Di antara banyak pilihan, Python menjadi salah satu bahasa pemrograman terpopuler di kalangan data scientist dan developer. Ini disebabkan karena ekosistem library Python yang luas dan lengkap.
Dengan memilih library yang tepat, kamu bisa mengerjakan segala keperluan–mulai dari analisis data hingga pembangunan aplikasi kompleks–dengan lebih cepat dan efisien.
Kira-kira, apa saja library Python yang sering mereka pakai? Yuk, simak daftar library Python terbaik yang wajib kamu ketahui!
Apa Itu Library Python?
Library Python adalah sekumpulan kode atau modul siap pakai yang dirancang untuk menjalankan fungsi tertentu.
Kamu cukup memanggil fungsi yang tersedia dalam library untuk berbagai kebutuhan seperti pengolahan data, visualisasi, hingga komunikasi dengan web.
Selain itu, library ini juga membuat pengembangan aplikasi jadi lebih mudah, cepat, dan terstruktur.
Contoh Library Python Terbaik sesuai Kegunaannya
Berikut adalah beberapa library Python terbaik yang dapat digunakan untuk kebutuhan tertentu, seperti data science, web development, otomatisasi, maupun natural language processing.
Data Science dan Machine Learning
Python menyediakan ekosistem untuk data science yang kaya sehingga menjadi favorit para ilmuwan data dan developer AI.
Baca juga: Library Python untuk Data Science
1. NumPy
NumPy adalah Library dasar untuk pengolahan array dan komputasi numerik. Di dalamnya, terdapat struktur data array multidimensi yang efisien dan fungsi matematis yang kompleks.
2. Pandas
Kamu bisa menggunakan library Pandas untuk memanipulasi data tabular dan analisis data. Berkat struktur data frame-nya yang powerful, Pandas memudahkan proses filtering, grouping, hingga pengolahan data dalam format CSV, Excel, dan SQL.
3. Matplotlib dan Seaborn
Kedua library ini bisa digunakan untuk visualisasi data. Meskipun Matplotlib menjadi tools andalan untuk membuat grafik statis, Seaborn menawarkan tampilan yang lebih modern dan interaktif.
4. TensorFlow dan PyTorch
TensorFlow dan PyTorch adalah contoh framework deep learning terpopuler. Kamu bisa menggunakannya untuk membangun dan melatih model-model neural network kompleks yang fleksibel.
Baca juga: 7+ Framework Python Paling Populer yang Sering Digunakan Developer
5. Scikit-learn
Library Python ini menyediakan fitur-fitur lengkap untuk machine learning klasik, seperti klasifikasi, regresi, clustering, dan validasi model. Selain itu, library ini juga mudah digunakan dan ideal untuk proyek skala kecil hingga menengah.
Web Development
Ada beberapa framework yang sangat berguna jika kamu ingin membuat aplikasi web dinamis, seperti Django, Flask, dan FastAPI.
1. Django
Django merupakan sebuah framework lengkap dan scalable. Kamu bisa menggunakannya untuk membangun aplikasi besar dan kompleks dengan struktur yang jelas serta fitur-fitur yang out-of-the-box.
2. Flask
Selanjutnya adalah Flask, micro-framework yang ringan dan fleksibel yang cocok untuk pengembangan aplikasi web sederhana atau prototyping yang fleksibel.
3. FastAPI
Ini merupakan framework modern dengan performa tinggi. Library ini cocok digunakan untuk membuat API web dengan mudah dan efisien. Selain itu, FastAPI juga mendukung asynchronous programming dan dokumentasi otomatis.
Otomatisasi dan Pengolahan Data
Kamu bisa menggunakan library Python berikut untuk menerapkan otomatisasi atau pengolahan data sehari-hari.
1. Requests
Requests adalah library yang mempermudah akses dan interaksi dengan API melalui HTTP secara sederhana dan intuitif.
Dengan library ini, kamu bisa mengirim permintaan GET, POST atau mengelola sesi dan cookies dengan mudah.
2. BeautifulSoup dan Selenium
Dengan BeautifulSoup, kamu bisa mengekstraksi informasi dari HTML dan XML. Sementara itu, Selenium sangat cocok untuk pengujian atau otomasi browser secara real-time. Kombinasikan keduanya untuk pengambilan dan pengujian data berbasis web secara efisien!
3. OpenPyXL dan xlrd
Selanjutnya adalah OpenPyXL dan xlrd. Library ini memudahkanmu dalam membuat, membaca, dan memodifikasi dokumen Excel dengan mudah tanpa harus membuka aplikasi spreadsheet!
4. PyAutoGUI
Umumnya, PyAutoGUI digunakan untuk otomatisasi GUI desktop. Dengan PyAutoGUI, kamu dapat membuat skrip yang berjalan di desktop untuk mengotomatisasi tugas-tugas repetitif, seperti klik, ketik, dan navigasi antar aplikasi.
Baca juga: Python untuk Otomatisasi Tugas: Manfaat, Library, dan Tipsnya
Natural Language Processing (NLP)
Beberapa library Python di bawah ini mempermudah pembuatan aplikasi yang mampu memahami, menafsirkan, dan menghasilkan bahasa manusia secara otomatis dengan tingkat akurasi tinggi!
1. NLTK
NLTK adalah toolkit dasar NLP yang dilengkapi dengan modul untuk tokenisasi, stemming, parsing, hingga analisis linguistik.
Di dalamnya, terdapat banyak contoh dokumentasi yang mempermudahmu untuk mempelajari NLP secara komprehensif.
2. SpaCy
SpaCy merupakan library NLP yang banyak digunakan untuk aplikasi berbasis bahasa alami di industri.
Library ini unggul karena kecepatan dan efisiensinya sehingga ideal untuk pengolahan teks dalam volume besar serta integrasi ke dalam aplikasi komersial.
3. Transformers
Library ini berisikan model pre trained besar untuk text generation, classification, translation, dan banyak tugas NLP kompleks lainnya.
Dengan Transformers, kamu bisa menggunakan state-of-the-art model seperti BERT, GPT, dan lain-lainnya tanpa harus melatihnya dari awal.
4. Gensim
Library Python terbaik yang terakhir adalah Gensim. Biasanya, library ini digunakan untuk mengelola koleksi dokumen dan informasi tekstual.
Berkat Gensim, kamu bisa mengoptimalkan pemrosesan data teks dalam jumlah besar dan menemukan pola secara otomatis dalam kumpulan dokumen besar.
Kuasai Fundamental Python Bersama Coding Studio!
Nah, sekarang kamu sudah tahu beberapa library Python terbaik yang sering dipakai para data scientist dan developer untuk mempercepat pengembangan serta analisis data.
Dengan menguasai berbagai library ini, kamu akan banyak peluang dan meningkatkan produktivitas kerja!
Mau belajar Python dari nol? Mari pertimbangkan untuk mengikuti kursus Python dari Coding Studio! Dalam kelas ini, kamu akan mempelajari konsep dasar sintaks, logika pemrograman, hingga teknik pemecahan masalah berbasis kode.
Berkat pendekatan praktis dan berbasis proyek nyata, kamu bisa mengerjakan project nyata untuk mendapatkan sertifikasi resmi dari Coding Studio.
Sudah cukup tertarik? Yuk, klik tautan di atas dan mulai langkahmu untuk berkarier menjadi seorang python developer!