PROMO SPESIAL 12.12
Belajar Data Science Bersertifikat, 6 Bulan hanya 120K!
0 Hari 22 Jam 5 Menit 15 Detik

Tips Hindari Kesalahan dalam Coding Python Simpel

Belajar Data Science di Rumah 23-Juli-2024
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/3-longtail-senin-01-2024-07-23-144544_x_Thumbnail800.jpg
Follow Instagram dan LinkedIn kami untuk info karir dan topik menarik

Python merupakan salah satu bahasa pemrograman yang paling populer dan banyak digunakan di dunia saat ini. Bahasa ini lebih disukai oleh pemula dan profesional karena sintaksnya yang sederhana dan mudah dipelajari, serta kemampuannya dalam menangani berbagai jenis proyek, mulai dari pengembangan web hingga analisis data. Namun, meskipun Python terkenal keunggulannya karena user-friendly, pemula dan bahkan programmer berpengalaman lumrahnya manusia pada umumnya masih sering melakukan kesalahan saat menulis kode ketika melakukan proses coding atau pemrograman.


Oleh sebab itu, dibutuhkan pemahaman dan langkah yang tepat untuk menghindari kesalahan umum yang sering terjadi.


Ingin tahu bagaimana tips jitu untuk menghindari kesalahan umum dalam coding python sederhana? Yuk, pelajari selengkapnya melalui tips berikut ini! 


1. Menggunakan Penamaan Variabel yang Tidak Jelas

Salah satu kesalahan paling umum dalam coding Python adalah menggunakan penamaan variabel yang tidak jelas. Penamaan variabel yang terlalu singkat atau terlalu panjang dan berbelit-belit dapat membingungkan, serta menyulitkan pemahaman kode, terutama ketika proyek coding tersebut sudah berkembang menjadi lebih besar dan kompleks. Sebagai contoh, menggunakan nama variabel seperti a, b, atau x tanpa konteks yang jelas dapat membuat kode sulit dibaca dan dipahami oleh orang lain, termasuk oleh diri kita sendiri di masa depan.


Sebaliknya, gunakan nama variabel yang deskriptif dan mencerminkan tujuan atau isi dari variabel tersebut, seperti total_sales, user_name, atau item_count. Dengan demikian, kode akan menjadi lebih mudah dipahami dan dikelola.


2. Mengabaikan Penanganan Error dengan Tepat

Mengabaikan penanganan error adalah kesalahan lain yang sering dilakukan, terutama oleh pemula. Pada dasarnya Python memiliki mekanisme penanganan error yang sangat baik melalui penggunaan blok try dan except, namun seringkali hal ini diabaikan. Tanpa penanganan error yang tepat, program dapat berhenti tiba-tiba ketika menemui masalah, yang bisa sangat mengganggu, terutama dalam aplikasi yang kompleks.


Sebagai contoh, membaca file yang tidak ada tanpa penanganan error akan menyebabkan program crash. Untuk menghindarinya, selalu gunakan blok try dan except untuk menangani potensi error dan memberikan respons yang sesuai, seperti memberikan pesan kesalahan yang informatif atau tindakan alternatif. Hal ini akan meningkatkan ketahanan dan kekitalan kode kita. 


Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL


3. Tidak Mengoptimalkan Penggunaan Loop

Loop adalah salah satu struktur kontrol yang paling sering digunakan dalam pemrograman. Namun, penggunaannya yang tidak efisien dapat menyebabkan kinerja yang buruk. Kesalahan umum termasuk menjalankan loop yang tidak perlu atau menggunakan loop bersarang yang dapat digantikan dengan fungsi built-in Python yang lebih efisien, seperti map, filter, atau list comprehensions.


Sebagai contoh, menggunakan loop bersarang untuk memproses elemen dalam daftar bisa digantikan dengan list comprehension yang lebih singkat dan efisien. Dengan memahami dan memanfaatkan fitur-fitur ini, kita dapat menulis kode dengan lebih cepat dan lebih efisien. 


