21 Alat Python Esensial

Python adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer. Sederhana, kuat, dan didukung komunitas yang berkontribusi pada proyek open-source. Banyaknya kegunaan Python menjadi alasan bahasa ini sangat populer; Anda dapat membangun perangkat lunak, mengembangkan layanan web, melakukan analitik dan visualisasi data, serta melatih model machine learning secara gratis. 

Daftar alat Python yang disebutkan dalam artikel ini akan membantu pemula memulai perjalanan pengembangan Python. Ini juga akan membantu para profesional data dan pengembang Python menjadi lebih produktif. Jadi, di tahap mana pun Anda berada dalam perjalanan Python, alat-alat ini dapat membantu Anda memaksimalkan bahasa tersebut. 

Alat Pengembangan Python

Alat pengembangan membantu kita membangun solusi Python yang cepat dan andal. Ini mencakup Integrated Development Environment (IDE), manajer paket Python, dan ekstensi produktivitas. Alat-alat ini memudahkan pengujian perangkat lunak, debug, dan penerapan solusi ke produksi. 

1. Jupyter Notebook

Jupyter Notebook adalah IDE berbasis web untuk bereksperimen dengan kode dan menampilkan hasilnya. Cukup populer di kalangan data scientist dan praktisi machine learning. Ini memungkinkan mereka menjalankan dan menguji potongan kode kecil serta melihat hasilnya alih-alih menjalankan seluruh berkas.

 Jupyter Notebook memungkinkan kita menambahkan deskripsi dan heading menggunakan markdown serta mengekspor hasilnya dalam bentuk berkas PDF dan .ipynb. 

Ketika Anda memadukan komputasi ilmiah dengan pengembangan Python, Anda mendapatkan Jupyter Notebook. Saat ini, pengajar menggunakannya untuk mengajar kursus data science, analis data menggunakannya untuk membuat laporan, dan engineer machine learning memanfaatkannya untuk eksperimen dan membangun arsitektur model berkinerja tinggi. 

Salah satu alat Jupyter notebook cloud gratis adalah DataLab yang dibuat oleh DataCamp. DataLab berjalan sepenuhnya di browser, sehingga Anda tidak perlu memasang apa pun di komputer untuk mulai menggunakannya. Pelajari tutorial Jupyter kami untuk mempelajari cara menggunakannya. 

Alat ini tidak akan ke mana-mana di masa depan; orang-orang membangun solusi siap produksi dengannya, dan raksasa teknologi seperti AWS juga mengintegrasikannya ke dalam ekosistem komputasi cloud. 

2. Pip

Pip adalah alat yang menggunakan Python Package Index untuk memasang dan mengelola perangkat lunak Python. Ada 393.343 proyek yang dapat Anda unduh dan pasang dengan sangat cepat. Ekosistem Python bergantung padanya. 

pip install <package_name> 

Pip bukan sekadar installer. Anda dapat membuat dan mengelola environment Python, memasang dependensi, serta memasang paket dari repositori pihak ketiga menggunakan URL. Pelajari lebih lanjut tentang pip dengan mengikuti tutorial PIP Python Tutorial.

python -m pip install -r requirements.txt

3. VSCode

Visual Studio Code gratis, ringan, dan merupakan editor kode yang kuat. Anda dapat membangun, menguji, menerapkan, dan memelihara semua jenis aplikasi tanpa meninggalkan jendela perangkat lunak. Dilengkapi dengan penyorotan sintaks, pelengkapan kode otomatis, dukungan bahasa, Git, dan debug in-line. Anda dapat menggunakan ekstensi untuk menyiapkan sistem pra-bangun dan menerapkan aplikasi ke cloud.

VSCode adalah IDE paling populer di dunia, dan popularitasnya terutama karena ekstensi gratis yang meningkatkan pengalaman pengguna. Ekstensi memungkinkan data scientist menjalankan eksperimen di Jupyter notebook, mengedit berkas markdown, mengintegrasikan server SQL, berkolaborasi dalam proyek, melengkapi kode otomatis, dan bantuan kode in-line. Alih-alih menggunakan banyak perangkat lunak, Anda dapat memakai ekstensi dan menjalankan semuanya dari VSCode seperti terminal bash dan browser.

