Untuk Apa Python Digunakan?

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang pertama kali dirilis pada tahun 1991 oleh Guido van Rossum, dengan berbagai aplikasi termasuk ilmu data, pembelajaran mesin dan AI, pengembangan perangkat lunak, dan bahkan game.

Dengan fokusnya pada pengalaman pengembang dan keterbacaan kode, banyak orang merasa sangat produktif untuk bekerja dengan Python, karena mereka dapat fokus pada fungsionalitas inti aplikasi mereka, daripada tugas pemrograman tingkat rendah.

Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling cepat berkembang dan paling populer. Survei Stack Overflow tahun 2019 menemukan bahwa Python adalah bahasa terpopuler keempat secara keseluruhan, dan bahasa nomor dua yang paling disukai, yang menggambarkan bagaimana programmer tidak bisa mendapatkan cukup dari Python akhir-akhir ini.

Dalam artikel ini, kami akan menjawab pertanyaan yang sering diajukan “Untuk apa Python digunakan?”, dan menjelaskan banyak aplikasi dari bahasa yang banyak dicari ini.

Jika Anda belum melakukannya, lihat kursus Pengenalan Python dan Python untuk Analisis Data kami, tetapi untuk saat ini, mari selami beberapa penggunaan dunia nyata dari bahasa yang terinspirasi Monty Python ini untuk mengetahui lebih lanjut!

Monty Python
Monty Python dan Cawan Suci (Sumber)

Ilmu data

Ilmu data menjelaskan penggunaan alat seperti pemrograman, proses, dan algoritme untuk mengekstrak informasi dan wawasan yang berguna dari data. Cukup sering, ini adalah kumpulan data yang sangat besar, yang tidak dapat dengan mudah dianalisis tanpa alat tersebut. Menurut survei Stack Overflow pada tahun 2017, Python adalah bahasa pemrograman ketiga yang paling banyak digunakan untuk ilmu data.

Ilmu Data Python
Sumber

Orang sering menggambarkan Python sebagai “termasuk baterai,” yang berarti banyak alat berguna yang mungkin ingin digunakan orang disertakan dan terpasang saat Anda menginstal Python di komputer Anda. Ini terutama berlaku untuk ilmu data, karena dilengkapi dengan banyak perpustakaan bawaan yang dapat Anda gunakan untuk tujuan itu.

Namun, jika pustaka tersebut tidak sesuai dengan apa yang Anda lakukan, ada banyak pustaka sumber terbuka dan gratis yang dapat Anda manfaatkan dengan mudah. Ini karena alat manajemen paket bawaan “pip” (yang merupakan singkatan dari “Pip Installs Packages,” salah satu akronim rekursif yang disukai). Beberapa perpustakaan yang lebih populer termasuk NumPy, Pandas, SciPy, dan matplotlib. Banyak dari ini telah ada sejak lama, yang berarti mereka sangat stabil dan teruji dalam pertempuran.

Baca Juga:  12 Fungsi Excel Paling Berguna untuk Analisis Data

Universitas seperti MIT diketahui menggunakan Python untuk studi yang menarik. Para peneliti di MIT telah mengidentifikasi senyawa antibiotik baru menggunakan algoritma pembelajaran mesin. Mereka menggunakan perangkat lunak sumber terbuka RDKit, kumpulan perangkat lunak yang sebagian ditulis dengan Python.

Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut tentang ilmu data menggunakan Python, pastikan Anda memeriksa Python kami untuk Analisis Data kursus!

Pembelajaran mesin dan AI

Python juga digunakan untuk subset kecerdasan buatan (AI) – pembelajaran mesin, yang menjelaskan penggunaan jenis algoritma tertentu untuk menganalisis kumpulan data dan membuat prediksi pada peristiwa serupa. Ini bisa menjadi bagian dari ilmu data, meskipun juga dapat digunakan untuk tujuan lain, mulai dari pengenalan gambar hingga mendeteksi transaksi penipuan.

Jika Anda pernah berbelanja di Amazon, Anda akan melihat penggunaan Python untuk pembelajaran mesin beraksi. Untuk menunjukkan rekomendasi yang berguna berdasarkan perilaku pembelian Anda, mereka menggunakan Python untuk menganalisis sejumlah besar data yang mereka miliki tentang Anda (menakutkan, tapi keren), dan Python bekerja dengan baik dengan “Big Data”.

Selain itu, pengembang di Netflix mengatakan bahwa mereka menggunakan Python secara ekstensif saat melatih model pembelajaran mesin mereka untuk hal-hal seperti rekomendasi dan menunjukkan karya seni yang berbeda kepada pengguna yang berbeda.

Python Netflix
Sumber

pengembangan web

Ketika Anda mulai berbicara tentang situs web, API, dan aplikasi web, ini adalah bidang pengembangan web – ini melibatkan semua perangkat lunak yang dapat diakses melalui internet.

Anda dapat menganggap situs web memiliki komponen “ujung depan” dan “ujung belakang”. Ujung depan adalah apa pun yang Anda lihat di browser Anda (misalnya, Google Chrome, Firefox, atau Safari). Ini mencakup aspek visual pada halaman, seperti tata letak, font, dan warna, serta beberapa interaktivitas dalam aplikasi web tertentu seperti berinteraksi dengan email di Gmail atau menemukan GIF untuk tweet Anda di Twitter. Semua kode ini berjalan di komputer Anda saat Anda mengunjungi situs web ini.

