4 IDE Python Terbaik dan Paling Hits Tahun 2021
Python merupakan salah satu bahasa pemrograman terbaik dari beberapa bahasa pemrograman lainnya. Tidak heran jika Python merupakan sebuah aplikasi yang menjadi kecintaan para developer. Python dipuji keberhasilannya karena satu aplikasi memiliki berbagai macam fungsi maupun kegunaan. Salah satu indikator utama untuk mengukur popularitas dan keberhasilan suatu bahasa pemrograman adalah jumlah environment yang dapat digunakan oleh user. Dilansir dari StackOverflow, Python berhasil dinobatkan bahasa yang memiliki trending terbaik. Alasan yang mendasarinya adalah tidak seperti bahasa lain yang susah untuk dibaca dan dipahami, python lebih menekankan pada keterbacaan kode agar lebih mudah untuk memahami sintaks. Dalam beberapa tahun terakhir, Python digunakan oleh banyak praktisi data sehingga juga berpengaruh pada peningkatan penggunaan IDE Python terbaik dan sudah terintegrasi dengan berbagai library yang telah disediakan. Tools yang telah disiapkan tidak hanya berfungsi dalam sebuah instansi perusahaan, tetapi juga digunakan untuk riset ilmiah dan membuat aplikasi.
Saat ini, banyak IDE yang dilengkapi dengan komponen framework tambahan untuk bahasa dan tugas tertentu. Daripada aplikasi yang ditulis dari dalam ke luar untuk memfasilitasi pengembangan bahasa pemrograman tertentu. Untuk alasan ini, pilihan IDE pengguna mungkin bergantung pada apakah mereka memiliki pengalaman dalam menggunakan IDE yang serupa. Bagi organisasi dan orang yang tidak memiliki pengalaman dalam bidang data, PyCharm adalah titik awal yang baik. Ini sangat ramah untuk pemula dan fungsinya tidak terpengaruh. Faktanya, ini memiliki fitur yang paling umum digunakan di semua IDE. Meskipun banyak dari fitur ini hanya tersedia dalam versi berbayar, banyak fitur di versi gratis juga dapat membantu pengembang yang baru memulai.Untuk developer yang sudah familiar dengan Eclipse dan Microsoft Visual Studio, LiClipse dan Python Tools for Visual Studio (PTVS) adalah pilihan yang bagus. Keduanya adalah lingkungan pengembangan yang matang dan dapat diintegrasikan dengan baik dengan Python. Buat sahabat data yang ingin banyak mempelajari tentang Python maka perlu diketahui jenis-jenis IDE yang sering digunakan para developer sehingga menjadi IDE Python terbaik tahun 2021. Mari kita cari tahu lebih dalam. Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai IDE Python paling hits dan terbaik di tahun 2021. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, pemula data maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!
1. Komodo IDE
Komodo IDE sekarang diperbarui ke versi 12 dapat digunakan sebagai IDE multibahasa mandiri. Juga dapat diintegrasikan dengan platform bahasa ActiveState. Python adalah salah satu dari banyak bahasa yang didukung oleh Komodo dan itu juga salah satu dari banyak bahasa yang disediakan ActiveState untuk build runtime kustom. Alasan mengapa pengguna menyukai Komodo adalah karena ia menyertakan beberapa tools untuk berbagai bahasa, seperti generator ekspresi reguler. Fitur hebat lainnya adalah bilah Buka semua konten yang terletak di tengah atas. Tempat pengguna dapat mengetik konten untuk menemukan sebagian besar konten dalam proyek saat ini atau antarmuka Komodo. Ketika muncul, itu akan selalu disambut baik oleh pengguna. Untuk tools pemeriksa kode, Komodo dapat diintegrasikan dengan PyChecker, Pylint, pep8 atau Pyflakes. Meskipun dukungannya terhubung secara terpisah bukan melalui mekanisme umum tools pemeriksa kode terintegrasi.
Baca juga : Yuk Cari Tahu Perbedaan Python R dan SQL
2. Microsoft Visual Code Studio
Plugin Python paling terkenal untuk Visual Studio Code juga dikembangkan oleh Microsoft. Editor dan add-on bersama-sama merupakan salah satu solusi terbaik untuk pengembangan Python. Setelah penginstalan, ekstensi Python Microsoft juga akan diinstal di Jupyter Notepad yang dapat dibuka dan digunakan langsung di editor. Ekstensi Python juga menyediakan Pylance, server bahasa yang dapat menyediakan pemeriksaan pengurutan dan jenis melalui tools Pyright. Bersama-sama, komponen ini memberikan solusi yang mencakup sebagian besar skenario pengembangan.
