Pemrograman Python dengan File Data: CSV, Excel, dan JSON

 

1. Dasar-Dasar Python untuk CSV, Excel, dan JSON

CSV (Comma-Separated Values) adalah format teks yang digunakan untuk menyimpan data dalam tabel, di mana setiap baris adalah satu catatan dan setiap catatan terdiri dari satu atau lebih bidang yang dipisahkan oleh koma.

Excel adalah aplikasi spreadsheet yang menggunakan format file khusus seperti .xlsx untuk menyimpan data dalam bentuk tabel yang lebih kompleks.

JSON (JavaScript Object Notation) adalah format pertukaran data yang ringan, mudah dibaca, dan ditulis oleh manusia serta mudah diurai dan dihasilkan oleh mesin.

CSV:

  • Struktur sederhana: data dipisahkan oleh koma (atau pemisah lain)
  • Mudah dibaca manusia dan mesin
  • Tidak mendukung tipe data kompleks atau formula

Excel:

  • Dapat menyimpan data kompleks, formula, dan banyak sheet
  • Mendukung format sel dan tipe data yang beragam
  • Ukuran file lebih besar dibanding CSV

JSON:

  • Berbasis struktur key-value
  • Mendukung tipe data nested
  • Sering digunakan dalam API web dan konfigurasi

2. Membaca dan Menulis File CSV

Membaca CSV:

contoh 1

python
import csv

with open('data.csv', 'r') as file:
    reader = csv.reader(file)
    for row in reader:
        print(row)


contoh 2 
python
import csv

def read_csv(file_path):
    data = []
    with open(file_path, 'r', newline='') as file:
        csv_reader = csv.reader(file)
        headers = next(csv_reader)  # Membaca header
        for row in csv_reader:
            data.append(row)
    return headers, data

# Penggunaan
headers, data = read_csv('data.csv')
print("Headers:", headers)
print("Data:", data[:5])  # Menampilkan 5 baris pertama

Menulis CSV:

python
import csv

data = [
    ["Name", "Age", "City"],
    ["Alice", 30, "New York"],
    ["Bob", 25, "San Francisco"]
]

with open('output.csv', 'w', newline='') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerows(data)

contoh 2 
python
import csv def write_csv(file_path, headers, data): with open(file_path, 'w', newline='') as file: csv_writer = csv.writer(file) csv_writer.writerow(headers) csv_writer.writerows(data) # Penggunaan headers = ['Name', 'Age', 'City'] data = [ ['Alice', 30, 'New York'], ['Bob', 25, 'Los Angeles'], ['Charlie', 35, 'Chicago'] ] write_csv('output.csv', headers, data)

3. Membaca dan Menulis File Excel

Untuk bekerja dengan file Excel, kita dapat menggunakan library openpyxl atau pandas.

Membaca Excel dengan openpyxl:

python
from openpyxl import load_workbook

wb = load_workbook('data.xlsx')
sheet = wb.active

for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
    print(row)

Menggunakan library openpyxl:

python
from openpyxl import load_workbook

def read_excel(file_path, sheet_name=None):
    wb = load_workbook(file_path, read_only=True)
    if sheet_name:
        sheet = wb[sheet_name]
    else:
        sheet = wb.active
    
    data = []
    for row in sheet.iter_rows(values_only=True):
        data.append(row)
    
    headers = data[0]
    data = data[1:]
    return headers, data

# Penggunaan
headers, data = read_excel('data.xlsx', 'Sheet1')
print("Headers:", headers)
print("Data:", data[:5])

Menulis Excel dengan openpyxl:

python
from openpyxl import Workbook

wb = Workbook()
sheet = wb.active

data = [
    ["Name", "Age", "City"],
    ["Alice", 30, "New York"],
    ["Bob", 25, "San Francisco"]
]

for row in data:
    sheet.append(row)

wb.save('output.xlsx')
python
from openpyxl import Workbook def write_excel(file_path, headers, data, sheet_name='Sheet1'): wb = Workbook() sheet = wb.active sheet.title = sheet_name sheet.append(headers) for row in data: sheet.append(row) wb.save(file_path) # Penggunaan headers = ['Name', 'Age', 'City'] data = [ ['Alice', 30, 'New York'], ['Bob', 25, 'Los Angeles'], ['Charlie', 35, 'Chicago'] ] write_excel('output.xlsx', headers, data)

