DQLab Super Giveaway! Belajar Data Science 6 Bulan hanya Rp.99.000! DAFTAR

Pakai Kode: KUPON99K. Berakhir 2 Days 17 Jam : 1 Menit : 8 Detik

Sudah Install Python? Kenali 3 Lingkungan Pengembangan Terpadu (IDE) Berikut Untuk Digunakan

Belajar Data Science di Rumah 08-Oktober-2020
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/f8e302b276a452ddba4f29add4a32d6a_x_Thumbnail800.jpg

Seperti semua bahasa pemrograman lain, Python juga dapat ditulis menggunakan terminal atau command prompt tetapi jika kamu menggunakan IDE atau menginginkan perangkat lunak antarmuka pengguna grafis di mana kamu dapat menulis kode dan dapat men-debug kode dengan mudah maka itu lebih baik bukan? Itulah mengapa memilih IDE yang tepat merupakan bagian yang tidak terpisahkan ketika kita sedang menginstall python.


Lalu, apa sebenarnya yang dimaksud dengan Lingkungan Pengembangan Terpadu? Lingkungan Pengembangan Terpadu atau yang biasa disebut Integrated Development Environment (IDE) merupakan aplikasi yang memberikan fasilitas lengkap kepada pemrogram komputer untuk pengembangan perangkat lunak. IDE biasanya terdiri dari editor kode sumber, alat otomatisasi build, dan debugger.Saat ini hampir semua IDE menyediakan fitur penyelesaian kode otomatis juga misalnya Eclipse untuk Java.


Pada artikel kali ini, DQLab akan berbagi mengenai 3 IDE yang perlu kamu coba atau gunakan saat melakukan pemrograman menggunakan Python. Dalam artikel ini juga akan dijelaskan setiap poin IDE tersebut disertai dengan kelebihan dan kekurangannya. Penasaran apa saja IDE tersebut? Yuk simak penjelasan berikut!


1. PyCharm

JetBrains telah mengembangkan PyCharm sebagai IDE lintas platform untuk Python. PyCharm kompatibel dengan Windows, Linux, dan MacOS. Selain itu, ini juga mendukung versi Python 2.x dan 3.x. PyCharm hadir dalam dua edisi berbeda:


  1. Edisi komunitas - yang pada dasarnya dapat kita akses secara gratis.

  2. Edisi profesional - Anda harus membayar sejumlah uang.


Alat dan fitur yang disediakan oleh PyCharm membantu programmer untuk menulis berbagai aplikasi perangkat lunak dengan Python secara lebih cepat dan efisien.

PyCharm juga mendukung Python versi 2.6 dan 2.7 di Python2 dan dari versi 3.4 ke versi 3.7 di Python3. Selain itu, mendukung JavaScript, HTML, CSS, YAML dll. Dalam Frameworks, PyCharm mendukung Django, Google App Engine, dan Flask.


2. Visual Studio Code

Visual Studio Code adalah editor kode yang dikembangkan oleh Microsoft untuk Windows, Linux dan macOS. VSCode mencakup dukungan penting untuk debugging, kontrol Git yang disematkan, penyorotan sintaks dan juga memiliki penyelesaian kode yang cerdas, cuplikan, dan pemfaktoran ulang kode. VSCode memiliki beberapa fitur unggulan sebagai berikut :

  1. Kode debug langsung dari editor. Luncurkan atau lampirkan ke aplikasi yang sedang berjalan dan debug dengan breakpoint, tumpukan panggilan, dan konsol interaktif.

  2. Tinjau perbedaan, file tahapan, dan buat komitmen langsung dari editor. Dorong dan tarik dari layanan SCM yang dihosting.

  3. Instal ekstensi untuk menambahkan bahasa, tema, debugger baru, dan untuk terhubung ke layanan tambahan. Ekstensi berjalan dalam proses terpisah, memastikan ekstensi tidak akan memperlambat editor Anda.

