Mengenal Bahasa Pemrograman Python

Apa itu Python?

Python adalah bahasa pemrograman yang banyak digunakan dalam aplikasi web, pengembangan perangkat lunak, ilmu data, dan machine learning (ML). Developer menggunakan Python karena efisien dan mudah dipelajari serta dapat dijalankan di berbagai platform. Perangkat lunak Python dapat diunduh secara gratis, terintegrasi baik dengan semua tipe sistem, dan meningkatkan kecepatan pengembangan.

Manfaat Phython mencakup:

• Developer dapat dengan mudah membaca dan memahami program Phyton karena memiliki sintaksis dasar seperti dalam bahasa Inggris. 
• Phyton membuat developer lebih produktif karena mereka dapat menulis program Phyton menggunakan baris kode yang lebih sedikit dibandingkan dengan bahasa lainnya.
• Phyton memiliki pustaka standar besar berisi kode yang dapat digunakan kembali untuk hampir semua tugas. Sehingga, developer tidak perlu menulis kode dari awal.
• Developer dapat dengan mudah menggunakan Phtyon dengan bahasa pemrograman populer lain seperti Java, C, dan C++.
• Komunitas aktif Phyton memiliki jutaan developer pendukung di seluruh dunia. Jika Anda mengalami kesulitan, Anda bisa mendapatkan dukungan cepat dari komunitas.
• Tersedia banyak sumber daya bermanfaat di internet jika Anda ingin mempelajari Phyton. Contohnya, Anda dapat dengan mudah menemukan video, tutorial, dokumentasi, dan panduan developer.
• Phyton portabel untuk beragam sistem operasi komputer seperti Windows, macOS, Linux, dan Unix.

Cara penggunaan Phyton

Bahasa Phyton memiliki beberapa kasus penggunaan dalam pengembangan aplikasi, termasuk dalam contoh berikut:

1. Pengembangan web sisi server

Pengembangan web sisi server meliputi fungsi backend kompleks yang dijalankan situs web untuk menampilkan informasi kepada pengguna. Contohnya, situs web harus berinteraksi dengan basis data, berkomunikasi dengan situs web lain, dan melindungi data saat mengirimkannya melalui jaringan. 

Phyton bermanfaat untuk menulis kode sisi server karena menawarkan banyak pustaka yang berisi kode yang telah ditulis sebelumnya untuk fungsi backend kompleks. Developer juga menggunakan beragam kerangka kerja Phyton yang menyediakan semua peralatan yang dibutuhkan untuk membangun aplikasi web dengan cepat dan lebih mudah. Contohnya, developer dapat membuat kerangka aplikasi web dengan cepat karena mereka tidak perlu menulisnya dari awal. Mereka kemudian dapat mengujinya menggunakan alat pengujian kerangka kerja, tanpa bergantung pada alat pengujian eksternal.

• Otomatisasi dengan skrip Phyton

Bahasa penulisan adalah bahasa pemrograman yang mengotomatiskan tugas yang biasanya dikerjakan manusia. Pemrogram banyak menggunakan skrip Phton untuk mengotomatiskan tugas sehari-hari seperti berikut:

• Mengganti nama file dalam jumlah besar sekaligus
• Mengoversi file ke dalam tipe file lain
• Menghapus kata-kata ganda dalam file teks
• Menjalankan operasi matematika dasar
• Mengirim pesan email
• Mengunduh konten
• Melakukan analisis log dasar
• Mencari kesalahan dalam beberapa file
• Ilmu data dan machine learning

Ilmu data mengekstraksi pengetahuan berharga dari data, dan machine learning (ML) mengajari komputer untuk secara otomatis belajar dari data dan membuat prediksi akurat. Ilmuwan data menggunakan Phyton untuk tugas ilmu data seperti sebagai berikut:

• Memperbaiki dan menghapus data yang salah, yang disebut dengan pembersihan data 
• Mengekstraksi dan memilih berbagai fitur data
• Pelabelan data, yaitu menambahkan nama yang bermakna untuk data
• Mencari statistik yang berbeda dari data
• Memvisualisasikan data dengan menggunakan diagram dan grafik seperti diagram garis, grafik batang, histogram, dan diagram lingkaran

Ilmuwan data menggunakan pustaka ML Phyton untuk melatih model ML dan membangun pengklasifikasi yang mengklasifikasikan data secara akurat. Orang-orang di berbagai bidang menggunakan pengklasifikasi berbasis Phyton untuk melakukan tugas klasifikasi seperti klasifikasi citra, teks, dan lalu lintas jaringan; pengenalan suara; dan pengenalan wajah. Ilmuwan data juga menggunakan Phyton untuk deep learning, sebuah teknik ML lanjutan.

• Pengembangan perangkat lunak

Developer perangkat lunak sering menggunakan Phyton untuk berbagai tugas pengembangan dan aplikasi perangkat lunak seperti sebagai berikut:

• Melacak bug dalam kode perangkat lunak
• Secara otomatis membangun perangkat lunak
• Menangani manajemen proyek perangkat lunak
• Mengembangkan prototipe perangkat lunak
• Mengembangkan aplikasi desktop menggunakan pustaka Antarmuka Pengguna Grafis (GUI)
• Mengembangkan game sederhana berbasis teks hingga video game yang kompleks

• Otomatisasi pengujian perangkat lunak

Pengujian perangkat lunak adalah proses pemeriksaan jika hasil aktual dari perangkat lunak cocok dengan hasil yang diharapkan untuk memastikan bahwa perangkat lunak tersebut bebas dari kesalahan. 

