Cara menggunakan manfaat python

Bagaimana cara penggunaan Phyton?

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

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 adalah megekstraksi 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 pada 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.

Apa saja fitur Phyton?

Fitur bahasa pemrograman Phython berikut menjadikan Phyton unik:

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.

Apa itu pustaka Phyton?

Pustaka adalah kumpulan kode yang sering digunakan yang dapat disertakan oleh developer dalam program Phyton untuk menghindari menulis kode dari awal. Secara default, Phyton dilengkapi dengan Pustaka Standar, yang memuat banyak fungsi yang dapat digunakan kembali. Selain itu, lebih dari 137.000 pustaka Phyton tersedia untuk berbagai aplikasi, termasuk pengembangan web, ilmu data, dan machine learning (ML).

Apa saja 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.

Apa itu kerangka kerja Phyton?

Kerangka kerja Phyton adalah kumpulan paket dan modul. Modul berupa seperangkat kode yang berkaitan, sedangkan paket berupa seperangkat modul. Developer dapat menggunakan kerangka kerja Phyton untuk membangun aplikasi Phyton dengan lebih cepat karena mereka tidak perlu khawatir mengenai detail tingkat rendah seperti cara komunikasi terjadi dalam aplikasi web atau cara Phyton menjadikan program lebih cepat. Phyton memiliki dua tipe kerangka kerja: 

• Kerangka kerja tumpukan penuh mencakup hampir semua hal yang diperlukan untuk membangun aplikasi besar.
• Kerangka kerja mikro adalah kerangka kerja dasar yang menyediakan fungsionalitas minimal untuk membangun aplikasi Phyton sederhana. Kerangka kerja ini juga menyediakan ekstensi jika aplikasi memerlukan lebih banyak fungsi canggih.

Apa saja kerangka kerja Phyton yang paling populer?

Developer dapat menggunakan beberapa kerangka kerja Phyton untuk membuat pengembangan efisien, termasuk kerangka kerja berikut:

Django

Django adalah salah satu kerangka kerja tumpukan penuh web Phyton yang paling umum digunakan untuk mengembangkan aplikasi web berskala besar. Django menyediakan beberapa fitur bermanfaat, termasuk server web untuk pengembangan dan pengujian, mesin templat untuk membangun situs web frontend, dan berbagai mekanisme keamanan.

Flask

Flask adalah kerangka kerja mikro untuk mengembangkan aplikasi web kecil. Fiturnya mencakup dukungan komunitas yang kuat, dokumentasi yang ditulis dengan baik, mesin templat, pengujian unit, dan server web bawaan. Flask juga menyediakan ekstensi untuk dukungan validasi, lapisan pemetaan basis data, dan keamanan web.

TurboGears

TurboGears adalah kerangka kerja yang dirancang untuk membangun aplikasi web dengan lebih cepat dan lebih mudah. Beberapa fitur populernya adalah: 

• Struktur tabel basis data khusus
• Alat untuk membuat dan mengelola proyek
• Mesin templat untuk membangun basis data
• Mesin templat untuk membangun frontend
• Mekanisme untuk menangani keamanan web
  

Apache MXNet

Apache MXNet adalah kerangka kerja deep learning yang cepat, fleksibel, dan dapat diskalakan yang digunakan developer untuk membangun prototipe penelitian dan aplikasi deep learning. Apache MXNet mendukung beberapa bahasan pemrograman, termasuk Java, C++, R, dan Perl. Apache MXNet menyediakan berbagai set peralatan dan pustaka untuk mendukung pengembangan. Contohnya, Anda dapat menemukan buku machine learning (ML) yang interaktif, kit alat penglihatan komputer, dan model deep learning untuk Pemrosesan Bahasa Alami (NLP), yang memproses bahasa alami seperti teks dan ucapan.