Python

Sumber: medium.com/data-science-indo/ 


4. Mengabaikan Dokumentasi Kode

Dokumentasi yang baik merupakan sebuah bagian penting dari pengembangan perangkat lunak yang sering diabaikan. Tanpa komentar dan dokumentasi yang memadai, kode bisa menjadi sulit dipahami dan dikelola, terutama ketika bekerja dalam tim atau saat harus memperbaiki atau mengembangkan kode di masa mendatang.


Dokumentasi yang baik mencakup komentar yang menjelaskan fungsi, parameter, dan logika dari kode yang ditulis. Gunakan docstring di dalam fungsi, dan metode untuk menjelaskan tujuan dan cara kerja mereka. Dengan demikian, orang lain (atau diri kita sendiri di masa depan) akan lebih mudah memahami dan menjalankan kode tersebut.


5. Kesalahan dalam Penulisan Indentasi

Indentasi merupakan salah satu aspek yang sangat penting dalam Python karena bahasa ini digunakan untuk mendefinisikan blok kode. Kesalahan dalam penulisan indentasi, seperti mencampur spasi dan tab, atau tidak konsisten dalam level indentasi, dapat menyebabkan error yang sulit didiagnosis. Oleh karena itu, penting untuk selalu konsisten dengan gaya indentasi yang digunakan.


Ketika menggunakan indentasi ini sangat disarankan untuk memilih antara spasi atau tab dan tetap konsisten dengan pilihan tersebut di seluruh kode. Banyak editor kode modern menyediakan fitur untuk membantu menjaga konsistensi indentasi, kita harus pandai-pandai untuk memanfaatkan tools tersebut untuk menghindari kesalahan.

Python

Sumber: Technology Strategist


6. Penggunaan Fungsi dan Library yang Tidak Efektif

Python juga memiliki banyak fungsi dan library bawaan yang sangat berguna, namun sering kali programmer pemula tidak memanfaatkannya secara optimal. Mengabaikan penggunaan fungsi dan library ini dapat membuat kode menjadi lebih panjang, kompleks, dan sulit dikelola.


Sebagai contoh, alih-alih menulis fungsi untuk melakukan operasi matematika dasar, gunakan library math yang sudah disediakan oleh Python. Begitu pula dengan operasi file, gunakan library os atau shutil untuk mempermudah tugas-tugas tersebut. Dengan memanfaatkan fungsi dan library bawaan Python, kita dapat menulis kode yang lebih efisien dan mudah dikelola. 

Python

Sumber: medium.com/data-science-indo/ 


Baca juga : Bootcamp Data Analyst with SQL and Python


Kamu ingin menguasai pemrograman Python dengan handal tapi bingung mulai dari mana? Tenang! Segera Sign Up ke DQLab!  Disini kamu bisa banget belajar materi dan tools sesuai kebutuhan industri dari dasar hingga advanced meskipun kamu nggak punya background IT, lho.


Selain itu, kamu juga bisa belajar fleksibel dari mana dan kapan saja dengan bantuan fitur eksklsif Ask AI Chatbot 24 jam. Di sini, ada banyak modul berkualitas yang telah disusun khusus oleh para ahli sesuai kebutuhan industri yang komprehensif. Dilengkapi studi kasus ter-up to date yang membantu para pemula belajar memecahkan masalah dari berbagai industri. 


Tidak cuma itu, DQLab juga sudah menerapkan metode pembelajaran HERO (Hands-On, Experiential Learning & Outcome-based) yang dirancang ramah untuk pemula, dan telah terbukti mencetak talenta-talenta unggulan yang sukses berkarier di bidang data.


Jadi, tunggu apa lagi? Yuk, segera persiapkan diri untuk menguasai berbagai keterampilan pemrograman dengan modul yangl lengkap atau ikuti Bootcamp Data Analyst with SQL and Python sekarang!


Penulis: Lisya Zuliasyari

Mulai Belajar
Python Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajar & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Python

Buat Akun


Atau

Sudah punya akun? Login