Python, bahasa pemrograman yang terkenal dengan sintaksis yang mudah dipahami dan sederhana, telah menjadi pilihan utama bagi banyak pengembang perangkat lunak di seluruh dunia. Keunikannya tidak hanya terletak pada kemudahan penulisan kode, tetapi juga pada ekosistem yang kaya, fleksibilitasnya, dan dukungan komunitas yang kuat.
Apa itu Python
Python adalah sebuah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang sering digunakan untuk pengembangan perangkat lunak, scripting, dan pengembangan web. Dirancang dengan sintaksis yang mudah dibaca dan dipahami, Bahasa pemrograman yang satu ini menjadi pilihan utama bagi banyak pengembang karena kemudahan penggunaannya.
Sejarah Python
Sejarah Python dimulai pada akhir 1980-an ketika seorang pengembang asal Belanda bernama Guido van Rossum memulai proyek yang akan menjadi salah satu bahasa pemrograman paling populer di dunia. Berikut adalah kilas balik singkat tentang sejarahnya:
1989 – Kelahiran Python
Guido van Rossum memulai pengembangannya pada Desember 1989 di Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) di Belanda. Awalnya, dia tertarik untuk membuat sebuah bahasa pemrograman yang mudah dibaca dan dipahami, dengan sintaksis yang bersahabat.
1991 – Python 0.9.0
Versi pertamanya, Python 0.9.0, dirilis pada Februari 1991. Meskipun versi ini masih sangat sederhana, Bahasa pemrograman ini telah menetapkan prinsip-prinsip desain awalnya, seperti sintaksis yang mudah dibaca dan pendekatan “there should be one– and preferably only one –obvious way to do it” (harus ada satu, dan sebaiknya hanya satu cara yang jelas untuk melakukannya).
2000 – Python 2.0
Python 2.0 dirilis pada tahun 2000. Versi ini membawa beberapa perubahan besar, termasuk sistem pengelolaan memori yang lebih baik dan dukungan untuk Unicode. Python 2.0 juga memperkenalkan “list comprehensions” dan “garbage collection.”
2008 – Python 3.0 (Python 3000 atau “Py3k”)
Python 3.0, yang juga dikenal sebagai “Python 3000” atau “Py3k,” dirilis pada Desember 2008. Versi ini mengenalkan perubahan yang signifikan, termasuk pemisahan yang tegas antara string berkode ASCII dan Unicode. Pembaruan ini, meskipun memecah kebelakang kompatibilitas dengan Python 2, diperlukan untuk mengatasi masalah fundamental terkait dengan karakter dan string.
2018 – Python 2 Dihentikan Dukungannya
Pada 1 Januari 2020, Python 2 mencapai akhir siklus hidupnya, dan Python Software Foundation (PSF) secara resmi menghentikan dukungan untuk Python 2. Meskipun banyak proyek dan organisasi telah beralih ke Python 3, beberapa masih menggunakan Python 2 karena ketergantungan pada kode lama.
Saat Ini
Bahasa pemrograman ini terus berkembang dan menjadi salah satu bahasa pemrograman paling populer di dunia. Python digunakan dalam berbagai bidang, termasuk pengembangan perangkat lunak, analisis data, kecerdasan buatan, pengembangan web, dan banyak lagi. Framework populer seperti Django, Flask, dan TensorFlow semuanya menggunakan hal ini sebagai bahasa utamanya.
Cara Kerja Python
Python, bahasa pemrograman yang populer, memiliki cara kerja yang mudah dipahami dan dijalankan. Pengembang menuliskan kode Python dengan sintaksis yang bersahabat, memanfaatkan teks editor atau lingkungan pengembangan terintegrasi. Berbeda dengan bahasa pemrograman yang dikompilasi, hal ini diinterpretasikan langsung oleh interpreter saat program dijalankan, memungkinkan fleksibilitas dalam pengembangan. Proses eksekusi melibatkan pembacaan baris kode satu per satu dan terjemahan menjadi instruksi yang dapat dijalankan oleh mesin.
Selain kemudahan sintaksis, bahasa pemrograman yang satu ini juga memiliki pengelola memori otomatis yang disebut Garbage Collector, yang membantu mencegah kebocoran memori dan meningkatkan efisiensi program. Ekosistem bahasa pemrograman yang satu ini yang kaya memungkinkan pengembang untuk mengimpor pustaka dan modul, memperluas fungsionalitas program dengan mudah. Pengelola paket seperti pip menyederhanakan proses pengunduhan dan instalasi pustaka tambahan.