Alat Web Scraping Python

Web scraping memungkinkan data scientist dan analis mengumpulkan data dari situs web. Bagian tersulit dari web scraping adalah membersihkan data dan mengubahnya menjadi format yang dapat dibaca dan terstruktur. Di bagian ini, kita akan mempelajari alat yang paling sering digunakan untuk melakukan web scraping dan pembersihan data. 

4. Requests

Requests memudahkan Anda mengirim permintaan HTTP. Alih-alih menambahkan autentikasi, argumen, dan string kueri konfigurasi secara manual ke URL, Anda dapat menggunakan API requests dan memanfaatkan metode get JSON. Requests merupakan pustaka yang cukup populer di kalangan profesional data untuk scraping situs web multi-halaman. 

5. Beautiful Soup

Beautiful Soup digunakan untuk membersihkan dan mengekstrak data dari HTML dan XLM. Alat ini digunakan untuk mengurai teks HTML dan memungkinkan data scientist mengubah data teks menjadi tabel terstruktur atau pandas dataframe. 

Dengan beberapa baris kode, Anda dapat mengekstrak data HTML yang kompleks. Dalam beberapa kasus, Anda hanya memerlukan tag tabel, dan Anda dapat mengakses seluruh data tanpa mengurai teks. 

Pelajari lebih lanjut tentang Beautiful Soup dengan membaca tutorial cara melakukan scraping Amazon dengan Beautiful Soup.

6. Scrapy

Scrapy adalah kerangka kerja open-source dan kolaboratif untuk web scraping dan web crawling. Cepat, sederhana, dan dapat diperluas untuk merayapi situs web multi-halaman guna mengekstrak data dalam format terstruktur. Umumnya digunakan untuk penambangan data, pemantauan, dan pengujian otomatis. 

Pelajari lebih lanjut tentang Scrapy dengan membaca tutorial Membuat Web Crawler di Python.

Alat Pengembangan Web Python

Python memiliki salah satu kerangka kerja pengembangan web terbaik. Anda dapat membuat halaman web, aplikasi web, atau web API hanya dengan mengetik beberapa baris kode. Alat-alat ini ramah bagi pemula dan tidak mengharuskan Anda menguasai bahasa seperti HTML, CSS, dan JS. 

7. Flask

Flask adalah kerangka kerja web open-source untuk membangun aplikasi web dan REST API. Lebih mudah dipelajari daripada kerangka kerja Django, dan dengan beberapa baris kode, Anda dapat menyusun web API sederhana yang dapat dijalankan secara lokal. 

Flask didasarkan pada toolkit WSGI (Web Server Gateway Interface) dan mesin templat Jinja2. Dapat digunakan untuk membuat aplikasi web sederhana maupun skala besar seperti situs blog, aplikasi media sosial, halaman web portofolio, aplikasi machine learning, dan dasbor analitik. 

Pelajari lebih lanjut tentang Flask dengan membaca tutorial Menerapkan Model Machine Learning menjadi API dengan Python Flask.

8. Streamlit

Streamlit adalah cara tercepat dan termudah untuk membangun dan berbagi aplikasi web. Anda dapat membuat portofolio data science, dasbor analitik, aplikasi web machine learning, tutorial edukasi, serta aplikasi geospasial dan computer vision dalam hitungan menit. Anda hanya perlu menambahkan widget seperti mendeklarasikan variabel di Python. Tidak perlu mempelajari pengembangan back-end, mendefinisikan rute, menangani permintaan HTTP, HTML, CSS, dan JavaScript. 

