Beberapa penggunaan bahasa pemrograman Python yang paling umum mencakup web development, automasi, software testing, analisis data, machine learning, dan game development.
Nah, untuk lebih jelasnya, kami akan membahas setiap penggunaan tersebut secara mendetail.
Web Development
Web development merujuk pada pembuatan website dan pengelolaannya. Ada dua bagian utama pada website: front-end dan back-end.
Front-end, yang juga disebut sisi klien aplikasi, adalah bagian website yang digunakan pengunjung untuk berinteraksi langsung. Bagian ini mencakup elemen-elemen seperti gambar, tombol, dan menu navigasi.
Sebaliknya, back-end adalah bagian website yang tidak dilihat langsung oleh pengunjung. Sisi server atau back-end menyimpan data website dan memastikan semua hal yang ada pada front-end bisa berjalan lancar.
Python adalah bahasa pemrograman back-end. Web developer bisa menggunakan kode Python untuk mentransfer data ke dan dari server, berinteraksi dengan database, dan mengelola keamanan situs.
Ada banyak framework Python yang sering digunakan dalam web development, termasuk:
- Django. Web framework sumber terbuka dan tingkat tinggi berbasis Python untuk pengembangan cepat website yang aman dengan desain yang rapi.
- Flask. Microframework yang ditulis dalam bahasa Python untuk menyediakan core yang sederhana tapi mudah dikembangkan, hampir tanpa dependensi pada library eksternal.
- CherryPy. Terkenal karena kesederhanaannya, CherryPy memungkinkan developer membangun aplikasi web menggunakan pemrograman yang berorientasi objek, sehingga menghasilkan kode sumber yang lebih kecil dengan waktu yang lebih cepat.
- web2py. Framework full-stack gratis yang bagus untuk mengembangkan aplikasi web portabel yang dijalankan dengan database.
- Pyramid. Berperan sebagai penengah antara microframework dan mega framework, menawarkan fleksibilitas, kontrol, dan ekstensibilitas melalui add-ons dan environment pengembangan.
Automasi dan Scripting Sistem
Automasi adalah proses untuk mengatur komputer atau perangkat lainnya agar bisa menyelesaikan tugas secara otomatis tanpa campur tangan manusia. Sementara itu, scripting adalah penulisan kode untuk menciptakan sistem otomatis tersebut.
Sebagai bahasa scripting, Python bisa digunakan untuk mengotomatiskan berbagai task, baik untuk programmer maupun non-programmer. Beberapa contoh task yang bisa dijalankan oleh skrip automasi adalah:
- Menyelesaikan soal matematika sederhana
- Mengecek error dan duplikat dalam file
- Mengganti nama file
- Mengonversi file
- Memasukkan data ke dalam spreadsheet Excel
- Mengirimkan permintaan HTTP
- Menghitung kurs mata uang
- Mendownload konten
- Menyortir, mengirim, dan membalas pesan teks/email
- Melakukan data scraping pada website
Software Testing
Salah satu langkah penting dalam software development adalah QA. Untuk menjaga kepuasan pelanggan, perusahaan software harus memastikan bahwa produk mereka menawarkan pengalaman pengguna yang berkualitas, konsisten, dan tanpa gangguan.
Namun, mereka juga harus merilis software beserta updatenya dengan cepat dan efisien agar bisa terus unggul dari kompetitor. Nah, di sinilah automasi berguna, khususnya pada langkah testing.
Automated testing atau automasi pengujian berarti menggunakan komputer untuk menjalankan tes, mengelola datanya, dan menganalisis hasilnya secara otomatis untuk menyempurnakan kualitas software. Ini mirip dengan automasi yang tadi dibahas, tapi lebih spesifik ke bidang software development.
Automasi pengujian sangat efisien untuk tugas yang repetitif, misalnya regression testing dan functional testing. Sementara itu, pengujian yang membutuhkan opini dan perkiraan manusia, seperti usability testing, beta testing, dan A/B testing sebaiknya dilakukan secara manual.
Keserbagunaan, skalabilitas, dan popularitas Python membuatnya sangat cocok untuk membangun solusi automasi pengujian dalam software development.
Berikut adalah modul Python yang sering digunakan software engineer dalam software testing:
- Robot Framework. Framework automasi sumber terbuka yang bisa dikembangkan untuk automasi proses robotik dan pengujian, dengan sintaksis yang mudah dipahami menggunakan kata kunci yang bisa dibaca manusia.
- pytest. Framework software testing yang memungkinkan user menulis berbagai tipe kode pengujian dalam bahasa Python. Contohnya adalah unit testing, integration testing, functional testing, dan end-to-end.
- unittest. Juga dikenal sebagai PyUnit, unittest adalah framework unit-testing standar untuk Python. Framework ini dibangun ke dalam library standar Python, dan dibuat berdasarkan JUnit untuk bahasa pemrograman Java.