Python digunakan secara luas dalam berbagai konteks pengembangan, termasuk pengembangan web, analisis data, kecerdasan buatan, dan pemrograman umum. Paradigma pemrograman berorientasi objek, modular, dan fungsional yang didukung oleh Hal ini memberikan pengembang banyak pilihan dalam merancang dan mengimplementasikan program. Dengan cara kerja yang intuitif dan ekosistem yang kuat, Bahasa pemrograman yang satu ini terus menjadi pilihan utama untuk berbagai proyek pengembangan perangkat lunak.
Kelebihan dan Kekurangan Python
Kelebihan Python
Sintaksis yang Mudah Dibaca
Hal ini memiliki sintaksis yang mudah dibaca dan mirip dengan bahasa Inggris, membuatnya ramah pengguna dan mudah dipelajari oleh pemula.
Banyak Library dan Framework
Bahasa pemrograman yang satu ini memiliki ekosistem yang kaya dengan banyak library dan framework untuk berbagai keperluan pengembangan seperti machine learning, web development, dan scientific computing.
Pemrograman Modular
Python mendukung pemrograman modular dan berorientasi objek, memungkinkan pengembang untuk membagi program menjadi modul atau kelas yang lebih kecil.
Kompatibilitas dan Integrasi
Python dapat diintegrasikan dengan bahasa pemrograman lain seperti C dan C++, serta memiliki kemampuan untuk berinteraksi dengan banyak sistem operasi.
Dukungan Community yang Besar
Python memiliki komunitas yang besar dan aktif, sehingga pengembang dapat dengan mudah menemukan dukungan, dokumentasi, dan sumber daya lainnya.
Cross-platform
Python dapat dijalankan di berbagai platform, termasuk Windows, Linux, dan macOS, memungkinkan portabilitas aplikasi.
Pemrograman Berorientasi Objek
Python mendukung paradigma pemrograman berorientasi objek, memungkinkan pemodelan data dengan lebih mudah dan terstruktur.
Banyaknya Penggunaan di Industri
Python banyak digunakan di industri teknologi, ilmu data, kecerdasan buatan, dan pengembangan web, membuatnya menjadi pilihan utama untuk berbagai proyek.
Kekurangan Python
Kinerja Relatif Lambat
Hal ini cenderung memiliki kinerja yang lebih lambat dibandingkan bahasa pemrograman yang dikompilasi, seperti C atau C++.
Global Interpreter Lock (GIL)
GIL di Python dapat menjadi hambatan untuk kinerja paralel di beberapa situasi, terutama pada aplikasi yang membutuhkan pemrosesan paralel intensif.
Konsumsi Memori yang Tinggi
Python dapat mengkonsumsi lebih banyak memori dibandingkan beberapa bahasa lain, terutama pada aplikasi yang memerlukan sumber daya rendah.
Kurang Cocok untuk Pengembangan Mobile
Meskipun ada beberapa framework seperti Kivy, Python tidak sepopuler Java atau Kotlin untuk pengembangan aplikasi mobile.
Ketergantungan terhadap Indentasi
Indentasi yang ketat diperlukan oleh Python untuk menentukan blok kode, yang dapat menjadi kebingungan jika tidak diterapkan dengan benar.
Kurangnya Dukungan untuk Komputasi Paralel Massif
Meskipun terdapat beberapa library dan modul untuk komputasi paralel, Python masih kurang mendukung komputasi paralel massif dibandingkan dengan bahasa-bahasa lain seperti C++.
Versi Python yang Tidak Kompatibel
Terdapat dua versi utama Python, yaitu Python 2 dan Python 3, yang tidak sepenuhnya kompatibel. Hal ini dapat menyebabkan masalah migrasi untuk proyek-proyek yang masih menggunakan Python 2.
Struktur dan Elemen Python
Struktur dasar dalam pengembangan program menggunakan bahasa pemrograman yang satu ini mencakup konsep-konsep seperti kontrol alur, tipe data, dan fungsi. Berikut adalah beberapa komponen struktur dasarnya:
Komentar
Komentar digunakan untuk memberikan penjelasan atau dokumentasi pada kode. Hal ini diawali dengan tanda pagar #.
