Apa Itu Python? Jelajahi Ekosistem Library & Framework Terpopuler

Saat ini, Python telah menjadi salah satu bahasa pemrograman yang paling populer di dunia. Mungkin kamu sering mendengar tentang Python di media sosial, kelas, atau bahkan di tempat kerja. Python banyak digunakan di berbagai bidang, dari data science, pengembangan web, hingga kecerdasan buatan (AI). Tapi apa sih yang sebenarnya membuat Python begitu menarik?

Python terkenal karena mudah dipelajari, sintaksisnya simpel dan jelas. Buat kamu yang baru belajar coding, Python adalah tempat yang tepat untuk memulai. Tidak hanya itu, Python juga didukung oleh komunitas global yang besar, sehingga kamu nggak akan kesulitan mencari tutorial atau bantuan jika menemukan masalah.

Penasaran apa itu Python selengkapnya, dan bagaimana sih ekosistem, serta frameworknya? Yuk, pelajari selengkapnya melalui pembahasan berikut ini!

1. Mengenal Lebih Dekat: Apa Itu Python? 

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang dirilis pertama kali pada tahun 1991 oleh Guido van Rossum. Dalam pengembangannya, Python didesain untuk menekankan kemudahan pembacaan kode dan efisiensi pengembangan. Salah satu tujuan utama dari Python adalah membuat pemrograman menjadi lebih mudah, bahkan untuk orang yang tidak memiliki latar belakang teknik komputer.

Bahasa ini bersifat interpreted, artinya kamu bisa menjalankan kode secara langsung tanpa perlu melalui proses kompilasi seperti di bahasa lain, misalnya C++ atau Java. Selain itu, Python memiliki sintaks yang sederhana dan mirip dengan bahasa Inggris sehari-hari. Contohnya, perintah sederhana seperti mencetak “Hello, World!”

Selain kemudahan sintaks, Python juga bersifat open-source, yang berarti siapa pun dapat mengakses kode sumbernya dan berkontribusi untuk memperbaiki atau menambahkan fitur baru. Itulah salah satu alasan Python memiliki ribuan library dan framework yang bisa digunakan secara gratis oleh developer di seluruh dunia.

Apapun kebutuhanmu—mulai dari pengembangan aplikasi web, hingga analisis data skala besar—Python punya alat yang tepat untukmu.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

2. Mengapa Python Begitu Populer Diantara Bahasa Pemrograman Lainnya? 

Python menjadi primadona karena alasan yang sederhana namun kuat: fleksibilitas, skalabilitas, dan komunitas yang mendukung. Dari perspektif pembelajaran, Python sangat digemari oleh para pemula karena sintaksnya yang sederhana. Dengan Python, kamu bisa lebih cepat fokus pada logika pemrograman dibanding menghabiskan waktu memahami aturan-aturan teknis yang rumit.

Bukan cuma buat pemula, Python juga menjadi pilihan profesional dan perusahaan besar seperti Google, Facebook, dan Netflix. Mengapa? Karena Python sangat serbaguna. Kamu bisa menggunakannya untuk membuat aplikasi web, mengembangkan machine learning, memproses big data, hingga otomatisasi tugas-tugas sederhana.

Lebih menarik lagi, Python punya komunitas yang sangat luas dan aktif. Setiap harinya, ribuan developer di seluruh dunia berkolaborasi untuk memperbaiki dan mengembangkan berbagai library serta framework baru, membuat Python terus berkembang dan selalu relevan dengan kebutuhan zaman.

3. Library Python: Alat Ampuh di Berbagai Bidang 

Salah satu kekuatan Python terletak pada ekosistem library-nya yang sangat kaya. Library di Python adalah kumpulan modul atau fungsi yang dapat digunakan untuk mempercepat pengembangan aplikasi tanpa harus menulis kode dari nol. Yuk, kita lihat beberapa library paling populer yang sering digunakan di berbagai bidang berikut ini:

• Pandas
  Library ini adalah sahabat terbaik bagi data analyst. Pandas memungkinkan kamu untuk mengolah dan menganalisis data dalam bentuk tabel dengan sangat mudah. Misalnya, kamu bisa membersihkan data yang berantakan, menggabungkan beberapa dataset, atau bahkan menghitung statistik dasar dari data hanya dengan beberapa baris kode.

  
  

  

  
  

• NumPy
  Digunakan untuk komputasi ilmiah, NumPy memungkinkan manipulasi array dan matriks besar yang sangat efisien. Jika kamu terjun di bidang machine learning atau analisis numerik, NumPy adalah library yang wajib kamu kenal.

