Mengenal Flask, Library Machine Learning Python Idaman Developer

Di era teknologi sekarang ini menimbulkan perkembangan yang cukup pesat. Perkembangan yang cukup signifikan ini dimunculkan dengan peningkatan jumlah pengguna internet. Dari perkembangan teknologi dan peningkatan jumlah pengguna internet, timbul kebutuhan-kebutuhan dan keahlian-keahlian tentang internet, salah satunya adalah web development. Dilansir dari Technopedia, web  development atau pengembangan web adalah sebuah proses pembangunan dan pemeliharaan situs web.

Pekerjaan ini dilakukan di balik layar dengan tujuan untuk membuat situs web yang tampak apik, dan dapat bekerja dengan cepat.  Umumnya, selama proses pembangunan, perusahaan akan berpedoman pada kebutuhan dan aspirasi customer mereka. Hal ini dilakukan agar situs web kelak dapat memberikan user experience yang mulus dan tidak membingungkan. Proses pengembangan web meliputi desain web, pengembangan konten web, pembuatan skrip untuk sisi klien dan server, serta pengaturan keamanan jaringan.

Web development ini ranahnya berkaitan dengan pengembangan halaman-halaman web. Halaman web adalah barang utama yang ada di internet, dimana seluruh pengguna internet pasti akan mengakses suatu web tertentu yang ada di internet. Oleh sebab itu, kebutuhan akan web di internet akan terus bertambah dan ini menimbulkan keahlian tentang web development pun semakin dibutuhkan.

Dengan perkembangan teknologi saat ini, terdapat banyak alat untuk membantu kegiatan web development, salah satunya adalah web framework yang dibuat menggunakan bahasa Python, yaitu Flask. Flask adalah sebuah alat yang membantu membuat kerangka untuk sebuah web dan dengan menggunakan Flask, pengembang pemula pun dapat menciptakan sebuah web yang bagus.

Flask merupakan sebuah library yang disediakan Python yang khusus diperuntukkan oleh para pengembang perangkat lunak maupun pengelolaan website di berbagai industri. Dengan menggunakan Flask dan bahasa Python, pengembang dapat membuat sebuah web yang terstruktur dan dapat mengatur behaviour suatu web dengan lebih mudah. Bagi sahabat data tentunya belum familiar dengan library flask ini. Tapi bagi kalian sebagai seorang yang bergerak di bidang web development pastinya flask menjadi mainan sehari-hari. Kira-kira bagaimana penerapan salah satu library machine learning python yang satu ini?

Pada artikel DQLab kali ini, kita akan membahas mengenai salah satu contoh penggunaan library machine learning python yaitu Flask. Dengan harapan bisa menjadi tambahan insight dan rekomendasi bagi kalian calon praktisi data, developer atau pengembang maupun data enthusiast. Jangan lewatkan artikel berikut ini, pastikan simak baik-baik, stay tune and keep scrolling on this article guys!

1. Sekilas tentang Flask

Flask adalah sebuah web framework yang ditulis dengan bahasa Python dan tergolong sebagai jenis microframework. Flask berfungsi sebagai kerangka kerja aplikasi dan tampilan dari suatu web. Dengan menggunakan Flask dan bahasa Python, pengembang dapat membuat sebuah web yang terstruktur dan dapat mengatur behaviour suatu web dengan lebih mudah. Flask termasuk pada jenis microframework karena tidak memerlukan suatu alat atau pustaka tertentu dalam penggunaannya.

Sebagian besar fungsi dan komponen umum seperti validasi form, database, dan sebagainya tidak terpasang secara default di Flask. Hal ini dikarenakan fungsi dan komponen-komponen tersebut sudah disediakan oleh pihak ketiga dan Flask dapat menggunakan ekstensi yang membuat fitur dan komponen-komponen tersebut seakan diimplementasikan oleh Flask sendiri. Selain itu, meskipun Flask disebut sebagai microframework, bukan berarti Flask mempunyai kekurangan dalam hal fungsionalitas.

Microframework disini berarti bahwa Flask bermaksud untuk membuat core dari aplikasi ini sesederhana mungkin tapi tetap dapat dengan mudah ditambahkan. Dengan begitu, fleksibilitas serta skalabilitas dari Flask dapat dikatakan cukup tinggi dibandingkan dengan framework lainnya.

