Skip to main content

3 posts tagged with "Backend"

View All Tags

Tự Học Flutter | Kết Hợp Flutter Với Backend API

· 2 min read

1. Cài Đặt Dependencies

dependencies:
http: ^1.1.0
dio: ^5.4.0

2. Thiết Lập HTTP Client

  • Sử dụng http package hoặc dio để thực hiện các request API
  • Cấu hình:
    • Base URL
    • Headers (Authentication, Content-Type)
    • Timeout
    • Interceptors

3. Tạo Model Classes

class User {
final int id;
final String name;
final String email;

User({
required this.id,
required this.name,
required this.email,
});

factory User.fromJson(Map<String, dynamic> json) {
return User(
id: json['id'],
name: json['name'],
email: json['email'],
);
}
}

4. Xây Dựng API Service

class ApiService {
final client = http.Client();
final baseUrl = 'https://api.example.com';

Future<List<User>> getUsers() async {
try {
final response = await client.get(
Uri.parse('$baseUrl/users'),
headers: {'Authorization': 'Bearer token'},
);

if (response.statusCode == 200) {
final List<dynamic> data = json.decode(response.body);
return data.map((json) => User.fromJson(json)).toList();
} else {
throw Exception('Lỗi lấy dữ liệu: ${response.statusCode}');
}
} catch (e) {
throw Exception('Lỗi kết nối: $e');
}
}
}

5. State Management

class UserProvider extends ChangeNotifier {
final _apiService = ApiService();
List<User> _users = [];
bool _loading = false;
String? _error;

Future<void> fetchUsers() async {
try {
_loading = true;
notifyListeners();

_users = await _apiService.getUsers();
_error = null;
} catch (e) {
_error = e.toString();
} finally {
_loading = false;
notifyListeners();
}
}
}

6. Sử Dụng Trong Widget

class UsersScreen extends StatelessWidget {
@override
Widget build(BuildContext context) {
return Consumer<UserProvider>(
builder: (context, provider, child) {
if (provider._loading) {
return CircularProgressIndicator();
}

if (provider._error != null) {
return Text('Lỗi: ${provider._error}');
}

return ListView.builder(
itemCount: provider._users.length,
itemBuilder: (context, index) {
final user = provider._users[index];
return ListTile(
title: Text(user.name),
subtitle: Text(user.email),
);
},
);
},
);
}
}

7. Xử Lý Lỗi

  • Implement try-catch blocks
  • Hiển thị thông báo lỗi phù hợp
  • Có cơ chế retry khi request thất bại
  • Xử lý các trường hợp:
    • Lỗi kết nối mạng
    • Lỗi server (500)
    • Lỗi authentication (401, 403)
    • Lỗi validation (400)

8. Best Practices

  • Sử dụng base client để tái sử dụng code
  • Implement caching mechanism
  • Logging và monitoring
  • Unit testing cho API calls
  • Sử dụng các pattern như Repository Pattern
  • Tách biệt logic business và UI

Webinar 16.2: Phân tích định lượng, Backend API, xây dựng Bot cho giao dịch đầu tư tài chính

· 4 min read

Webinar 16.2: Phân tích định lượng, Backend API, xây dựng Bot cho giao dịch đầu tư tài chính

Video


Giới thiệu

Buổi webinar với chủ đề "Phân tích định lượng, Backend API, xây dựng Bot cho giao dịch đầu tư tài chính" đã diễn ra với nhiều nội dung hấp dẫn và thực tế. Tiến sĩ Đặng Anh Tuấn đã chia sẻ những kiến thức quý báu và kinh nghiệm thực tiễn trong lĩnh vực phân tích giao dịch định lượng.


Nội dung chính

1. Phân tích định lượng trong giao dịch tài chính

  • Quy trình phân tích:

    • Bước 1: Phân tích kỹ thuật.
    • Bước 2: Phân tích cơ bản.
    • Bước 3: Áp dụng các thuật toán học máy.
    • Bước 4: Giao dịch tự động (Bot trading).
  • Phân tích kỹ thuật:

    • Sử dụng các chỉ báo kỹ thuật như đường trung bình động (MA), RSI, MACD.
    • Dự báo giá dựa trên biểu đồ nến và các mô hình giá.
  • Phân tích cơ bản:

    • Đánh giá các yếu tố kinh tế vĩ mô, tình hình doanh nghiệp, và các yếu tố ảnh hưởng đến thị trường.
  • Thuật toán học máy:

    • Sử dụng các mô hình như mạng neuron nhân tạo (ANN), học sâu (Deep Learning), và học tăng cường (Reinforcement Learning).
    • Huấn luyện mô hình trên dữ liệu lịch sử để dự báo giá và tối ưu hóa chiến lược giao dịch.

2. Tích hợp Backend và API

  • Backend với Python:

    • Sử dụng Python để xây dựng backend, xử lý dữ liệu và cung cấp API.
    • Các thư viện phổ biến: Flask, FastAPI, Pandas, NumPy, Scikit-learn.
  • API trong giao dịch tự động:

    • API cho phép kết nối giữa ứng dụng giao dịch và sàn giao dịch.
    • Lấy dữ liệu thời gian thực (Real-time data) và thực hiện giao dịch tự động.
  • Demo tạo API đơn giản:

    • Tạo API bằng Flask để kết nối với cơ sở dữ liệu và trả về dữ liệu dạng JSON.
    • Sử dụng Postman để kiểm tra API.