4. Membaca dan Menulis File JSON

Membaca JSON (Deserialization):

python

import json

with open('data.json', 'r') as file:
    data = json.load(file)
    print(data)
python
import json def read_json(file_path): with open(file_path, 'r') as file: data = json.load(file) return data # Penggunaan data = read_json('data.json') print(data)

Menulis JSON (Serialization):

contoh 1 
python
import json

data = {
    "name": "Alice",
    "age": 30,
    "city": "New York"
}

with open('output.json', 'w') as file:
    json.dump(data, file, indent=4)


contoh 2
python
import json

def write_json(file_path, data):
    with open(file_path, 'w') as file:
        json.dump(data, file, indent=4)

# Penggunaan
data = {
    'employees': [
        {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'},
        {'name': 'Bob', 'age': 25, 'city': 'Los Angeles'},
        {'name': 'Charlie', 'age': 35, 'city': 'Chicago'}
    ]
}
write_json('output.json', data)


5. Bekerja dengan pandas

pandas adalah library yang kuat untuk analisis data yang membuat manipulasi struktur data seperti tabel lebih mudah dan efisien.

Membaca CSV dengan pandas:

python
import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
print(df)

Menulis CSV dengan pandas:

python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "Name": ["Alice", "Bob"],
    "Age": [30, 25],
    "City": ["New York", "San Francisco"]
})

df.to_csv('output.csv', index=False)

Membaca Excel dengan pandas:

python

import pandas as pd

df = pd.read_excel('data.xlsx')
print(df)

Menulis Excel dengan pandas:

python

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "Name": ["Alice", "Bob"],
    "Age": [30, 25],
    "City": ["New York", "San Francisco"]
})

df.to_excel('output.xlsx', index=False)

Membaca JSON dengan pandas:

python

import pandas as pd

df = pd.read_json('data.json')
print(df)

Menulis JSON dengan pandas:

python

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "name": ["Alice", "Bob"],
    "age": [30, 25],
    "city": ["New York", "San Francisco"]
})

df.to_json('output.json', orient='records', lines=True)

Python bekerja dengan Pandas - Writing CSV, Excel, JSON:
python
import pandas as pd def pandas_write_files(df, base_filename): # CSV df.to_csv(f'{base_filename}.csv', index=False) # Excel df.to_excel(f'{base_filename}.xlsx', index=False) # JSON df.to_json(f'{base_filename}.json', orient='records') # Penggunaan data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [30, 25, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago'] } df = pd.DataFrame(data) pandas_write_files(df, 'output_pandas')

Python bekerja dengan Pandas - Loading CSV dalam DataFrame:

python
import pandas as pd def load_csv_to_dataframe(file_path): df = pd.read_csv(file_path) return df # Penggunaan df = load_csv_to_dataframe('data.csv') print(df.head()) print(df.info())


Implementasi dalam Industri

  1. Analisis Data Keuangan

    • Membaca CSV: Mengumpulkan data keuangan dari berbagai sumber dalam format CSV dan melakukan analisis menggunakan pandas.
    • Contoh: Menganalisis laporan keuangan untuk tren profitabilitas.
    python-contoh 1

    import pandas as pd

    df = pd.read_csv('financial_data.csv')
    print(df.describe())
    python-contoh 2
    import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# Membaca data keuangan dari CSV
df = pd.read_csv('financial_data.csv')

# Menganalisis tren pendapatan
revenue_trend = df.groupby('Date')['Revenue'].sum()

# Membuat grafik
plt.figure(figsize=(12, 6))
revenue_trend.plot()
plt.title('Tren Pendapatan')
plt.xlabel('Tanggal')
plt.ylabel('Pendapatan')
plt.savefig('revenue_trend.png')