Baca juga : 3 Jenis Algoritma Machine Learning yang Dapat Digunakan di Dunia Perbankan

2. Instalasi Flask

Web framework Flask ditulis menggunakan bahasa Python, sehingga sebelum Flask dapat digunakan, maka developer harus menginstall Python pada perangkat yang akan digunakan. Oleh sebab itu, web developer yang akan menggunakan Flask sebagai web framework untuk web development harus setidaknya mempelajari bahasa pemrograman Python terlebih dahulu, sebelum dapat menggunakan Flask seutuhnya.

Dalam melakukan instalasi Flask pada sebuah perangkat, dibutuhkan PIP yang biasanya sudah terinstall pada Python versi 3.4 ke atas. PIP adalah sebuah package management system yang biasa digunakan untuk mengatur dan menginstall package yang berisi modul-modul Python. PIP digunakan untuk menginstall Flask karena Flask ditulis dan dikembangkan dengan bahasa dan modul-modul pemrograman Python. Dengan menggunakan PIP, semua hal yang dibutuhkan untuk instalasi Flask akan diunduh dan dipasang dalam satu perintah.

Flask dapat diinstall tanpa perlu mengkhawatirkan adanya konflik dependensi dengan proyek Python lainnya. Memasukkan perintah ini setelah masuk dan mengaktifkan virtual environment untuk menginstall Flask. 

$ pip install Flask

3. Fitur-fitur Flask

Flask merupakan microframework yang berarti Flask mempunyai core yang sangat sederhana dan kecil, namun tetap dapat ditambah dan tumbuh. Berdasarkan hal tersebut, fitur-fitur bawaan dari Flask sendiri termasuk sedikit jumlahnya, diantaranya adalah Built-in development server, Debugger cepat, Integrated support untuk pengetesan unit, Kompatibel dengan mesin aplikasi Google, RESTful request dispatching, Jinja2 templating, Mendukung secure cookies, Berbasis unicode, Mengikuti WSGI 1.0. Selain itu, Flask juga didukung dengan dokumentasi yang sangat baik dan banyak forum yang ada di internet untuk mendiskusikan masalah terkait Flask.

4. Keunggulan Flask

Flask memiliki keunggulan serta kekurangan dibandingkan dengan web framework berbasis Python lainnya, seperti Django, CherryPy, dan sebagainya. Keunggulan-keunggulan dari Flask adalah ringan untuk dijalankan karena mempunyai core yang sederhana dan desain modular. Dapat menangani fungsi HTTP request dengan mudah. API yang baik dan koheren. Dokumentasi yang banyak dan terstruktur dengan baik, penuh dengan contoh yang dapat digunakan langsung. Mudah untuk dipasang dan di-deploy untuk produksi dan mudah untuk diperiksa secara menyeluruh (Unit testability)

Baca Juga: Yuk Ketahui 3 Jenis Algoritma Artificial Intelligence di Dunia Industri

5. Rancang dan Bangun Kompetensi Machine Learning Kamu Bersama dengan DQLab!

Berdasarkan survei yang dilakukan oleh Narrative Science pada tahun 2016 bahwa 38% perusahaan besar sudah menggunakan teknologi kecerdasan buatan, dan angka tersebut akan terus meningkat hingga 62% pada 2018. Selain itu, kini profesi Machine Learning Engineer juga semakin diminati di kalangan penggila data karena job dan persaingannya yang cukup jarang.

Tidak heran jika saat ini banyak startup dan perusahaan berbasis internet yang berlomba-lomba mengembangkan teknologi machine learning ini. Jika kamu penasaran dengan data science dan ingin belajar machine learning secara langsung, caranya mudah banget. Kamu bisa loh untuk coba bikin akun gratisnya kesini di DQLab.id atau bisa klik button di bawah ini yap. Nikmati pengalaman belajar data science yang menarik 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. Kalian juga bisa mencoba studi kasus penerapan real case industry dan penerapan machine learning dari studi kasus berbagai bidang. Ayo persiapkan dirimu untuk berkarir sebagai praktisi data yang kompeten!

Penulis: Reyvan Maulid