Salah satu kelemahan utama dari ekstensi Python Visual Studio Code adalah kurangnya prosedur pengaturan umum (seperti wizards) untuk membuat proyek Python baru dan mengkonfigurasi semua elemennya. Oleh karena itu, setiap langkah harus dilakukan secara manual. Membuat lingkungan virtual, mengonfigurasi jalur. Itu juga tidak memiliki integrasi penuh dengan tools manajemen proyek Python seperti Pipenv. Untuk proyek tertentu, ini dapat diatur secara manual melalui baris perintah, karena tidak ada tools untuk menggunakannya dalam ekstensi Python dari Visual Studio Code. Meskipun ada dukungan untuk kerangka individu tertentu seperti dukungan debugging untuk cetakan Django. Kerangka kerja ini masih harus dikonfigurasi secara manual.
3. Spyder
Spyder berfokus pada penyediaan IDE untuk karya ilmiah daripada menyediakan pengembangan web atau aplikasi baris perintah. Fokus ini membuat Spyder kurang fleksibel dibandingkan IDE lainnya. Terutama karena Spyder tidak memiliki ekstensi pihak ketiga langsung seperti plug-in yang dimiliki Visual Studio Code, tetapi masih sangat kuat di beberapa area tertentu. Spyder sendiri ditulis dengan Python. Ini mungkin masalah terbesar yang dihadapinya. Atau mungkin fitur terbaiknya. Tergantung bagaimana pengguna akan membangunnya. Meskipun itu membuat Spyder tersedia untuk pengembang Python itu juga menyulitkan penggunaan Spyder sebagai aplikasi yang berdiri sendiri. Ini terutama digunakan dalam distribusi Anaconda Python atau distribusi WinPython portable. Anaconda menyediakan banyak fungsi manajemen proyek yang tidak dimiliki Spyder.
Pengguna dapat menggunakan penginstal untuk menginstal versi Spyder yang berdiri sendiri. Tetapi kerugian utamanya adalah kurangnya konfigurasi untuk setiap proyek. Ini berarti bahwa ketika memulai sebuah proyek. Tidak ada cara mudah untuk mengkonfigurasi Spyder untuk menggunakan lingkungan virtual dari setiap proyek tertentu. Spyder hanya dapat dikonfigurasi secara keseluruhan untuk menggunakan venv tertentu. Metode lain adalah dengan membuat venv dan menginstal Spyder di dalamnya. Kemudian menjalankan Spyder dari venv. Namun, ini memerlukan penginstalan lusinan paket dengan total lebih dari 400MB. Jadi mungkin tidak realistis untuk beberapa proyek yang memerlukannya. Kerugian lain dari Spyder adalah tidak peduli metode instalasi mana yang digunakan, waktu startup Spyder jauh lebih lama daripada IDE lainnya.
4. PyCharm
PyCharm, fokus pada alur kerja sudah jelas. Pengguna dapat memilih lingkungan virtual dari penerjemah pilihan mereka yang berisi contoh file main.py. Antarmuka pengguna grafis (GUI) yang nyaman memungkinkan pengguna untuk menginstal modul ke dalam lingkungan virtual menggunakan pip. IDE-nya bahkan dapat secara otomatis mendeteksi file Requirement.txt dan menyediakan fungsi untuk menginstal dependensi yang hilang secara otomatis.Pengguna mungkin menemukan bahwa mereka juga perlu memperhatikan detail pekerjaan di IDE. Misalnya, jika Anda menggunakan kombinasi tombol Alt + Shift + F10 untuk menjalankan file dalam proyek, PyCharm akan mengingat konfigurasi proses ini untuk digunakan di masa mendatang.
Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL
5. Belajar Python dan Hasilkan Portofolio Datamu Bersama DQLab
Python didapuk menjadi bahasa yang memiliki trending terbaik versi StackOverflow. Alasan yang mendasarinya adalah tidak seperti bahasa lain yang susah untuk dibaca dan dipahami, python lebih menekankan pada keterbacaan kode agar lebih mudah untuk memahami sintaks. Hal ini membuat Python sangat mudah dipelajari baik untuk pemula maupun untuk yang sudah menguasai bahasa pemrograman lain. Bahasa ini biasa digunakan untuk komputasi ilmiah dan matematika, bahkan proyek Artificial Intelligence juga menggunakan bahasa Python.. Dengan mempelajari Data Science, kamu akan terlatih dan terbiasa untuk menghasilkan informasi dari olahan data mentah dan insight yang valuable. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar data science lebih jauh, caranya gampang banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id atau bisa klik button di bawah ini yap.
Kamu juga bisa loh cobain Modul lain untuk mengasah kemampuan data science kamu biar lebih oke lagi dan bisa diakses tanpa batas dengan berlangganan paket belajarnya. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik dan cobain berlangganan bersama DQLab yang seru dan menyenangkan dengan live code editor. Cobain juga free module Introduction to Data Science with R dan Introduction to Data Science with Python untuk menguji kemampuan data science kamu gratis! Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!
Penulis: Reyvan Maulid