Bagi data scientist dan analis, ini adalah gerbang menuju dunia pengembangan web. Itulah sebabnya sebagian besar data scientist menggunakan Streamlit untuk mendemonstrasikan laporan keuangan, riset, dan konsep machine learning. Lihat tutorial Streamlit untuk membangun aplikasi web pertama Anda dalam beberapa menit. 

9. FastAPI

FastAPI adalah kerangka kerja web untuk membuat web API berperforma tinggi. Mirip dengan Streamlit, hanya membutuhkan beberapa baris kode untuk membangun aplikasi web siap produksi. Setelah diterapkan, Anda dapat mengakses aplikasi melalui antarmuka GUI atau mengirim permintaan HTTP. 

Cepat, intuitif, dan tangguh. Anda dapat menerapkan model machine learning tanpa repot. Ini juga digunakan untuk manajemen krisis internal dan manajemen autentikasi untuk aplikasi web.

Alat Analisis Data Python

Alat analisis data memungkinkan pengguna mengambil, membersihkan, dan memanipulasi data untuk analisis statistik. Setiap profesional data harus memahami fungsi inti alat ini untuk melakukan tugas analisis data, machine learning, rekayasa data, dan business intelligence. 

10. pandas

pandas adalah gerbang menuju dunia data science. Hal pertama yang Anda pelajari sebagai pemula adalah memuat berkas CSV menggunakan read_csv(). pandas adalah alat esensial bagi semua profesional data. 

Anda dapat memuat dataset, membersihkannya, memanipulasinya, menghitung statistik, membuat visualisasi, dan menyimpan data ke berbagai format berkas. API pandas sederhana dan intuitif. Anda dapat memuat dan menyimpan berkas CSV dan teks, Microsoft Excel, basis data SQL, serta format berkas HDF5 yang cepat. 

Pelajari lebih lanjut tentang pandas dengan mengikuti kursus Data Manipulation with pandas.

11. Numpy

NumPy adalah paket Python fundamental untuk komputasi ilmiah, dan sebagian besar alat modern dibangun di atasnya. Sebagai data scientist, Anda akan menggunakan array Numpy untuk perhitungan matematis dan penanganan data. Ini menyediakan objek array multidimensi untuk melakukan operasi cepat seperti logika, manipulasi bentuk, pengurutan, seleksi, operasi statistik dasar, dan simulasi acak.

Numpy akan membantu Anda memahami dasar-dasar matematika dalam data science dan cara mengonversi persamaan kompleks menjadi kode Python. Anda dapat menggunakannya untuk membuat model machine learning, rumus statistik kustom, simulasi ilmiah, dan melakukan tugas analitik data tingkat lanjut. 

Pelajari lebih lanjut tentang NumPy dengan mengikuti kursus Introduction to NumPy.

12. SQLAlchemy

SQLAlchemy adalah toolkit SQL Python untuk mengakses dan mengelola basis data relasional. Menggunakan Object Relational Mapper untuk menyediakan fitur kuat dan fleksibilitas SQL. 

Alat ini diperlukan bagi data scientist dan analis yang terbiasa melakukan pemrosesan dan analitik data di Python. Anda dapat menggunakan skrip SQL untuk melakukan analisis data atau menggunakan pendekatan berbasis objek dengan API Python yang intuitif untuk menjalankan tugas serupa secara efektif. 

Pelajari lebih lanjut tentang SQLAlchemy dengan mengikuti kursus Introduction to Databases di DataCamp.

13. Dask

Dask adalah alat esensial untuk memproses big data atau berkas berukuran besar. Ia menggunakan komputasi paralel untuk melakukan tugas serupa dengan pustaka seperti NumPy, pandas, dan scikit-learn. 

Menjalankan fungsi logis sederhana pada dataset besar berukuran 4GB akan memakan waktu setidaknya 10 menit. Bahkan dengan mesin yang lebih baik, Anda tidak dapat memangkas waktu pemrosesan menjadi beberapa detik. Dask menggunakan penjadwalan tugas dinamis dan pengumpulan data paralel untuk mencapai hasil cepat dengan mesin yang sama. 