  2. Pemrosesan Data Pengguna

    • Membaca dan Menulis JSON: Mengelola data pengguna dalam aplikasi web, menyimpan data profil pengguna dalam format JSON.
    • Contoh: Memproses dan menyimpan data registrasi pengguna.
    python

    import json

    user_data = {
        "username": "john_doe",
        "email": "john@example.com"
    }

    with open('user_data.json', 'w') as file:
        json.dump(user_data, file, indent=4)

  3. Pelaporan Bisnis

    • Menulis Excel: Menghasilkan laporan bulanan dalam format Excel untuk dibagikan dengan manajemen.
    • Contoh: Membuat laporan penjualan.
    python

    import pandas as pd

    sales_data = {
        "Product": ["Product A", "Product B"],
        "Sales": [150, 200]
    }

    df = pd.DataFrame(sales_data)
    df.to_excel('sales_report.xlsx', index=False)

  4. Otomasi dan Skrip Batch

    • Menggunakan pandas untuk Memproses Batch File CSV: Mengotomatiskan pemrosesan data batch untuk mengumpulkan dan mengolah data dari beberapa file CSV.
    • Contoh: Menggabungkan beberapa file CSV menjadi satu.
    python

    import pandas as pd
    import os

    all_data = pd.DataFrame()

    for file in os.listdir('data'):
        if file.endswith('.csv'):
            df = pd.read_csv(os.path.join('data', file))
            all_data = all_data.append(df, ignore_index=True)

    all_data.to_csv('all_data.csv', index=False)
  6. E-commerce - Manajemen Inventaris: 
    python
    import pandas as pd

# Membaca data inventaris dari Excel
df = pd.read_excel('inventory.xlsx')

# Menghitung total nilai inventaris
df['Total Value'] = df['Quantity'] * df['Price']
total_inventory_value = df['Total Value'].sum()

# Mengidentifikasi produk dengan stok rendah
low_stock = df[df['Quantity'] < 10]

# Menyimpan hasil analisis
with pd.ExcelWriter('inventory_report.xlsx') as writer:
    df.to_excel(writer, sheet_name='Full Inventory', index=False)
    low_stock.to_excel(writer, sheet_name='Low Stock', index=False)
  7. IoT (Internet of Things): 
    python
    import pandas as pd
import json
from datetime import datetime

# Membaca data sensor dari CSV
df = pd.read_csv('sensor_data.csv')

# Mengonversi timestamp ke format yang sesuai
df['timestamp'] = pd.to_datetime(df['timestamp'])

# Mengelompokkan data per hari
daily_avg = df.groupby(df['timestamp'].dt.date)['temperature'].mean()

# Mengonversi ke JSON untuk dikirim ke cloud
json_data = daily_avg.to_json(orient='index')

# Menyimpan JSON
with open('daily_temperature.json', 'w') as f:
    json.dump(json_data, f)
  8. Manajemen Pelanggan: 
    python
    import pandas as pd
import json

# Membaca data pelanggan dari Excel
df = pd.read_excel('customer_data.xlsx')

# Menghitung nilai pelanggan
df['Customer Value'] = df['Total Purchases'] * df['Average Purchase Value']

# Mengidentifikasi pelanggan high-value
high_value_customers = df[df['Customer Value'] > 1000]

# Mengekspor data high-value customers ke JSON untuk API
high_value_json = high_value_customers.to_json(orient='records')

with open('high_value_customers.json', 'w') as f:
    json.dump(high_value_json, f)
  9. Analisis Data Ilmiah: 
    python
    import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats

# Membaca data eksperimen
df = pd.read_csv('experiment_data.csv')

# Melakukan t-test
group1 = df[df['Group'] == 'A']['Result']
group2 = df[df['Group'] == 'B']['Result']
t_stat, p_value = stats.ttest_ind(group1, group2)