Meski demikian, VSCode juga memiliki beberapa kekurangan sebagai berikut :

  1. Dukungan untuk lebih sedikit bahasa pemrograman.

  2. Autocomplete tidak terdapat untuk .NET framework

Kamu dapat mengunduh Visual Studio Code dari situs web resmi Microsoft yang didedikasikan untuk Visual Code.


3. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook adalah aplikasi web open source yang memungkinkan kamu membuat dan berbagi dokumen yang berisi kode langsung, persamaan, visualisasi, dan teks naratif. Penggunaannya mencakup pembersihan dan transformasi data, simulasi numerik, pemodelan statistik, visualisasi data, Machine Learning, dan banyak lagi. Berikut adalah beberapa fitur yang terdapat pada Jupyter Notebook :

  1. Notebook memiliki dukungan untuk lebih dari 40 bahasa pemrograman, termasuk Python, R, Julia, dan Scala.

  2. Kode Anda dapat menghasilkan keluaran yang kaya dan interaktif: HTML, gambar, video, LaTeX, dan jenis MIME khusus.

  3. Manfaatkan alat data besar, seperti Apache Spark, dari Python, R, dan Scala.

  4. Anda dapat menggunakan Docker dan Kubernetes untuk menskalakan penerapan Anda, mengisolasi proses pengguna, dan menyederhanakan instalasi perangkat lunak.

  5. Anda dapat menerapkan Notes di samping data Anda untuk menyediakan manajemen perangkat lunak terpadu dan akses data dalam organisasi Anda.

Selain fitur, terdapat pula beberapa kontra terhadap Jupyter Notebook, diantaranya adalah:

  1. Variabel dalam memori dapat ditimpa

  2. Kurangnya keamanan jenis Python + Eksekusi sewenang-wenang Jupyter dapat membuat notebook yang panjang menjadi mimpi buruk untuk ditangani. Masalah ini mungkin juga ada pada bahasa lain

  3. Notebook tidak dapat digunakan sebagai aset pemrograman - fungsi yang ditulis di notebook tidak dapat dijalankan menggunakan pernyataan import

Dukungan alat untuk file notebook (seperti ipynb) dapat bervariasi - Gitlab menyediakan dukungan yang layak tetapi Bitbucket, misalnya, bahkan tidak mengurai JSON.

Kematian / restart kernel memang terjadi dengan backend - meskipun ini bukan masalah level Jupyter selalu.


4. Yuk Pelajari lebih lanjut bersama DQLab

Ingin mempelajari Python lebih dalam? Ayo mulai belajar bersama DQLab secara GRATIS! Yuk, bergabung di DQLab! Kamu bisa membangun portofolio datamu dengan belajar data science di DQLab. Untuk kamu yang ingin mulai belajar data science atau siap berkarir jadi Data Analyst, Data Scientist, dan Data Engineer, persiapkan diri kamu dengan tepat sekarang. Tidak ada kata terlambat untuk belajar. Yuk #MulaiBelajarData di DQLab.

Dengan belajar di DQLab, kamu bisa:

  • Menerapkan teknik mengolah data kotor, hasilkan visualisasi data dan model prediksi dengan studi kasus Retail dan Finansial

  • Dapatkan sesi konsultasi langsung dengan praktisi data lewat data mentoring

  • Bangun portofolio data langsung dari praktisi data Industri

  • Akses Forum DQLab untuk berdiskusi. 

Simak informasi di bawah ini untuk mengakses gratis module ‘Introduction to Data Science’:

  1. Buat Akun Gratis dengan Signup di DQLab.id/signup

  2. Akses module Introduction to Data Science

  3. Selesaikan modulenya, dapatkan sertifikat & reward menarik dari DQLab

Semangat belajar sahabat Data DQLab!

 

Penulis : Jihar Gifari

Editor : Annissa Widya 


Share

Postingan Terkait

Mulai Bangun Karirmu Bersama DQLab!