Bagian belakang dicadangkan untuk lebih banyak fungsi inti dan logika bisnis aplikasi web. Ini termasuk otentikasi (memverifikasi bahwa detail login Anda benar), benar-benar mengirimkan email yang Anda tulis ke orang lain, dan memuat daftar tweet untuk diberikan ke ujung depan agar ditata dengan baik di halaman, dll. Semua ini terjadi di server di suatu tempat di dunia, bukan di komputer yang Anda gunakan saat mengunjungi situs web tersebut.

Baca Juga:  6 Langkah Mudah Membuat Diagram Pie Power BI

Dan di sinilah Python masuk: bagian belakang. Karena fokusnya pada penulisan kode ekspresif, membuatnya mudah untuk fokus pada logika bisnis inti aplikasi Anda. Dua perpustakaan utama yang digunakan untuk pengembangan web dengan Python adalah Django dan Flask.

Jim Carrey mengetik dengan cepat
Sumber

Hal hebat tentang menggunakan Python untuk server web Anda adalah Anda dapat memanfaatkan alat lain yang telah kami sebutkan di atas. Ini memudahkan untuk menyertakan pembelajaran mesin, AI, atau pemrosesan data dalam proyek berbasis web Anda.

Anda mungkin bertanya-tanya bagaimana Python cocok dengan bahasa lain ketika datang ke pemain besar. Perusahaan yang menjadi kata kerja, Google, dikenal luas menggunakan Python untuk banyak proyek mereka sejak awal, bahkan menulis ulang aplikasi yang aslinya ditulis dalam bahasa lain karena Python lebih mudah dirawat dan disebarkan. Pencipta Python, Guido van Rossum, juga bekerja di Google selama beberapa tahun.

Python juga telah digunakan dalam berbagai kapasitas oleh orang-orang seperti Netflix, Spotify, Reddit, dan Instagram – bukan prestasi kecil!

Game dan aplikasi desktop

Jangan salah paham, Anda mungkin tidak akan melihat Python digunakan untuk game beranggaran besar yang membutuhkan kinerja tinggi, tetapi tetap bagus ketika Anda baru mulai belajar cara membuat game. Ini bagus untuk membuat prototipe – dengan PyGame, misalnya – dan ini adalah bahasa yang berguna untuk diketahui sebagai alat yang dapat Anda gunakan untuk mengotomatiskan tugas yang terkait dengan pengembangan game.

Menggunakan perpustakaan seperti PyQT dan Tkinter, Anda dapat membuat aplikasi desktop dengan antarmuka grafis yang bekerja pada berbagai platform, misalnya Linux, Windows, dan Mac. Ini mungkin menghemat banyak waktu jika Anda harus membuat aplikasi terpisah untuk setiap platform.

Scripting dan aplikasi lainnya

Python adalah bahasa skrip, yang berarti tidak seperti bahasa seperti C#, C++, atau Go, di mana program perlu dikompilasi sebelum Anda dapat menjalankannya. Dengan Python, Anda dapat menulis skrip dan langsung menjalankannya. Hal ini membuat penulisan kode di Python cukup fleksibel, karena Anda dapat menulis sedikit kode, lalu menjalankannya dan dengan cepat melakukan penyesuaian atau memperluasnya, lalu menjalankannya lagi.

Baca Juga:  Power Query vs Power Pivot vs Power BI di Microsoft Excel
Skrip Python
Sumber

Pendekatan pengkodean semacam ini sangat cocok untuk mengotomatisasi tugas-tugas sederhana di komputer Anda, seperti memindahkan banyak file, memantau situs web, atau menjalankan server web sederhana.

Komunitas Linux juga merupakan pengguna besar Python – keduanya merupakan proyek sumber terbuka, artinya siapa pun dapat melihat kode sumber dan berkontribusi terhadap perubahan sendiri. Dalam posting blog di situs web mereka, Red Hat (salah satu dari banyak distribusi Linux di sekitar) menguraikan bagaimana Python digunakan di banyak program Linux yang banyak digunakan, seperti Firewalld, yum, dan Ansible.

Integrasi

Seperti yang Anda ketahui sekarang, Python cukup hebat. Namun, seperti banyak bahasa pemrograman tingkat tinggi lainnya, ia memiliki beberapa kelemahan. Misalnya, dibandingkan dengan bahasa tingkat rendah seperti C dan C++, Python cukup lambat. Sekarang, dengan komputer yang kuat di mana-mana, ini bukan masalah besar, tetapi terkadang Anda perlu mendapatkan kinerja sebaik mungkin.

Untungnya, itu tidak berarti bahwa Python sepenuhnya keluar dari meja! Relatif mudah untuk mengintegrasikan Python dengan kode yang ditulis dalam bahasa lain, seperti C atau C++. Ini berarti bahwa Anda dapat menyimpan sebagian besar aplikasi Anda yang ditulis dengan Python untuk pengalaman pengembang yang hebat dan kemudahan pemeliharaan sambil memiliki bit aplikasi Anda yang paling haus daya yang ditulis dalam sesuatu yang lebih berkinerja. Hal ini memungkinkan tim yang berbeda di organisasi Anda untuk fokus pada bagian yang berbeda dari aplikasi Anda, misalnya, ilmuwan data yang bekerja dengan pemrogram.

Hal yang sama berlaku untuk menggunakan perpustakaan yang ingin Anda gunakan yang tidak tersedia di Python, serta bekerja dengan database paling populer di luar sana.

Itu saja, teman-teman

Melihat Anda berhasil mencapai akhir artikel ini, mudah-mudahan, jelas bahwa Python dapat digunakan untuk banyak hal, dan dapat menyelesaikan hampir semua tugas pemrograman, dan bahkan jika tidak, mungkin masih ada cara untuk menggunakan dia! Either way, ini adalah bahasa yang bagus untuk dimiliki di sabuk alat pemrograman Anda.

Tinggalkan komentar