2client.service_account import ServiceAccountCredentials
import datetime
import pandas as pd

# Define the scope and authenticate
scope = ["https://spreadsheets.google.com/feeds", "https://www.googleapis.com/auth/drive"]
creds = ServiceAccountCredentials.from_json_keyfile_name('credentials.json', scope)
client = gspread.authorize(creds)

# Open your Google Sheet (ensure the sheet name matches)
sheet = client.open("Personal Finance Dashboard").sheet1

def log_expense(description, amount):
    today = datetime.datetime.now().strftime("%Y-%m-%d")
    # Append the expense data to the sheet
    sheet.append_row([today, description, amount])
    print("Expense logged successfully!")

# Example usage: Log a daily expense
log_expense("Coffee at Cafe", 3.75)

# For detailed analysis: Read the entire sheet into a pandas DataFrame
data = sheet.get_all_records()
df = pd.DataFrame(data)
print("Current Expenses:")
print(df)

# Optionally, calculate total monthly expenditure
df['Amount'] = pd.to_numeric(df['Amount'])
monthly_total = df.groupby(pd.to_datetime(df['Date']).dt.month)['Amount'].sum()
print("Monthly Expense Totals:")
print(monthly_total)

3. Viết Script Python để cảnh báo khi sản phẩm yêu thích giảm giá

Bỏ lỡ một ưu đãi tốt chỉ vì không online đúng lúc có thể rất khó chịu. Tôi đã tạo một đoạn mã Python để theo dõi giá của một sản phẩm và thông báo cho tôi khi giá giảm xuống dưới mức mong muốn.

Vấn đề đang gặp phải

Việc kiểm tra giá sản phẩm bằng tay không hiệu quả và thường dẫn đến bỏ lỡ các cơ hội mua hàng tốt. Tôi cần một giải pháp tự động thông báo cho tôi khi giá phù hợp.

Giải pháp bằng Python

Giải pháp của tôi là tạo một script kiểm tra định kỳ trang sản phẩm, lấy giá hiện tại và gửi cảnh báo nếu giá thấp hơn mức tôi đặt ra. Đoạn mã này sử dụng web scraping để lấy dữ liệu và SMTP server để gửi email cảnh báo.

Cách thực hiện

• Xác định URL sản phẩm: Chọn sản phẩm bạn muốn theo dõi.
• Đặt mức giá mong muốn: Xác định giá tối đa mà bạn sẵn sàng trả.
• Thu thập dữ liệu từ trang web: Dùng requests và BeautifulSoup để lấy và phân tích nội dung trang web.
• Trích xuất và so sánh giá: Chuyển đổi giá từ chuỗi thành số và so sánh với mức mong muốn.
• Gửi cảnh báo: Nếu giá phù hợp, gửi email thông báo cho bạn.

Và đây là đoạn Script minh họa chi tiết:

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import smtplib
from email.mime.text import MIMEText

def check_price(url, threshold):
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}  # Mimic a real browser
    response = requests.get(url, headers=headers)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

    # This selector may need adjustment based on the website structure
    price_element = soup.find("span", class_="price")
    if not price_element:
        print("Price element not found!")
        return

    price_text = price_element.get_text().strip()
    # Convert the price string to a float (remove currency symbols, commas, etc.)
    price = float(price_text.replace("$", "").replace(",", ""))

    print(f"Current price: ${price:.2f}")

    if price < threshold:
        send_alert(price, url)
    else:
        print("Price is still above the threshold.")

def send_alert(price, url):
    msg = MIMEText(f"Great news! The product is now ${price:.2f}.\nCheck it out here: {url}")
    msg['Subject'] = "Price Alert: Your Product is on Sale!"
    msg['From'] = "your_email@example.com"
    msg['To'] = "your_email@example.com"

    # Connect to your SMTP server (adjust server and port as needed)
    with smtplib.SMTP('smtp.example.com', 587) as server:
        server.starttls()
        server.login("your_email@example.com", "your_password")
        server.send_message(msg)
    print("Alert sent successfully!")

# Example usage: Monitor a product
product_url = "http://example.com/product-page"
price_threshold = 50.00  # Set your desired threshold here
check_price(product_url, price_threshold)

Tổng kết

Những dự án này đã dạy tôi rằng ngay cả những vấn đề nhỏ trong cuộc sống hàng ngày cũng có thể được giải quyết với tư duy phù hợp và một chút lập trình. Python giúp tôi tự động hóa các tác vụ tẻ nhạt, giảm bớt căng thẳng và tiết kiệm thời gian để tập trung vào những điều thực sự quan trọng — dành thời gian cho bạn bè hoặc theo đuổi sở thích mới.

Bài học quan trọng

• Phân tích vấn đề: Xác định rõ ràng vấn đề cần giải quyết. Đối với tôi, đó là chia tiền thuê, theo dõi chi tiêu và theo dõi giá sản phẩm.
• Lập kế hoạch: Vạch ra các bước cần thiết, xác định dữ liệu đầu vào và kết quả mong muốn.
• Bắt đầu từ cái nhỏ: Xây dựng một phiên bản đơn giản trước, sau đó cải thiện dần.
• Tự động hóa để tiết kiệm thời gian: Sử dụng các thư viện Python như gspread, pandas, requests, và BeautifulSoup để kết nối các công cụ như Google Sheets và tự động hóa các nhiệm vụ.
• Học hỏi và thích nghi: Mỗi dự án là một cơ hội học tập. Hãy thử nghiệm với các thư viện và kỹ thuật mới để cải thiện giải pháp của bạn.

Hy vọng những chia sẻ này sẽ giúp bạn tìm thấy cảm hứng để áp dụng lập trình vào cuộc sống hàng ngày! Cảm ơn các bạn đã theo dõi!