Library Python Kenali Perbedaan Module, Package, dan Library Pada Python

Pada Python, terdapat yang namanya library. Library Python ini akan membawahi berbagai fungsi yang ada. Sehingga ketika kita ingin menggunakan sebuah fungsi, maka kita harus memanggil library yang membawahinya terlebih dahulu. Library ini dapat diibaratkan sebagai rumah, jika kita ingin bertemu dengan seseorang maka kita harus menuju rumahnya terlebih dahulu.

Python adalah salah satu bahasa pemrograman paling populer yang digunakan oleh para Data Scientist dan developer software untuk mengolah data-data, khususnya data berukuran besar. Bahasa pemrograman Python dapat digunakan untuk memprediksi sesuatu yang akan terjadi berdasarkan data historis, mengotomatiskan tugas, menyederhanakan proses, dan mengolah data untuk menemukan insight dalam Business Intelligence. Python memiliki banyak packages, modules dan library di bidang Data Science.

Apakah perbedaan antara module, package dan library pada Python? Pertanyaan tersebut merupakan pertanyaan dasar yang muncul ketika sahabat data baru memulai belajar Python. Pada kali ini, DQLab akan membahas secara menyeluruh tentang perbedaan yang signifikan antara ketiga hal ini. Simak penjelasan berikut ini ya!

1. Module Python

Module pada Python adalah sebuah file yang berisikan sekumpulan kode fungsi, class dan variabel yang disimpan dalam satu file berekstensi .py dan dapat dieksekusi oleh interpreter Python. Nama dari module .py merupakan nama nama dari file itu sendiri. Misalkan kita memiliki file bernama "dqlab.py", maka kita telah membuat sebuah module bernama "dqlab. Dan module sendiri bisa memiliki berbagai macam isi, baik itu fungsi, class, maupun variabel.

Setiap module memiliki tabel simbol pribadi sendiri, yang digunakan sebagai tabel simbol global oleh semua fungsi yang didefinisikan dalam module. Dengan demikian, penulis module dapat menggunakan variabel global dalam module tanpa khawatir jika mengalami kesamaan yang tidak disengaja dengan variabel global pengguna. Module digunakan untuk memecah sebuah program besar menjadi file yang lebih kecil agar lebih mudah dimanage dan diorganisir. Module membuat kode bersifat reusable, artinya satu module bisa dipakai berulang dimana saja diperlukan.

Baca juga : Belajar Data Science: Kenali Dasar Bahasa Pemrograman Python yang Cocok bagi Pemula

2. Package pada Python

Paket pada Python adalah sekumpulan module python yang berada dalam sebuah folder serta memiliki satu module constructor (__init__.py). Paket ini merupakan sebuah cara untuk mengelola dan mengorganisir module-module python dalam bentuk direktori, memungkinkan sebuah module untuk diakses menggunakan "namespace" dan dot lokasi. Untuk apa module constructor (__init__.py) pada sebuah package? File constructor berfungsi untuk memberi tahu python interpreter bahwa folder tersebut adalah sebuah package. Jadi, setiap direktori atau folder yang berisi module constructor __init__.py akan diperilakukan sebagai pakcage.

Package merupakan kumpulan dari module-module, dimana module adalah file Python (.py) yang berisi kumpulan class, fungsi, variabel, dan code Python lainnya. Secara sederhana gambaran dari package dan modul adalah seperti berikut

3. Library Pada Python

Library pada Python merupakan gabungan dari sekumpulan package dan module dengan fungsionalitas yang sama dengan tujuan untuk memudahkan kalian dalam membuat suatu aplikasi, tanpa harus menulis banyak kode. Library pada Python merupakan sebutan untuk kode program tambahan yang digunakan dalam kebutuhan tertentu. Python mempunyai lebih dari 140.000 library yang dikembangkan melalui open source project sehingga kamu yang sebagai pemula, bisa belajar dengan gratis. Dengan menggunakan library pada Python, kamu akan dapat menghasilkan kode secara efisien dan menghemat waktu tanpa harus menulis seluruh skrip.

Library juga bersifat reusable yang berarti bisa digunakan berkali - kali, dimana saja dan kapan saja. Berikut ini beberapa contoh library yang umum digunakan oleh praktisi data, yaitu:

• TensorFlow

• Scikit-Learn

• Numpy

• Keras

• PyTorch

• LightGBM

• Eli5

• SciPy

• Theano

• Pandas

 Baca juga :  Python : Kenali 3 Buku yang Akan Mempercepat Kamu Dalam Belajar Python

4. Yuk Mulai Belajar Menjadi Data Scientist Bersama DQLab!