# Ini adalah komentar
Variabel dan Tipe Data
Variabel digunakan untuk menyimpan data. Bahasa pemrograman yang satu ini memiliki tipe data seperti integer, float, string, boolean, dan lainnya.
angka = 10
teks = “Halo, dunia!”
benar = True
List, Tuple, dan Dictionary
Struktur data seperti list (daftar), tuple, dan dictionary (kamus) digunakan untuk menyimpan sekumpulan nilai.
daftar_angka = [1, 2, 3, 4]
tuple_data = (10, 20, 30)
kamus = {“nama”: “John”, “usia”: 25}
Percabangan (if-else)
Percabangan digunakan untuk mengambil keputusan berdasarkan kondisi tertentu.
if nilai > 70:
print(“Lulus”)
else:
print(“Tidak Lulus”)
Perulangan (for dan while)
Perulangan memungkinkan program menjalankan blok kode berulang kali.
for angka in range(5):
print(angka)while kondisi:
# Blok kode yang diulang selama kondisi terpenuhi
Fungsi
Fungsi digunakan untuk mengorganisasi kode menjadi unit yang dapat digunakan kembali.
def sapa(nama):
print(“Halo, ” + nama + “!”)
Pengecualian (Exception Handling)
Pengecualian digunakan untuk menangani kesalahan atau kondisi yang tidak diinginkan dalam program.
try:
# Blok kode yang mungkin menyebabkan pengecualian
except JenisPengecualian:
# Blok kode penanganan pengecualian
Modul dan Import
Modul memungkinkan pemisahan kode ke dalam file terpisah, dan kata kunci import digunakan untuk mengakses modul atau pustaka eksternal.
import math
hasil_akar = math.sqrt(16)
9. File I/O
Bahasa pemrograman yang satu ini mendukung operasi masukan/keluaran untuk membaca dan menulis ke file.
with open(“file.txt”, “r”) as file:
data = file.read()
Struktur dasar ini membentuk dasar dari banyak programnya, memungkinkan pengembang untuk membuat kode yang terorganisir, mudah dimengerti, dan dapat dipelihara.
Framework Python
Python memiliki sejumlah framework yang kuat dan populer untuk berbagai keperluan pengembangan. Berikut adalah beberapa frameworknya yang terkenal:
1. Django
Django adalah framework web Python yang kuat dan lengkap, dirancang untuk mempermudah pengembangan aplikasi web dengan menyediakan pola desain yang jelas dan fitur-fitur bawaan seperti ORM (Object-Relational Mapping), sistem admin, dan manajemen formulir.
2. Flask
Flask adalah framework web yang ringan dan fleksibel, cocok untuk pengembangan aplikasi web yang lebih kecil atau proyek-proyek yang memerlukan pendekatan yang lebih modular. Hal ini memberikan kebebasan kepada pengembang untuk memilih komponen dan pustaka yang mereka inginkan.
3. FastAPI
FastAPI adalah framework modern untuk pengembangan API (Application Programming Interface) yang cepat dan berkinerja tinggi. Hal ini menggunakan tipedata bahasa pemrograman yang satu ini standar dan menghasilkan dokumentasi otomatis berbasis OpenAPI dan JSON.
4. Pyramid
Pyramid adalah framework web yang fleksibel dan cocok untuk pengembangan aplikasi web dari yang sederhana hingga yang kompleks. Hal ini memberikan kebebasan besar dalam pemilihan alat dan pendekatan pengembangan.
5. Tornado
Tornado adalah framework web dan server HTTP asinkron yang dirancang untuk menangani banyak koneksi secara bersamaan. Ini sering digunakan untuk aplikasi real-time dan streaming.
6. PyQt dan Tkinter
PyQt dan Tkinter adalah dua framework GUI (Graphical User Interface) yang digunakan untuk pengembangan antarmuka pengguna desktop dengan bahasa pemrograman yang satu ini. Hal ini menggunakan Qt toolkit, sementara Tkinter adalah bagian dari distribusi standarnya.
7. Scrapy
Scrapy adalah framework untuk scraping data (ekstraksi data dari situs web) dan crawling (mengumpulkan data dari beberapa sumber). Ini cocok untuk proyek-proyek seperti pembuatan mesin pencari dan pemrosesan data web.
