Library merupakan koleksi dari banyaknya modul dan paket yang saling terkait dan dapat digunakan berulang kali. Paket atau package merupakan sebuah direktori yang berisi satu atau lebih modul yang terkait dan saling berhubungan. yang terbagi menjadi 2, yaitu :
- Python Standard Library, merupakan jenis library yang telah terinstal secara otomatis ketika kita melakukan instalasi Python, seperti : “os”, “datetime”, “re”
- Python External Library, merupakan kumpulan kode yang telah dikembangkan oleh orang lain atau komunitas dan disediakan dalam bentuk paket atau modul yang dapat diimpor,
Untuk melakukan instalasi library eksternal, dapat melakukan beberapa cara, antara lain menggunakan PIP dan conda.
- PIP, merupakan package manager resmi dari Python yang dapat digunakan untuk mengunduh, menginstal, menghapus, dan mengelola package Python dari Python Package Index (PyPI) dan repositori lainnya, biasanya telah terpasang secara otomatis pada Python versi 2.7.9 ke atas atau Python versi 3.4 ke atas. Jika lokal komputer belum memiliki pip, bisa mengikuti langkah-langkah berikut.
- Unduh file berikut : https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py.
- Buka terminal dan buka folder tempat Anda menyimpan file yang telah diunduh. Kemudian jalankan perintah berikut. python get-pip.py
Sekarang, Anda telah menyiapkan pip sebagai package manager yang mendukung instalasi package dan library Python. Untuk melakukan instalasi, Anda bisa mengikuti perintah berikut. pip install <nama-package>, Untuk menghapus package, Anda bisa mengikuti perintah berikut. pip uninstall <nama-package>
- Conda, merupakan package manager dan environment manager untuk Python, untuk membuat dan mengelola lingkungan (environment) terisolasi atau terpisah satu sama lain, untuk mencegah konflik yang terjadi antar proyek, dapat diinstal melalui Anaconda dan Miniconda.
Berikut library yang populer digunakan di python, antara lain :
- Library Pengolahan Data, bertujuan untuk membantu dalam manipulasi, analisis, dan pemrosesan data, menyediakan berbagai fungsi dan metode yang memudahkan pengguna untuk melakukan operasi pengolahan data dengan lebih efisien dan cepat, antara lain :
- Pandas, digunakan untuk pengelolaan dan analisis data, menyediakan struktur data dan alat untuk membantu pengguna dalam melakukan manipulasi, pembersihan, transformasi, dan analisis data dengan mudah dan efisien.
- NumPy, digunakan untuk scientific computing pada Python, menyediakan objek array multidimensi, berbagai jenis objek lainnya, seperti masked array dan matrix, dll
- Matplotlib, untuk melakukan visualisasi data.
- Seaborn, untuk visualisasi data sama seperti matplotlib.
- Library File Management, untuk serialization yang membantu pengguna dalam mengelola serta berinteraksi dengan berkas dan direktori pada sistem file.antara lain :
- OS, untuk fungsi-fungsi yang berkaitan dengan sistem operasi, misalnya open(), path(), getcwd(), dan fungsi lainnya.
- JSON (JavaScript Object Notation) yang memiliki beberapa perbedaan karakteristik dengan pickle, yakni berikut :
- JSON adalah format text-serialization dan umumnya menggunakan Unicode atau UTF-8. Sementara pickle bersifat binary serialization.
- JSON dapat dibaca dengan mudah oleh manusia, sementara pickle tidak.
- JSON dapat dioperasikan dan digunakan di luar ekosistem Python. Pickle adalah Python-specific.
- JSON secara default hanya dapat merepresentasikan subset dari built-in type pada Python.
- Pickle dapat merepresentasikan hampir (jika tidak seluruh) tipe Python dan secara default melakukan kompresi data.
- Pickle, termasuk fungsi Object Serialization pada Python. Pickling adalah istilah untuk mengubah objek menjadi byte stream, sedangkan unpickling adalah perlakuan sebaliknya.
- Library Web Scraping, untuk membantu pengguna mengumpulkan data dari halaman web. Proses ini disebut sebagai “web scraping” atau “web crawling”, untuk mengekstraksi informasi dari situs web dan menyimpannya dalam format yang dapat diakses dan digunakan dalam analisis atau aplikasi lainnya, meliputi :
- Beautifulsoup, untuk mengambil data dari halaman web dan mengekstrak informasi yang diperlukan.
- Urllib, untuk scraping konten dari sebuah website.
- Library Machine Learning, untuk melakukan pemelajaran mesin, untuk membantu menyelesaikan permasalahan machine learnin, antara lain :
- Scikit-learn, menyediakan berbagai algoritma pemelajaran mesin siap pakai untuk membantu dalam pengembangan model pemelajaran mesin, pemrosesan data, dan evaluasi kinerja model.
- TensorFlow, untuk mengembangkan machine learning hingga tahap deployment.
- PyTorch, dikembangkan oleh Facebook’s AI Research lab (FAIR), menyediakan alat dan kerangka kerja yang kuat untuk mengembangkan model pemelajaran mesin, terutama dalam konteks jaringan saraf tiruan (neural networks).
- Library Web Development, untuk pengembangan aplikasi web, antara lain :
- Django, adalah high-level Python web framework yang mendukung pengembangan secara cepat, bersih, serta pragmatis.
- Flask, adalah web framework untuk Python yang ditujukan untuk membangun aplikasi web. Flask dirancang dengan tujuan menjadi ringan, fleksibel, dan sederhana.
- FastAPI, adalah web framework untuk Python yang tujuannya merancang dan membangun API dengan cepat, efisien, dan aman, memberikan kinerja yang tinggi, sintaks yang intuitif, serta dukungan otomatisasi dokumentasi yang kuat.
0 comments:
Posting Komentar