• Developer menggunakan kerangka kerja pengujian unit Phyton, seperti Unittest, Robot, dan PyUnit, untuk menguji fungsi yang ditulis. 
• Para penguji perangkat lunak menggunakan Phyton guna menulis kasus pengujian untuk berbagai skenario pengujian. Contohnya, mereka menggunakannya untuk menguji antarmuka pengguna dari aplikasi web, beberapa komponen perangkat lunak, dan fitur baru. 

Developer dapat menggunakan beberapa alat untuk menjalankan skrip pengujian secara otomatis. Alat ini dikenal dengan alat Integrasi Berkelanjutan/Deployment Berkelanjutan (CI/CD). Penguji dan pengembang perangkat lunak menggunakan alat CI/CD seperti Travis CI dan Jenkins untuk mengotomatiskan pengujian. Alat CI/CD secara otomatis menjalankan skrip pengujian Phyton dan melaporkan hasil pengujian kapan saja pengembang memperkenalkan perubahan kode baru.

Sejarah perilisan Phyton

Guido Van Rossum, seorang pemrogram komputer berkebangsaan Belanda, menciptakan Phyton. Awalnya di tahun 1989, beliau memulainya di Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) sebagai proyek hobi agar tetap sibuk selama waktu Natal. Nama untuk bahasa ini terinspirasi dari acara TV BBC, Monty Python’s Flying Circus karena Guido Van Rossum adalah penggemar acara tersebut. 

• Guido Van Rossum memublikasikan versi pertama kode Python (versi 0.9.0) di tahun 1991. Versi ini sudah memiliki fitur yang bagus seperti beberapa tipe data dan fungsi untuk menangani kesalahan. 
• Python 1.0 dirilis tahun 1994 dengan fungsi baru untuk memudahkan proses pencantuman data, seperti memetakan, memfilter, dan mengurangi.
• Python 2.0 dirilis pada tanggal 16 Oktober 2000, dengan fitur baru yang berguna bagi pemrogram, seperti dukungan untuk karakter Unicode dan me-loop daftar secara lebih singkat.
• Pada 3 Desember 2008, Python 3.0 dirilis. Versi ini mencakup fitur seperti fungsi cetak dan lebih banyak dukungan untuk pembagian nomor dan penanganan masalah. 

Fitur – fitur Phyton

Fitur bahasa pemrograman Phython berikut menjadikan Phyton unik:

1. Bahasa yang diinterpretasikan

Phyton adalah bahasa yang diinterpretasikan, artinya menjalankan kode secara langsung baris demi baris. Jika ada kesalahan dalam kode program, maka akan berhenti. Oleh karena itu, pemrogram dapat dengan cepat menemukan kesalahan dalam kode.

• Bahasa yang mudah digunakan

Phyton menggunakan kata-kata seperti dalam bahasa Inggris. Tidak seperti bahasa pemrograman lain, Phyton tidak menggunakan kurung kurawal. Phyton menggunakan indentasi. 

• Bahasa diketik secara dinamis

Pemrogram tidak perlu menyatakan tipe variabel saat menulis kode karena Phyton menentukannya pada waktu aktif. Sehingga, Anda dapat menulis program Phyton dengan lebih cepat.

• Bahasa dengan instruksi yang dapat dipahami manusia (high-level)

Phyton lebih mirip dengan bahasa manusia dibandingkan bahasa pemrograman lainnya. Oleh karena itu, pemrogram tidak perlu khawatir mengenai fungsionalitasnya seperti arsitektur dan manajemen memori.

• Bahasa berorientasi objek

Phyton menganggap semua hal sebagai objek, namun juga mendukung tipe lain pemrograman seperti pemrograman terstruktur dan fungsional.

Pustaka Phyton yang paling populer

• Matplotlib

Developer menggunakan Matplotlib untuk memplot data dalam grafik dua dan tiga dimensi (2D dan 3D) berkualitas tinggi. Matplotlib sering digunakan dalam aplikasi ilmiah. Dengan Matplotlib, Anda dapat memvisualisasikan data dengan menampilkannya dalam diagram yang berbeda seperti diagram batang dan diagram garis. Anda juga dapat memplot beberapa diagram sekaligus, dan grafiknya portabel di seluruh platform.

Pandas

Pandas menyediakan struktur data fleksibel yang dioptimalkan yang dapat Anda gunakan untuk memanipulasi data deret waktu dan data terstruktur, seperti tabel dan deret. Contohnya, Anda dapat menggunakan Pandas untuk membaca, menulis, menggabungkan, memfilter, dan mengelompokkan data. Banyak orang menggunakannya untuk tugas ilmu data, analisis data, dan ML.

NumPy

NumPy adalah pustaka populer yang digunakan developer untuk dengan mudah membuat dan mengelola deret, memanipulasi bentuk logis, dan melakukan operasi aljabar linier. NumPy mendukung integrasi dengan banyak bahasa seperti C dan C++.

Requests

Pustaka Requests menyediakan fungsi bermanfaat yang diperlukan untuk pengembangan web. Anda dapat menggunakannya untuk mengirik permintaan HTTP, menambahkan header, dan menambahkan parameter URL, menambahkan data, dan melakukan lebih banyak tugas saat berkomunikasi dengan aplikasi web. 

OpenCV-Python

OpenCV-Python adalah pustaka yang digunakan developer untuk memproses citra untuk aplikasi penglihatan komputer. OpenCV-Python menyediakan banyak fungsi untuk tugas pemrosesan citra seperti membaca dan menulis citra secara bersamaan, membangun lingkungan 3D dari 2D, serta menangkap dan menganalisis citra dari video.

Keras

Keras adalah pustaka jaringan neural dalam milik Phyton dengan dukungan luar biasa untuk pemrosesan data, visualisasi, dan masih banyak lagi. Keras mendukung banyak jaringan neural. Keras memiliki struktur modular yang menawarkan fleksibilitas dalam menulis aplikasi inovasi.