# Visualisasi
plt.figure(figsize=(10, 6))
df.boxplot(column='Result', by='Group')
plt.title(f'Perbandingan Hasil Grup A dan B\np-value: {p_value:.4f}')
plt.savefig('experiment_results.png')
  10. Otomatisasi Laporan: 
    python
    import pandas as pd
from openpyxl import Workbook
from openpyxl.styles import Font, Alignment

# Membaca data dari berbagai sumber
sales_df = pd.read_csv('sales_data.csv')
inventory_df = pd.read_excel('inventory.xlsx')
customer_df = pd.read_json('customer_data.json')

# Membuat laporan Excel
wb = Workbook()
ws = wb.active
ws.title = "Sales Report"

# Menambahkan judul
ws['A1'] = "Monthly Sales Report"
ws['A1'].font = Font(size=16, bold=True)

# Menambahkan data penjualan
sales_data = sales_df.values.tolist()
for row in sales_data:
    ws.append(row)

# Menyimpan laporan
wb.save('monthly_report.xlsx')
  11. Integrasi Sistem: 
    python
    import pandas as pd
import json

# Membaca data dari CSV sistem lama
old_system_df = pd.read_csv('old_system_data.csv')

# Mengonversi ke format JSON untuk sistem baru
new_system_json = old_system_df.to_json(orient='records')

# Menyimpan sebagai JSON
with open('new_system_data.json', 'w') as f:
    json.dump(new_system_json, f)

# Membaca kembali JSON untuk verifikasi
with open('new_system_data.json', 'r') as f:
    verified_data = json.load(f)

print("Data berhasil dikonversi dan diverifikasi.")
  12. Analisis Media Sosial: 
    python
    import pandas as pd
import json
from collections import Counter

# Simulasi data dari API media sosial
with open('social_media_data.json', 'r') as f:
    social_data = json.load(f)

# Mengonversi ke DataFrame
df = pd.DataFrame(social_data)

# Analisis hashtag
all_hashtags = [tag for tags in df['hashtags'] for tag in tags]
top_hashtags = Counter(all_hashtags).most_common(10)

# Menyimpan hasil analisis
results = pd.DataFrame(top_hashtags, columns=['Hashtag', 'Count'])
results.to_csv('top_hashtags.csv', index=False)
  13. Manajemen Logistik: 
    python
    import pandas as pd
from datetime import datetime, timedelta

# Membaca data inventaris dan pengiriman
inventory_df = pd.read_excel('inventory.xlsx')
shipment_df = pd.read_csv('shipments.csv')

# Menghitung estimasi kedatangan
shipment_df['Estimated Arrival'] = pd.to_datetime(shipment_df['Ship Date']) + pd.Timedelta(days=5)

# Mengidentifikasi item yang perlu dipesan kembali
reorder_items = inventory_df[inventory_df['Quantity'] < inventory_df['Reorder Point']]

# Menyimpan laporan
with pd.ExcelWriter('logistics_report.xlsx') as writer:
    inventory_df.to_excel(writer, sheet_name='Current Inventory', index=False)
    shipment_df.to_excel(writer, sheet_name='Ongoing Shipments', index=False)
    reorder_items.to_excel(writer, sheet_name='Reorder List', index=False)
  14. Pemrosesan Data Besar: 
    python
    import pandas as pd
import json
from pymongo import MongoClient

# Membaca file CSV besar secara efisien
chunksize = 100000
chunks = []
for chunk in pd.read_csv('large_data.csv', chunksize=chunksize):
    # Proses setiap chunk
    processed_chunk = chunk.groupby('Category')['Value'].sum().reset_index()
    chunks.append(processed_chunk)

# Menggabungkan hasil
result = pd.concat(chunks)
final_result = result.groupby('Category')['Value'].sum().reset_index()

# Mengonversi ke JSON untuk penyimpanan di MongoDB
json_data = final_result.to_json(orient='records')

# Simulasi penyimpanan ke MongoDB
client = MongoClient('mongodb://localhost:27017/')
db = client['bigdata_db']
collection = db['processed_data']
collection.insert_many(json.loads(json_data))

Dengan memahami dan mengimplementasikan konsep-konsep ini, pengembang dapat memanfaatkan kemampuan Python untuk mengelola dan memproses data dalam berbagai format secara efisien, yang sangat berguna dalam berbagai aplikasi industri.