  
  

• Matplotlib & Seaborn
  Python juga memiliki alat yang sangat baik untuk visualisasi data. Dengan Matplotlib dan Seaborn, kamu bisa membuat grafik dari data yang kamu analisis dalam bentuk yang sangat menarik, baik untuk presentasi maupun analisis lebih lanjut.

• TensorFlow & PyTorch
  Ingin masuk ke dunia AI atau machine learning? Library TensorFlow yang dikembangkan oleh Google dan PyTorch oleh Facebook adalah dua alat terdepan yang digunakan oleh peneliti dan developer untuk membangun dan melatih model kecerdasan buatan.

  
  

• Requests
  Jika kamu membuat aplikasi web atau perlu mengambil data dari internet, Requests adalah library yang memudahkan dalam melakukan HTTP requests dengan sangat sederhana.

  
  

Dengan semua library ini, Python menjadi seperti toolbox yang memungkinkanmu untuk menyelesaikan berbagai jenis masalah, dari yang sederhana hingga kompleks, tanpa perlu mengembangkan semua dari awal.

4. Framework Python: Mempercepat Pengembangan Aplikasi

Selain library, Python juga memiliki sejumlah framework yang membantu developer membangun aplikasi dengan lebih cepat dan efisien. Framework adalah kerangka kerja yang menyediakan struktur dasar aplikasi, sehingga kamu tidak perlu mengulang pekerjaan yang sama dari nol. Beberapa framework Python yang populer di antaranya:

• Django
  Jika kamu ingin membangun aplikasi web dengan cepat dan aman, Django adalah salah satu pilihan terbaik. Django adalah framework full-stack yang menyediakan segala sesuatu yang kamu butuhkan, mulai dari manajemen database, routing, hingga autentikasi pengguna.

  Django sering disebut sebagai framework yang "baterai sudah terpasang", karena semua fitur penting sudah siap digunakan.

  
  

• Flask
  Berbeda dengan Django, Flask adalah framework yang lebih ringan dan minimalis. Cocok untuk proyek kecil atau aplikasi yang membutuhkan kustomisasi tinggi, Flask memberikan lebih banyak kebebasan kepada developer untuk membangun fungsionalitas dari bawah tanpa terlalu banyak aturan.

Sumber: Software Development Hub

• FastAPI
  Untuk membangun API modern dengan performa yang cepat, FastAPI adalah salah satu pilihan terbaik. Framework ini memungkinkan developer membangun API yang scalable dan cepat dengan sedikit kode.

  
  

• Keras
  Framework ini berfokus pada deep learning dan sangat mudah digunakan untuk membangun model machine learning kompleks dengan cepat. Keras digunakan oleh banyak profesional AI karena kemudahannya dan fleksibilitasnya dalam bekerja dengan TensorFlow.

  
  

Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python

5. Kapan Harus Menggunakan Python? 

Meskipun Python sangat fleksibel dan powerful, penting untuk mengetahui kapan bahasa ini adalah pilihan terbaik, dan kapan mungkin sebaiknya memilih bahasa lain. Python sangat cocok untuk proyek yang membutuhkan kecepatan pengembangan, seperti pembuatan prototipe, proyek berbasis data, dan aplikasi web.

Namun, untuk aplikasi yang membutuhkan performa sangat tinggi, seperti game real-time atau aplikasi mobile, mungkin Python bukan pilihan terbaik karena kecepatannya kalah dibandingkan bahasa seperti C++ atau Swift. Di sisi lain, Python sangat ideal untuk data science, machine learning, automasi, dan pengembangan web. Dengan library yang kaya dan sintaksis yang sederhana, Python membantu developer fokus pada solusi daripada terjebak dalam kompleksitas teknis.

Gimana? Kamu ingin mahir menguasai keterampilan untuk menggunakan Python agar menjadi seseorang yang unggul di bidang data dan teknologi, tapi masih bingung harus mulai dari mana? Jangan khawatir! Segera Sign Up ke DQLab! Di sini, kamu bisa belajar dari dasar hingga tingkat lanjut dengan materi dan tools yang relevan dengan kebutuhan industri, bahkan tanpa latar belakang IT. Belajar kapan saja dan di mana saja dengan fleksibilitas penuh, serta didukung oleh fitur eksklusif Ask AI Chatbot 24 jam!

DQLab juga menyediakan modul berkualitas yang disusun oleh para ahli dengan studi kasus yang bisa membantu kamu memahami cara memecahkan masalah nyata dari berbagai industri. Tak hanya itu, metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang diterapkan, ramah untuk pemula dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.

Jadi, tunggu apa lagi? Segera persiapkan diri untuk menguasai keterampilan di bidang data dan teknologi dengan subscribe modul premium, atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang juga!

Penulis: Lisya Zuliasyari