9 Công cụ mã nguồn mở giúp xây dựng ứng dụng dữ liệu tốt hơn trong năm 2025

Các lập trình viên Python luôn tìm kiếm các công cụ giúp sắp xếp quy trình làm việc, triển khai nhanh hơn và tạo ra các ứng dụng dữ liệu mạnh mẽ hơn.

Dưới đây là 7 công cụ mã nguồn mở đáng kinh ngạc, sẽ giúp bạn xây dựng các ứng dụng dữ liệu tốt hơn. Cho dù bạn quan tâm đến trực quan hóa dữ liệu, quản lý kịch bản hay phối hợp dữ liệu toàn diện, thì những công cụ này là những thứ cần phải có trong hộp công cụ của bạn vào năm 2025.

1. Taipy - Đơn giản hóa quy trình làm việc dữ liệu phức tạp

Taipy là một thư viện Python mã nguồn mở giúp bạn xây dựng ứng dụng web AI & Dữ liệu bao gồm GUI hướng dữ liệu và tự động hóa quản lý kịch bản. Nó hoàn hảo cho các nhà phát triển cần tạo bảng điều khiển phân tích tùy chỉnh mà không phải đối phó với các vấn đề đau đầu về giao diện người dùng.

Thêm vào đó, nó tích hợp dễ dàng với các công cụ khác như Databricks hoặc IBM Watson, do đó không cần thay đổi môi trường viết mã của bạn và sử dụng các biểu đồ và thành phần thư viện khác như Matplotlib, Plotly... giúp bạn tiết kiệm rất nhiều thời gian phát triển.

• Quản lý kịch bản
• GUI thân thiện với người dùng
• Tích hợp Python

Bạn có thể truy cập Taipy qua liên kết này: https://github.com/Avaiga/taipy

2. Composio - Truy cập +150 công cụ chỉ với một dòng mã

Đối với những người muốn xây dựng các ứng dụng AI, bạn biết rằng việc hoàn thành tự động hóa phức tạp là một cơn ác mộng. Bạn phải vượt qua thành công việc kết nối các công cụ bên ngoài như GitHub, Jira, Notion, Discord... với AI agent của bạn. Composio giúp kết nối cực kỳ dễ dàng với hơn 150 công cụ, từ các công cụ hệ thống đến các ứng dụng SaaS và các ứng dụng với mô hình AI để hoàn thành tự động hóa agentic.

• Quản lý xác thực
• Hơn 90 công cụ - Sẵn sàng kết nối
• Công cụ RPA mạnh mẽ

Bạn có thể truy cập Composio qua liên kết này: https://github.com/ComposioHQ/composio

3. Shadcn - Hợp lý hóa môi trường của bạn

Các thành phần đẹp mắt, sẵn sàng sử dụng cho các ứng dụng của bạn. Việc tạo các thành phần tùy chỉnh hấp dẫn trực quan có thể là một nhiệm vụ tốn thời gian. Shadcn đơn giản hóa điều này bằng cách cung cấp các thành phần được thiết kế đẹp mắt, có thể tái sử dụng được xây dựng bằng Radix và Tailwind.

Bạn có thể dễ dàng sao chép, dán và tùy chỉnh chúng cho phù hợp với ứng dụng của mình. Điều này giúp tiết kiệm đáng kể thời gian so với việc xây dựng các thành phần tương tự từ đầu. Chỉ cần tìm thành phần bạn cần trong Shadcn, sao chép, dán vào ứng dụng của bạn và bạn đã hoàn tất. Shadcn hỗ trợ hầu hết các thư viện và framework front-end phổ biến, bao gồm React, Next.js, Astro, Gatsby và Remix.

• Môi trường nhất quán trên các máy
• Dễ dàng đóng gói các ứng dụng và phụ thuộc
• Đơn giản hóa việc triển khai và thiết lập

Bạn có thể truy cập Shadcn qua liên kết này: https://github.com/shadcn-ui/ui

4. FastAPI - Trình tạo API trong Python

FastAPI là một framework hiệu suất cao để xây dựng API với Python. Nếu bạn cần phục vụ các mô hình học máy hoặc bất kỳ chức năng backend nào, đây là tùy chọn nhanh nhất và thân thiện với nhà phát triển.