PyTorch

PyTorch adalah kerangka kerja untuk ML yang telah dibangun setelah pustaka Torch, yang merupakan salah satu pustaka ML sumber terbuka.  Developer menggunakannya untuk aplikasi seperti NLP, robotik, dan penglihatan komputer, mencari informasi penting di dalam citra dan video Mereka juga menggunakannya untuk menjalankan aplikasi tersebut di CPU dan GPU.

Apa itu IDE Phyton?

Lingkungan pengembangan terintegrasi (IDE) adalah perangkat lunak yang menyediakan alat yang dibutuhkan developer untuk menulis, mengedit, menguji, dan men-debug kode dalam satu tempat. 

Apa saja IDE Phyton yang paling populer?

PyCharm

PyCharm diciptakan oleh JetBrains, sebuah perusahaan Ceko yang mengembangkan peralatan perangkat lunak. PyCharm memiliki edisi komunitas gratis yang cocok untuk aplikasi kecil Phyton dan edisi profesional berbayar yang cocok untuk membangun aplikasi Phyton berskala besar, dengan seperangkat fitur-fitur lengkap berikut ini:

• Penyelesaian kode dan inspeksi kode otomatis
• Penanganan kesalahan dan perbaikan cepat
• Pembersihan kode tanpa mengubah fungsionalitas
• Mendukung kerangka kerja aplikasi web seperti Django dan Flask
• Mendukung bahasa pemrograman lain, seperti JavaScript, CoffeeScript, TypeScript, AngularJS, dan Node
• Alat dan pustaka ilmiah seperti Matplotlib dan NumPy
• Kemampuan untuk menjalankan, men-debug, menguji, dan men-deploy aplikasi dalam mesin virtual secara terpisah
• Debugger untuk mencari kesalahan dalam kode, profiler untuk mengidentifikasi masalah performa dalam kode, dan test runner untuk menjalankan pengujian unit
• Dukungan basis data

IDLE

Lingkungan Pembelajaran dan Pengembangan Terintegrasi (IDLE) adalah IDE Python yang terinstal secara default. IDLE hanya dikembangkan dengan Phyton menggunakan kit alat Tkinter GUI dan menawarkan fitur-fitur berikut:

• Pekerjaan di seluruh sistem operasi seperti Windows, Unix, dan macOS
• Menyediakan jendela shell untuk menjalankan perintah dan menampilkan output
• Menawarkan editor teks dengan beberapa jendela yang memberikan sorotan sintaksis kode dan penyelesaian kode otomatis
• Memiliki debugger sendiri 

Spyder

Spyder adalah IDE sumber terbuka yang banyak digunakan oleh ilmuwan dan analis data. Spyder menawarkan pengalaman pengembangan yang komprehensif dengan fitur-fitur untuk analisis data lanjutan, visualisasi data, dan debugging. Spyder juga memiliki fitur berikut:

• Berbagai editor kode yang mendukung beberapa bahasa
• Konsol IPython yang interaktif
• Debugger dasar
• Pustaka ilmiah seperti Matplotlib,SciPy, dan NumPy
• Kemampuan untuk menjelajah variabel di dalam kode
• Kemampuan untuk melihat dokumentasi secara real time

Atom

Atom adalah editor gratis yang dikembangkan oleh GitHub yang mendukung pengodean di dalam banyak bahasa pemrograman, termasuk Python. Menggunakan Atom, developer dapat bekerja secara langsung dengan GitHub, situs web tempat Anda dapat menyimpan kode secara terpusat. Atom menawarkan fitur-fitur berikut:

• Kemampuan untuk menggunakan banyak sistem operasi 
• Penginstalan atau pembuatan paket baru yang mudah
• Penyelesaian kode otomatis lebih cepat
• Kemampuan untuk mencari file dan proyek
• Kustomisasi antarmuka yang mudah
  

Bagaimana cara menggunakan Python?

Python bisa dimanfaatkan untuk apa saja?

Bagaimana penulisan fungsi pada bahasa pemrograman Python?

Bisakah membuat aplikasi menggunakan Python?