Rekomendasi Python IDE Open Source dan Code Editor Terbaik untuk Data Science dan Pengembangan Program

Python adalah bahasa pemrograman yang memiliki fleksibilitas dalam mengembangkan program hingga untuk data science serta komunitas pengguna yang besar. Struktur bahasa yang digunakan Python memungkinkan developer untuk memecahkan masalah yang kompleks dengan baris kode yang sedikit. Penulisan kode pada Python lebih seperti mengobrol dengan komputer sehingga developer akan lebih fokus pada pengembangan programnya. Dengan Python kita bisa membangun aplikasi berbasis web, aplikasi untuk sistem operasi pada smartphone seperti android atau iOS, membuat game, hingga membangun machine learning. Machine learning adalah mesin yang dikembangkan untuk dapat belajar dengan sendirinya tanpa arahan penggunanya. Pembelajaran machine learning berdasarkan data yang telah dilatih dalam mesin. 

Untuk menggunakan Python kita perlu menggunakan Python IDE. Integrated Development Environment atau disingkat IDE merupakan program komputer yang memiliki berbagai fasilitas yang dapat digunakan untuk membangun aplikasi atau website. Setiap IDE memiliki teks editor untuk penulisan kode serta tools untuk melakukan kompilasi serta debugger untuk menunjukkan error yang mungkin terjadi pada program hingga yang lebih canggih untuk membangun Artificial Intelligence (AI). Selain itu, untuk menggunakan bahasa pemrograman Python kita juga dapat menggunakan code editor yang mempunyai fungsi sama dengan IDE hanya saja lebih ringan saat digunakan. Akan tetapi ada kekurangan pada code editor yaitu tidak memiliki tools-tools yang kompleks seperti yang terdapat pada Python IDE. Baik Python IDE ataupun code editor biasanya tergantung developer lebih nyaman menggunakan yang mana. Disamping itu juga tergantung pada kebutuhan, misalnya perlu menggunakan tools yang kompleks bisa memilih Python IDE. Pada artikel kali ini kita akan membahas beberapa rekomendasi Python IDE yang bersifat open source dan code editor yang banyak digunakan developer untuk data science hingga mengembangkan program. Penasaran apa saja? Simak pembahasannya di bawah ini, yuk!

1. Jupyter

Jupyter adalah IDE bersifat open source yang memberikan banyak fitur-fitur canggih di dalamnya. Jupyter merupakan aplikasi  berbasis web yang mendukung 40 bahasa pemrograman termasuk bahasa pemrograman Python. Penambahan komponen HTML dari gambar ke video juga bisa dilakukan dengan menggunakan Jupyter. Jika kamu ingin terjun di bidang data science, Jupyter akan sangat membantu. Banyak library dan fungsi yang tersedia yang memungkinkan kamu bisa mengakses berbagai sumber data, membersihkan data, mengelola data, transformasi data, komputasi matematika dasar atau melakukan pemodelan statistik, melakukan visualisasi data, dan masih banyak lainnya terkait pekerjaan data science. Selain itu, dengan Python IDE kita dapat membuat dan berbagi dokumen yang berisikan kode, teks, persamaan, dan visual. Sekilas tampilan Jupyter IDE bisa kamu lihat pada gambar berikut:

Baca juga : Yuk Cari Tahu Perbedaan Python R dan SQL

2. PyCharm

PyCharm merupakan IDE yang dapat dikatakan menonjol dari segi produktivitasnya. PyCharm dibuat oleh JetBrains yang dikenal sebagai perusahaan yang baik dalam membuat tools untuk software development. Terdapat tiga versi PyCharm yaitu versi Komunitas berlisensi Apache dan versi Edu (Pendidikan) yang bersifat gratis dan versi Professional yang berbayar. Versi Komunitas memiliki fitur yang berbeda seperti auto-completion dan verifikasi kode secara langsung. Sedangkan pada versi Professional yang berbayar memiliki fitur yang lebih canggih dan banyaknya framework penting seperti Intelligent Editor, Debugger, Refactoring, Inspection, dan masih banyak lainnya. PyCharm mendukung pemrograman web dan kode yang ditulis dalam SQL dan bahasa database lainnya. Kita juga dapat menambahkan fungsi lainnya menggunakan plugin eksternal. Namun PyCharm juga memiliki kekurangan yaitu waktu pemuatan yang cenderung lambat. Jika RAM komputer kurang dari 4GB, maka kemungkinan bisa terjadi lag.

3. Rodeo

Rodeo adalah Python IDE bersifat open source dan ringan yang menungkinkan untuk disesuaikan dengan berbagai cara. Terdapat navigator file yang memudahkan developer untuk mencari apa saja yang dibutuhkan. Rodeo memiliki fitur penyorotan sintaks, autocomplete, serta dukungan iPython. Jika kamu membutuhkan IDE yang mendukung project data science atau pembuatan machine learning, maka Rodeo dapat diandalkan. Rodeo juga memiliki bagian untuk tutorial yang dapat membantu pengguna memulai pembelajaran Python. Kita dapat menginstall Rodeo di berbagai sistem operasi seperti Windows, MacOS, atau Linux dan akan otomatis melakukan update setiap ada versi terbarunya. 

4. Visual Studio Code

Visual Studio Code merupakan code editor yang dikembangkan oleh Microsoft dan dapat dipasang di berbagai sistem operasi. Software ini bersifat open source di bawah lisensi MIT. Apa bedanya dengan Visual Studio? Visual Studio lebih dikategorikan sebagai IDE dimana pengguna dapat melakukan debugging, compiling, membuat package, dan lain sebagainya. Biasanya digunakan untuk pengembangan aplikasi .NET untuk cloud, desktop, mobile, atau web. Sedangkan Visual Studio Code dapat digunakan untuk berbagai bahasa pemrograman seperti Python, PHP, JavaScript, dan lainnya. Di Github, VS Code merupakan proyek Microsoft tertinggi sehingga meningkatkan popularitasnya sebagai editor kode. Kita bisa menambahkan bahasa pemrograman ke dalam environmentnya seperti Python. Cara menggunakan VS Code cukup mudah, kamu cukup download VS Code dan install plugin yang sesuai untuk menyesuaikan environment. Visual Studio Code memiliki lebih dari 4700 ekstensi, code management machine dan IntelliSense yang kuat, konsol debugging dan terminal untuk menjalankan perintah server, serta dapat mengimpor pintasan keyboard dari editor Python lain seperti Sublime Text atau Atom.

Baca juga : Mengenal Perbedaan R Python dan SQL

5. Belajar Python Lebih Dalam untuk Menjadi Praktisi Data 

Salah satu syarat untuk menjadi praktisi data adalah menguasai pemrograman. Umumnya bahasa pemrograman yang wajib dikuasai antara lain yaitu Python, R, dan SQL. Namun ada juga perusahaan yang memiliki syarat lebih dari itu misalnya selain Python juga harus menguasai NoSQL, tools visualisasi data seperti Tableau atau Excel, dan lain sebagainya. Oleh karena itu, untuk menjadi praktisi data diperlukan latihan yang konsisten dan jangan lupa untuk membangun portofolio data. Bagi pemula yang bingung mulai dari mana, kamu bisa terlebih dahulu mempelajari bahasa pemrograman Python terutama yang ingin menjadi Data Scientist dan Data Analyst. Pelajari library atau package yang sering digunakan dan seringlah mengolah data untuk menemukan insight yang berguna. Ingin belajar Python bersama mentor data profesional? Yuk, gabung di DQLab.id!

Penulis: Dita Kurniasari

Editor: Annissa Widya