Comments

Post a Comment

Popular posts from this blog

create image slider using phyton in web

 To create an image slider in Python for the web, you can use a web framework like Flask along with HTML, CSS, and JavaScript. Here's an example of how you can implement an image slider using Flask: 1. Install Flask:    ```    pip install flask    ``` 2. Create a new Python file, e.g., `app.py`, and add the following code:    ```python    from flask import Flask, render_template    app = Flask(__name__)    @app.route('/')    def home():        images = ['image1.jpg', 'image2.jpg', 'image3.jpg']  # Add your image file names here        return render_template('index.html', images=images)    if __name__ == '__main__':        app.run(debug=True)    ``` 3. Create a new folder named `templates` in the same directory as `app.py`. Inside the `templates` folder, create a new HTML file named `index.html` and add the following cod...
Read more

Tahukah kamu Algoritma Genetika dan Penerapannya dalam Industri

Apa itu Algoritma Genetika? Algoritma Genetika (Genetic Algorithm, GA) adalah metode pencarian dan optimasi yang terinspirasi oleh proses seleksi alam dalam evolusi biologis. Algoritma ini menggunakan mekanisme seperti seleksi, crossover, dan mutasi untuk menemukan solusi optimal dalam ruang solusi yang besar dan kompleks. Komponen Utama Algoritma Genetika Populasi : Kumpulan kandidat solusi yang disebut kromosom. Kromosom : Representasi dari solusi potensial, biasanya dalam bentuk string biner atau array. Fitness Function : Fungsi yang mengevaluasi seberapa baik sebuah kromosom sebagai solusi. Seleksi : Proses memilih kromosom yang akan digunakan untuk reproduksi berdasarkan fitness-nya. Crossover (Rekombinasi) : Proses menggabungkan dua kromosom untuk menghasilkan keturunan baru. Mutasi : Proses mengubah satu atau lebih gen dalam kromosom untuk menjaga keanekaragaman populasi. Rumus dan Fungsi Fitness Function (F) : [ F(x) = \text{Fitness Function yang tergantung pada masalah spesifi...
Read more

create animated futuristic profile card using html+css+js

 Certainly! Here's an example of an animated futuristic profile card using HTML, CSS, and JavaScript: HTML: ```html <!DOCTYPE html> <html> <head>     <title>Futuristic Profile Card</title>     <link rel="stylesheet" type="text/css" href="styles.css"> </head> <body>     <div class="card">         <div class="card-header">             <img src="profile-pic.jpg" alt="Profile Picture">             <h2>John Doe</h2>             <p>Software Engineer</p>         </div>         <div class="card-content">             <p>Lorem ipsum dolor sit amet, consectetur adipiscing elit. Donec dapibus, mi ac aliquam blandit, magna orci sollicitudin est, at gravida nisi est eget turpis.</...
Read more

CRUD SPRING REACTIVE WEBFLUX +Mongo DB

 database mongodb :  Langkah 1: Membuat database testdb MongoDB tidak memerlukan perintah eksplisit untuk membuat database. Database akan dibuat secara otomatis saat kamu pertama kali menyimpan data ke dalamnya. Namun, untuk memastikan bahwa kamu bekerja dengan database testdb , gunakan perintah: ---------------- use testdb ---------------- nama database : testdb nama tabel : movie entity :     int id ;     String plot ;     List < String > genres ;     String title ; example data : {   "_id": 1,   "plot": "A great movie plot",   "genres": [     "Action",     "Drama"   ],   "title": "My Movie",   "_class": "com.joko.springwebflux.model.Movie" } ------- {   "_id": 2,   "plot": "Junior Youth-hen Episode 8",   "genres": [     "Sport",     "Anime"   ],   "title": "Captain Tsubasa Season 2",   "_clas...
Read more