API-nya mirip dengan pandas dan scikit-learn. Fleksibel, native ke Python, dapat diskalakan naik (1000 core) maupun turun (single core), serta memberikan umpan balik dan diagnosis cepat untuk membantu pengguna. 

Pelajari lebih lanjut tentang Dask dengan mengikuti kursus Parallel Programming with Dask.

Alat Visualisasi Data Python

Visualisasi data memberi nyawa pada analisis data. Jika Anda ingin menjelaskan sesuatu kepada eksekutif non-teknis, Anda perlu menyajikan cerita data dengan menampilkan bagan batang, plot garis, sebar, peta panas, dan histogram. Alat visualisasi membantu analis data membuat visualisasi yang interaktif, berwarna, dan rapi hanya dengan beberapa baris kode. 

14. Matplotlib

Matplotlib adalah gerbang ke dunia visualisasi data. Anda akan mempelajarinya di banyak pengantar visualisasi data. 

Dengan Matplotlib, Anda dapat membuat visualisasi statis, animasi, dan interaktif yang sepenuhnya dapat disesuaikan. Antarmukanya intuitif, dan Anda dapat menggunakannya untuk membuat plot 3D, multilevel, dan visualisasi yang mendetail. Ada ratusan contoh berbagai visualisasi yang tersedia di galeri.

Anda dapat mempelajari lebih lanjut tentang Matplotlib dalam kursus Data Visualization with Matplotlib kami..

15. Seaborn

Seaborn adalah antarmuka tingkat tinggi berbasis Matplotlib untuk membuat grafik statistik yang menarik. Mirip dengan Matplotlib, Anda dapat menghasilkan visualisasi interaktif hanya dengan satu baris kode. 

Alat ini sangat mudah diadaptasi dan sangat membantu ketika Anda baru dalam visualisasi data. Untuk kustomisasi, Anda selalu dapat menggunakan matplotlib untuk membuat beberapa grafik, mengedit sumbu, judul, atau bahkan warna. Dalam beberapa kasus, seaborn akan menghitung semuanya untuk Anda dan menampilkan distplot, violin plot, residplot, implot, joint plot, dan boxplot. 

Pelajari lebih lanjut tentang Seaborn dengan mengikuti kursus Data Visualization with Seaborn di DataCamp.

16. Plotly

Saat Anda menginginkan fitur Tableau atau PowerBI, gunakan pustaka Python Plotly untuk menampilkan grafik interaktif berkualitas publikasi. Anda dapat memperbesar grafik, mengisolasi satu batang, memfilter, bahkan menganimasikannya sesuai kebutuhan. 

Ia hadir dengan kontrol kustom dan memungkinkan Anda menganimasikan visualisasi serta melakukan transformasi data. Plotly juga memiliki widget Jupyter, grafik 3D, grafik AI, grafik finansial, dan grafik ilmiah. 

Plotly adalah alat terbaik untuk membuat laporan Jupyter berbasis analitik data. Alih-alih membuat banyak plot statis, Anda dapat membuat satu dan menambahkan kontrol kustom untuk mengeksplorasi serta menjelaskan insight data. 

Anda dapat mempelajari cara memanfaatkan Plotly melalui kursus Data Visualization with Plotly kami.

17. Pandas-profiling

Pandas-profiling adalah alat AutoEDA untuk membuat laporan eksplorasi data hanya dengan satu baris kode. Laporan mencakup tipe kolom, nilai yang hilang, nilai unik, statistik kuantil, statistik deskriptif, histogram, korelasi, analisis teks, serta analisis berkas dan gambar. 

Sangat berguna saat Anda memiliki waktu terbatas untuk eksplorasi. Misalnya, selama tes teknis, persiapan rapat tim, dan berpartisipasi dalam kompetisi. 

Alat Machine Learning Python

Alat machine learning digunakan untuk pemrosesan data, augmentasi data, serta pembangunan, pelatihan, dan validasi model machine learning. Alat-alat ini menyediakan ekosistem lengkap untuk melakukan tugas apa pun, dari klasifikasi gambar hingga peramalan deret waktu. 