• Hiệu suất cao
• Tài liệu tự động
• Dễ sử dụng

Bạn có thể truy cập FastAPI qua liên kết này: https://github.com/fastapi/fastapi

5. Postman - Kiểm tra API dễ dàng

API là xương sống của bất kỳ ứng dụng full-stack nào và Postman giúp việc kiểm tra chúng trở nên dễ dàng. Với giao diện rõ ràng, bạn có thể dễ dàng gửi yêu cầu và xác minh phản hồi. Cho dù bạn đang làm việc với các luồng ủy quyền phức tạp hay chỉ kiểm tra một yêu cầu GET đơn giản, Postman vẫn giữ mọi thứ được tổ chức và dễ quản lý. Nó rất cần thiết cho việc phát triển và kiểm tra API nhanh chóng.

• Giao diện rõ ràng và trực quan để kiểm tra API
• Hỗ trợ các luồng ủy quyền phức tạp
• Tổ chức và lưu yêu cầu để dễ dàng quản lý

Bạn có thể truy cập Postman qua liên kết này: https://github.com/postmanlabs

6. GitHub Copilot - Bạn đồng hành viết mã AI của bạn

Bạn đã bao giờ ước mình có một người bạn đồng hành viết mã để giúp đỡ với mã boilerplate hoặc đề xuất cách tốt nhất để tái cấu trúc một hàm chưa? GitHub Copilot ở đây để làm điều đó. Công cụ hỗ trợ AI này tích hợp với VS Code và cung cấp cho bạn các đề xuất mã thông minh trong thời gian thực. Nó có thể đề xuất toàn bộ khối mã hoặc giúp bạn tìm đúng tên hàm, cắt giảm các tác vụ lặp đi lặp lại và giúp phiên viết mã của bạn hiệu quả hơn nhiều.

• Đề xuất mã thời gian thực
• Giúp viết mã boilerplate và lặp đi lặp lại
• Tích hợp liền mạch với VS Code

Bạn có thể truy cập GitHub Copilot qua liên kết này: https://github.com/github/copilot-docs

7. DVC (Data Version Control) - Công cụ thiết kế cộng tác

Kiểm soát phiên bản rất quan trọng để quản lý các dự án học máy và DVC mang các khả năng giống Git vào dữ liệu. Cho dù bạn đang theo dõi tập dữ liệu hay chia sẻ kết quả giữa các nhóm, DVC tích hợp hoàn hảo với các công cụ Python thông thường của bạn.

• Phiên bản dữ liệu
• Quản lý đường ống
• Lưu trữ bất khả tri

Bạn có thể truy cập DVC qua liên kết này: https://github.com/iterative/dvc

8. MLflow - Quản lý vòng đời học máy đầu cuối

MLflow là một nền tảng mã nguồn mở để quản lý vòng đời học máy đầu cuối. Nó bao gồm mọi thứ, từ thử nghiệm và khả năng tái tạo đến triển khai. Các nhà phát triển Python đánh giá cao khả năng tích hợp mạnh mẽ của nó với các thư viện như Scikit-learn và TensorFlow.

• Theo dõi thử nghiệm
• Đăng ký mô hình
• Tích hợp với các thư viện ML

Bạn có thể truy cập MLflow qua liên kết này: https://github.com/mlflow/mlflow

9. Airflow - Tự động hóa quy trình làm việc của bạn

Apache Airflow là một công cụ tự động hóa quy trình làm việc mạnh mẽ. Mặc dù mất nhiều thời gian thiết lập hơn một số công cụ khác, nhưng nó cung cấp tính linh hoạt đáng kinh ngạc và lý tưởng để điều phối các ứng dụng dữ liệu phức tạp.

• Đồ thị theo chu kỳ có hướng (DAG)
• Khả năng mở rộng
• Trình lập lịch biểu và giám sát

Bạn có thể truy cập Airflow qua liên kết này: https://github.com/apache/airflow

Những công cụ này, đặc biệt là khi được sử dụng cùng với Taipy, giúp các nhà phát triển Python dễ dàng di chuyển nhanh chóng và tạo ra các ứng dụng dữ liệu tinh vi, sẵn sàng sản xuất. Cho dù bạn là nhà khoa học dữ liệu, nhà phát triển backend hay chỉ tò mò về việc xây dựng trải nghiệm hướng dữ liệu tuyệt vời, thì những công cụ này sẽ giúp bạn tiết kiệm thời gian và làm cho dự án của bạn có tác động hơn.

Bạn đã thử những công cụ nào trong số này rồi? Tôi có bỏ lỡ công cụ tiết kiệm thời gian yêu thích của bạn không? Hãy chia sẻ nó trong phần bình luận và hãy cùng nhau viết mã thông minh hơn, chứ không phải khó hơn nhé. Cảm ơn các bạn đã theo dõi bài viết!