3. Xây dựng Bot giao dịch tự động

  • Bot giao dịch:

    • Bot tự động thực hiện giao dịch dựa trên các tín hiệu từ phân tích kỹ thuật và học máy.
    • Tích hợp API để lấy dữ liệu thời gian thực và thực hiện lệnh giao dịch.
  • Chiến lược giao dịch:

    • Quét thị trường để tìm các mã cổ phiếu tiềm năng.
    • Đặt lệnh mua/bán dựa trên các điều kiện đã được lập trình sẵn.
  • Xử lý độ trễ:

    • Độ trễ trong giao dịch tự động có thể ảnh hưởng đến hiệu suất.
    • Giải pháp: Sử dụng các kỹ thuật như Slip (đợi vài giây giữa các lệnh) để tránh bị chặn bởi sàn giao dịch.

4. Thách thức và giải pháp

  • Thách thức:

    • Dữ liệu thời gian thực không phải lúc nào cũng chính xác.
    • Rủi ro từ các yếu tố bên ngoài như biến động chính trị, kinh tế.
    • Độ trễ trong giao dịch tự động.
  • Giải pháp:

    • Sử dụng các thuật toán học máy để cải thiện độ chính xác của dự báo.
    • Tối ưu hóa chiến lược giao dịch để giảm thiểu rủi ro.
    • Sử dụng các nguồn dữ liệu đáng tin cậy và cập nhật thường xuyên.

Kết luận

  • Phân tích định lượnggiao dịch tự động là những công cụ mạnh mẽ giúp nhà đầu tư tối ưu hóa chiến lược và giảm thiểu rủi ro.
  • Backend và API đóng vai trò quan trọng trong việc kết nối và xử lý dữ liệu thời gian thực.
  • Bot giao dịch tự động giúp tăng hiệu suất và giảm thiểu sai sót trong quá trình giao dịch.

Tài liệu tham khảo

Webinar: Lập trình Flutter tích hợp Backend và API

· 3 min read

Webinar: Lập trình Flutter tích hợp Backend và API

Video


Giới thiệu

Buổi webinar với chủ đề "Lập trình Flutter tích hợp Backend và API" đã diễn ra với nhiều nội dung hấp dẫn và thực tế. Flutter là một framework phát triển ứng dụng di động đa nền tảng, được đánh giá cao về khả năng tạo giao diện đẹp và mượt mà. Backend và API là hai thành phần quan trọng trong việc xử lý dữ liệu và logic nghiệp vụ phía server.


Nội dung chính

1. Khái niệm Backend và API

  • Backend: Phần phía server của ứng dụng, bao gồm máy chủ, cơ sở dữ liệu và các ứng dụng xử lý logic nghiệp vụ.
    • Chức năng chính:
      • Quản lý dữ liệu.
      • Xử lý logic nghiệp vụ.
      • Xác thực và phân quyền.
      • Giao tiếp với frontend thông qua API.
  • API: Giao diện lập trình ứng dụng (Application Programming Interface), là tập hợp các quy tắc và giao thức cho phép các ứng dụng giao tiếp với nhau.
    • Vai trò:
      • Kết nối hệ thống.
      • Truy cập dịch vụ.
      • Trực quan hóa dữ liệu.

2. Tích hợp Backend và API với Flutter

  • Python làm Backend: Python được sử dụng để xây dựng backend, xử lý dữ liệu và cung cấp API.
  • Flutter làm Frontend: Flutter được sử dụng để xây dựng giao diện người dùng và kết nối với backend thông qua API.
  • Demo thực tế:
    • Tạo API đơn giản bằng Python.
    • Kết nối API với ứng dụng Flutter.
    • Hiển thị dữ liệu từ API lên giao diện Flutter.

3. Thực hành và Demo

  • Tạo API đơn giản:
    • Sử dụng Python và thư viện Flask để tạo API.
    • API trả về dữ liệu dạng JSON.
  • Kết nối API với Flutter:
    • Sử dụng package http trong Flutter để gọi API.
    • Hiển thị dữ liệu từ API lên giao diện Flutter.
  • Demo ứng dụng thực tế:
    • Ứng dụng hiển thị dữ liệu chứng khoán từ API.
    • Ứng dụng dự báo giá cổ phiếu sử dụng mô hình học máy.

4. Lợi ích của việc tích hợp Backend và API với Flutter

  • Hiệu suất cao: Flutter có khả năng hiển thị giao diện mượt mà và nhanh chóng.
  • Dễ dàng tích hợp: API giúp kết nối dễ dàng giữa frontend và backend.
  • Linh hoạt: Có thể sử dụng nhiều ngôn ngữ lập trình để xây dựng backend (Python, Node.js, Java, ...).

Kết luận

  • Flutter là một công cụ mạnh mẽ để phát triển ứng dụng di động đa nền tảng.
  • Backend và API đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý dữ liệu và logic nghiệp vụ.
  • Python là một lựa chọn tốt để xây dựng backend và cung cấp API cho ứng dụng Flutter.

Tài liệu tham khảo