Buat Akun DQLab & Akses Kelas Data Science Python, R, SQL, Excel GRATIS!

Mode Interaktif vs Script Python, Sudah Coba?

Belajar Data Science di Rumah 21-Agustus-2023
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/1-longtail-jumat-01-4-2023-08-21-201134_x_Thumbnail800.jpg

Python sebagai bahasa yang serbaguna dan mudah dipahami, sehingga sering digunakan untuk membuat aplikasi web dan melakukan analisis data. Dalam melakukan proses tersebut, kalian juga harus tahu macam-macam mode operasi yang tersedia. Loh kenapa? Karena sangat memengaruhi cara kalian berinteraksi dengan kode dan mengelola proyek.


Oleh karena itu, artikel ini akan menjelaskan berbagai mode operasi Python yang dapat kalian gunakan. Dua metode yang paling terkenal ada interaktif dan script. Tapi mana yang paling baik dan sesuai kebutuhan kalian? Apakah juga ada mode operasi lainnya yang bisa digunakan? Langsung simak pembahasan di bawah ini yuk! 


1. Apa itu Mode Operasi Interaktif Python?

Mode operasi interaktif Python, yang sering disebut sebagai "Python Interactive Mode" adalah environment yang dapat kalian jalankan di terminal atau command prompt langsung. Setelah masuk ke mode ini, kalian dapat memasukkan pernyataan Python satu per satu dan melihat hasilnya secara langsung. Cara ini tentu lebih mudah untuk eksplorasi secara cepat dan melakukan pengujian tanpa harus menulis dan menjalankan skrip terpisah.

Untuk menggunakannya, kalian cukup buka terminal secara langsung, lalu ketikkan perintah.

Setelah kalian melihat prompt Python (>>>), kalian dapat mulai memasukkan pernyataan Python. Contoh sederhana:

python

Untuk keluar dari Mode Operasi Interaktif cukup dengan mengetikkan exit() atau Ctrl+Z (di Windows) atau Ctrl+D (di Linux dan macOS).


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


2. Mengenal Mode Operasi Script

Mode operasi script Python adalah cara menjalankan program Python melalui file skrip yang berisi serangkaian pernyataan Python. Dalam mode ini, kalian menuliskan kode Python dalam file teks dengan ekstensi .py, dan kemudian menjalankan file tersebut menggunakan interpreter Python.


Mode operasi satu ini sangat berguna untuk proyek-proyek yang lebih besar dan kompleks, di mana kalian ingin menyimpan dan mengelola kode dalam file terpisah dan menjalankannya secara berulang. Cara ini juga memudahkan untuk mengatur struktur kode dengan lebih baik, serta memanfaatkan fitur-fitur dari IDE seperti highlighting sintaks, autocompletion, dan debugging


3. Mana yang Lebih Baik?

python

Tentunya masing-masing mode operasi punya kelebihan dan kekurangan serta penggunaannya juga disesuaikan dengan kebutuhan. Mode operasi interaktif Python akan lebih cocok untuk:

  • Eksplorasi cepat: kalau kalian ingin menguji potongan kode, menjalankan fungsi, atau menguji kode secara langsung, mode ini jauh lebih praktis.

  • Belajar sintaks dan fungsi: Ketika kalian mempelajari Python, interaktif mode membantu memahami sintaks dan fungsi secara langsung tanpa perlu membuat file skrip terpisah.

  • Debugging cepat: Cocok untuk kalian yang ingin melihat hasil dari fungsi tertentu saat debugging secara cepat tanpa perlu skrip terpisah.

Sedangkan mode operasi script lebih baik untuk:

  • Proyek yang lebih besar: Untuk proyek yang lebih besar dan lebih kompleks, menggunakan file skrip akan sangat membantu mengatur kode ke dalam modul-modul yang terpisah, memisahkan logika dan fungsi, dan membuat kode lebih terstruktur.

  • Mengelola kode: Mode skrip juga lebih praktis untuk menyimpan kode dalam file terpisah, sehingga kalian dapat mengelola versi yang berbeda dan berkolaborasi dengan tim secara lebih mudah.

  • Pengujian dan eksekusi berulang: Mode skrip membantu kalian menjalankan kode yang sama berulang kali dan secara konsisten, menjalankan tes unit, dan mengotomatisasi tugas-tugas yang berulang.

  • Penerapan proyek: Ketika kalian mulai mengembangkan aplikasi atau proyek, mode skrip lebih mudah digunakan.


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


4. Adakah Mode Operasi Lainnya?

python

Selain mode operasi interaktif dan script, ada juga beberapa mode lain yang terkait dengan pengembangan Python. Berikut adalah beberapa di antaranya:

  • IPython: Mode ini adalah perluasan dari Mode Operasi Interaktif bawaan Python dengan fitur-fitur tambahan seperti auto-completion yang lebih baik, pengelolaan history yang lebih baik, dukungan untuk shell commands, dan banyak lagi.

  • Jupyter Notebook: Jupyter Notebook adalah lingkungan interaktif yang memungkinkan kalian menggabungkan kode, teks naratif, gambar, grafik, dan formula dalam dokumen tunggal. Mode ini sangat populer dalam analisis data dan ilmu data karena memungkinkan eksplorasi data yang kaya.

  • Debugging Mode: Python memiliki dukungan bawaan untuk debugging menggunakan modul pdb (Python Debugger). Kalian dapat menjalankan skrip dalam mode debugging untuk melacak masalah dalam kode dan mengamati perubahan nilai variabel saat program berjalan.

  • Jython dan IronPython: Merupakan implementasi Python untuk platform Java (Jython) dan platform .NET (IronPython). Sangat membantu untuk menjalankan kode Python ketika ingin mengintegrasikan kode Python dengan lingkungan Java atau .NET.

  • Python Interactive Shells dalam IDE: Banyak Integrated Development Environments (IDE) seperti PyCharm, Visual Studio Code, dan IDLE (Python's Integrated Development and Learning Environment) menyediakan interaktif shells yang terintegrasi di dalamnya, memungkinkan kalian untuk menjalankan kode dan melihat hasilnya dalam lingkungan yang lebih kaya fitur.

Masih terdapat banyak mode operasi lainnya yang bisa diterapkan pada Python tergantung dari kondisi coding atau kebutuhannya. Nah, sehingga penting bagi kalian untuk memahami dasar-dasar Python agar tahu kebutuhan mode operasi yang sesuai dengan coding kalian, kan. DQLab hadir untuk membantu proses belajar yang menyenangkan dan mudah diakses dari manapun. Selain itu, DQLab adalah platform belajar pertama yang terintegrasi dengan ChatGPT loh! Lalu manfaatnya apa?

  • Membantu kalian menjelaskan lebih detail code yang sedang dipelajari

  • Membantu menemukan code yang salah atau tidak sesuai

  • Memberikan solusi atas problem yang dihadapi pada code

  • Membantu kalian belajar kapanpun dan dimanapun

Selain itu, DQLab juga menggunakan metode HERO yaitu Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Tunggu apa lagi, segera Sign Up dan kembangkan kemampuan kalian menggunakan Python! 


Penulis : Dita Feby 

Editor : Annissa Widya 


Mulai Karier
sebagai Praktisi
Data Bersama
DQLab

Daftar sekarang dan ambil langkah
pertamamu untuk mengenal
Data Science.

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login