8. Celery
Celery adalah framework untuk mengatur dan menjalankan tugas-tugas yang bersifat asinkron (background tasks) dalam aplikasinya. Ini berguna untuk penjadwalan tugas, antrian pesan, dan pemrosesan distribusi.
9. Dask
Dask adalah framework paralel dan distribusi untuk pengolahan data yang besar. Hal ini menyediakan struktur data tingkat tinggi dan komputasi paralel yang dapat diintegrasikan dengan ekosistem bahasa pemrograman yang satu ini lainnya seperti NumPy, Pandas, dan Scikit-Learn.
10. Pytest
Pytest adalah framework pengujian yang populer untuk pengujian otomatis aplikasinya. Hal ini memudahkan pengembang dalam membuat dan menjalankan unit test serta test fungsional dengan sintaks yang sederhana.
Library Python
Beberapa jenis perpustakaan yang populer di kalangan data scientist meliputi:
TensorFlow
TensorFlow adalah platform open-source end-to-end untuk pembuatan aplikasi machine learning dan komputasi numerik cepat yang dikembangkan oleh Google. Library ini dapat digunakan untuk membuat model deep learning langsung atau dengan menggunakan library wrapper di atas TensorFlow. Fitur utama termasuk efisiensi dalam bekerja dengan ekspresi matematika multidimensi dan dukungan yang baik untuk jaringan saraf dalam, konsep machine learning, serta komputasi GPU/CPU.
NumPy
NumPy (Numerical Python) digunakan untuk bekerja dengan array dan menawarkan fungsi dalam domain aljabar linier, transformasi Fourier, dan matriks. Dikembangkan pada tahun 2005 oleh Travis Oliphant, NumPy menyediakan objek array yang jauh lebih cepat daripada daftar python tradisional.
SciPy
SciPy (Scientific Python) adalah perpustakaan open-source untuk perhitungan ilmiah tingkat tinggi. Dibangun di atas ekstensi NumPy, SciPy digunakan untuk menangani komputasi yang kompleks dan berkolaborasi dengan NumPy dalam pengurutan dan pengindeksan data array.
Pandas
Pandas merupakan perpustakaan penting bagi data scientist yang menyediakan struktur data tingkat tinggi untuk analisis dan manipulasi data. Hal ini memudahkan tugas seperti analisis, manipulasi, dan pembersihan data dengan dukungan operasi seperti penyortiran, pengindeksan ulang, iterasi, dan visualisasi.
Matplotlib
Matplotlib bertanggung jawab untuk merencanakan data numerik, digunakan dalam analisis data untuk membuat visualisasi seperti diagram lingkaran, histogram, scatterplot, dan grafik lainnya.
Keras
Keras adalah API deep learning yang berjalan di atas TensorFlow. Dengan popularitas besar di kalangan pengguna industri dan penelitian, Keras digunakan untuk pembuatan model deep learning dan telah diadopsi oleh banyak organisasi besar termasuk Netflix.
Scikit-learn
Scikit-learn adalah perpustakaan terkenal untuk pengolahan data kompleks dan mendukung berbagai algoritma machine learning, baik yang diawasi maupun tidak diawasi.
PyTorch
PyTorch adalah perpustakaan machine learning yang mengoptimalkan komputasi tensor dan menyediakan API kaya untuk melakukan komputasi tensor dengan akselerasi GPU kuat. Hal ini umumnya digunakan untuk aplikasi deep learning menggunakan GPU dan CPU.
Scrapy
Scrapy adalah perpustakaan open-source untuk mengekstraksi data dari situs web. Menyediakan perayapan web yang cepat, pengikisan layar tingkat tinggi, dan dapat digunakan untuk data mining dan pengujian data otomatis.
Kesimpulan
Dalam perjalanan panjangnya, Python telah membuktikan diri sebagai bahasa pemrograman yang serbaguna dan efisien. Kemampuannya untuk digunakan dalam berbagai bidang, bersama dengan ekosistem yang kaya dan dukungan komunitas yang kuat, menjadikannya pilihan utama bagi banyak pengembang. Meskipun tidak tanpa tantangan, popularitas bahasa pemrograman ini terus tumbuh, menciptakan fondasi yang solid untuk masa depan perkembangan teknologi.
Jangan lewatkan peluang untuk mengasah potensimu dan menjadi bagian dari revolusi teknologi bersama Wangsit. Daftarkan dirimu sekarang dan wujudkan impianmu dalam dunia teknologi!