18. Scikit-learn

Scikit-learn adalah alat open-source untuk melakukan analisis prediktif. Dibangun di atas Numpy, Scipy, dan matplotlib. Scikit-learn membuat machine learning dapat diakses oleh semua orang. Ramah bagi pemula, dan antarmukanya dirancang untuk memenuhi kebutuhan profesional. 

Scikit-learn memungkinkan Anda melakukan klasifikasi, regresi, klastering, reduksi dimensi, prapemrosesan data, dan ekstraksi fitur. Biasanya digunakan untuk data tabular dan pelaksanaan augmentasi data untuk model deep learning. Alat ini juga memungkinkan Anda merapikan banyak proses dengan bantuan pipeline machine learning.  

Pelajari lebih lanjut tentang scikit-learn dengan mengikuti kursus Supervised Learning with scikit-learn kami.

19. Keras

Keras adalah kerangka kerja deep learning untuk memproses data tidak terstruktur dan melatihnya pada jaringan saraf. Dibangun di atas TensorFlow 2 untuk menyediakan akselerasi GPU dan TPU. Dengan Keras, Anda dapat menerapkan model ke server, browser, Android, dan sistem tertanam. 

API Keras menawarkan antarmuka model, lapisan jaringan saraf, callbacks API, optimizer, metrik, pemuat data, model pra-latih, penyetelan model, dan API untuk computer vision serta pemrosesan bahasa alami. Antarmukanya sederhana, cepat, dan kuat. Ramah bagi pemula dan menjadi gerbang menuju dunia deep neural networks. 

Pelajari lebih lanjut tentang Keras dengan mengikuti kursus Deep Learning with Keras kami atau lihat tutorial deep learning Keras.

20. PyTorch

PyTorch adalah kerangka kerja deep learning open-source untuk peneliti dan praktisi machine learning. Ini menyediakan pengalaman debug yang lebih langsung dibandingkan Keras, sekaligus memungkinkan Anda membuat trainer, fungsi loss, dan metrik kustom. 

Fitur utama PyTorch meliputi model serving dan dukungan produksi, pelatihan terdistribusi, ekosistem yang tangguh, dan dukungan cloud. 

PyTorch menyediakan dukungan khusus untuk NLP, computer vision, audio, dan data tabular. Dengan beberapa baris kode, Anda dapat memuat model pra-latih dan menyetelnya ulang pada dataset baru namun serupa. 

Ini adalah masa depan aplikasi deep learning, dan riset machine learning modern didorong oleh ekosistem Torch. 

Lihat kursus Deep Learning with PyTorch untuk mempelajari lebih lanjut tentang aplikasi PyTorch.

21. OpenCV

OpenCV adalah kerangka kerja computer vision untuk mengembangkan aplikasi real-time. Anda dapat menggunakannya untuk memproses gambar, memvisualisasikannya dengan label dan segmentasi, melakukan augmentasi gambar dan video untuk meningkatkan performa machine learning, serta melihat hasil real-time dengan label. Ini adalah alat esensial untuk melakukan pemrosesan gambar dan melatih model deep learning untuk tugas-tugas computer vision. 

Pelajari lebih lanjut tentang OpenCV dengan mengikuti kursus Image Processing di DataCamp.

Kesimpulan

Ke-21 alat Python esensial ini diperlukan untuk pengembangan perangkat lunak dan web, web scraping, analitik dan visualisasi data, serta machine learning. Bahkan jika Anda bukan profesional data, Anda perlu memahami fungsionalitas alat-alat ini untuk memaksimalkan pengalaman pengembangan. 

Jika Anda baru mengenal Python dan ingin menjadi pengembang Python profesional dalam waktu singkat, lihat jalur karier Python Programmer. Dan jika Anda tertarik memulai karier data science, lihat jalur karier Data Scientist with Python.