- behave. Framework Python untuk BDD (behavior-driven development), yaitu teknik software development Agile yang berfokus pada pembuatan software menurut perilaku yang diharapkan oleh user yang berinteraksi dengannya.
- Selenium. Mencakup berbagai tool dan modul untuk memfasilitasi automasi browser. Selenium menyediakan interface tunggal untuk penulisan skrip pengujian dalam beberapa bahasa, termasuk Python. Ada tiga proyek utama Selenium: Selenium WebDriver, Selenium IDE, dan Selenium Grid.
Analisis Data dan Machine Learning
Python telah menjadi bagian yang cukup penting dalam data science dan AI (artificial intelligence) karena mudah dipahami, serbaguna, dan fleksibel.
Data scientist dan analyst menggunakan kode Python untuk big data mining, membangun algoritme machine learning, memanipulasi dan menganalisis data, serta melakukan kalkulasi statistik yang kompleks.
Anda juga bisa menggunakan bahasa pemrograman populer ini untuk membuat berbagai jenis visualisasi data, seperti diagram pie, diagram garis dan bar, 3D plot, serta histogram.
Selain itu, bahasa Python memiliki banyak library yang berguna untuk data analysis dan machine learning. Berikut adalah beberapa contohnya:
- pandas. Library Python yang menawarkan tool untuk memanipulasi dan menganalisis struktur data, tabel angka, dan time series.
- Matplotlib. Library cross-platform ini digunakan untuk menciptakan visualisasi data yang interaktif dan plotting grafis untuk bahasa Python serta ekstensi numeriknya, NumPy.
- NumPy. Singkatan dari Numerical Python. Library sumber terbuka ini mendukung array multidimensi dan matriks, serta menyediakan beragam routine untuk operasi matematis pada array.
- SciPy. Dikembangkan berdasarkan NumPy, SciPy atau Scientific Python adalah library yang berguna untuk komputasi sains dan teknis. Library ini berisi algoritme untuk menyelesaikan soal engineering dan matematis, seperti optimasi, aljabar linear, interpolasi, dan integrasi.
- TensorFlow. Library Python untuk mengembangkan dan melatih model machine-learning menggunakan API tingkat tinggi. Library ini bisa menjalankan deep neural networks untuk berbagai keperluan, seperti pengenalan gambar dan pemrosesan bahasa alami.
- PyTorch. Library machine-learning untuk Python berbasis Torch, library machine learning lainnya untuk bahasa pemrograman Lua. Library ini utamanya digunakan dalam riset deep learning.
- Scrapy. Framework Python open-source untuk crawling website dan mengekstrak data terstruktur dari halamannya.
Pengembangan Game
Berkat kesederhanaannya, Python banyak digunakan dalam pembuatan game basic atau prototipe ringkas game yang lebih rumit. Game populer yang ditulis dengan Python di antaranya adalah The Sims 4, World of Tanks, EVE Online, dan Civilization IV.
Sintaksisnya yang beginner-friendly dan simpel memungkinkan game developer pemula mempelajari Python dengan cepat dan menggunakannya untuk membuat GUI, game 2D dan 3D, serta game visual berbasis novel dan fisika.
Game developer profesional bisa menggunakan kode Python untuk membuat protitipe game dengan cepat, serta menyajikan visualisasi yang bisa dimainkan kepada investor untuk mengumpulkan dana.
Untuk menyajikan prototipe game dalam cara yang paling cepat dan efisien, game developer bisa memanfaatkan berbagai framework Python dalam pengembangan game.
Berikut adalah beberapa framework yang paling umum digunakan:
- pygame. Serangkaian modul Python gratis untuk menulis video game atau membuat program multimedia, yang dikembangkan berdasarkan library Simple DirectMedia Layer (SDL). Library ini portabel dan bisa dijalankan di hampir semua platform dan sistem operasi.
- pyglet. Ditulis seluruhnya dengan Python, pyglet adalah library yang menyediakan API berorientasi objek untuk membuat game dan aplikasi multimedia. Framework ini tidak memerlukan instalasi eksternal, serta menawarkan dukungan native untuk windowing serta format standar gambar dan audio.
- Kivy. Framework Python gratis, cross-platform, dan open-source untuk mengembangkan aplikasi dengan natural user interface (NUI), misalnya game yang menggunakan teknologi multitouch.
- Panda3D. Game engine yang menyediakan beragam subroutine yang berguna untuk 3D rendering dan pengembangan game. Library ini juga menawarkan fitur-fitur seperti scene graph browsing, oprimasi animasi, pemantauan performa, dan error tolerance.
- Ren’Py. Game engine untuk storytelling digital interaktif melalui kata, gambar, dan suara, yang berfokus pada game novel visual dan simulasi kehidupan yang penuh cerita. Selain dukungan Python, library ini memiliki bahasa scripting miliknya sendiri.