Top 7 Digital Transformation Companies

Image
              Digital Transformation Companies Comparison Table Digital Transformation Companies Pros Cons Pricing Accenture Holistic evaluations Processing oriented systems Limited data flexibility Limited dynamic frameworks Contact sales Manage myPrice Deloitte Excels at integrating technology Experts in DevOps and automation Limited technology capabilities Heavy research needed Contact sales Submit RFP form Boston Consulting Group Highly regarded consultants Wide range of capabilities Not for small companies A fast-paced approach Contact sales Cognizant Strong cloud technology Diverse technical services Limited location access Weak strategy capabilities Contact sales Capgemini Deep digital expertise Flexible approach to digital transformation Limited global expertise Limited strategy capabilities Contact sales Microsoft Corporation Wide range of services Strong documentation Limited navigation help Complicated networking Contact sales Pricing Calcul...
Read more

100 perusahaan perangkat lunak (software) populer dari Eropa dan Amerika yang memiliki kehadiran atau operasional di Indonesia.

 Berikut adalah daftar 100 perusahaan perangkat lunak (software) populer dari Eropa dan Amerika yang memiliki kehadiran atau operasional di Indonesia. Daftar ini mencakup perusahaan yang terlibat dalam berbagai bidang seperti pengembangan perangkat lunak, manajemen data, analitik, dan solusi TI.  Perusahaan Perangkat Lunak dari Amerika 1. Microsoft - Software sistem operasi dan aplikasi produktivitas. 2. Oracle - Basis data, aplikasi perusahaan, dan solusi cloud. 3. IBM - Software analitik, AI, dan cloud computing. 4. Salesforce - CRM dan solusi manajemen hubungan pelanggan berbasis cloud. 5. Adobe - Perangkat lunak kreatif dan digital marketing. 6. VMware- Virtualisasi dan solusi cloud. 7. Red Hat- Solusi open-source dan manajemen sistem. 8. ServiceNow - Platform manajemen layanan TI dan bisnis. 9. SAP - Software ERP dan solusi bisnis. 10. Intel - Perangkat lunak dan perangkat keras terkait teknologi chip. 11. Palantir Technologies - Analitik data besar. 12. Tableau - Visuali...
Read more

TOP 8 Framework Populer menggunakan bahasa .NET

       Framework .NET dikembangkan oleh Microsoft dan mencakup berbagai teknologi untuk pengembangan aplikasi web, desktop, mobile, dan cloud. Berikut adalah beberapa framework .NET yang populer beserta penjelasannya: 1. ASP.NET Core:    - Deskripsi: ASP.NET Core adalah framework open-source dan cross-platform untuk membangun aplikasi web modern, cloud-based, dan Internet of Things (IoT).    - Fitur:      - Kinerja tinggi dan modular.      - Dukungan untuk MVC (Model-View-Controller) dan Razor Pages.      - Dependency injection built-in.      - Middleware pipeline untuk pengelolaan request/response.    - Kelebihan: Cross-platform (Windows, macOS, Linux), performa tinggi, dan fleksibilitas tinggi untuk berbagai jenis aplikasi web. 2. Blazor:    - Deskripsi: Blazor adalah framework untuk membangun aplikasi web interaktif menggunakan C# dan .NET, dengan kemampuan untu...
Read more

Python Date and Time Manipulation

 berbagai fungsi dan metode dalam Python untuk memanipulasi data tanggal dan waktu, beserta contoh implementasi praktisnya. Mari kita bahas satu per satu: Mengekstrak dan memanipulasi komponen tanggal, bulan, tahun, jam, menit, detik dari objek datetime (Extracting and Manipulating Date and Time Components): Python menyediakan modul datetime yang sangat berguna untuk manipulasi tanggal dan waktu. python from datetime import datetime # Membuat objek datetime now = datetime . now ( ) # Mengekstrak komponen print ( f"Tahun: { now . year } " ) print ( f"Bulan: { now . month } " ) print ( f"Tanggal: { now . day } " ) print ( f"Jam: { now . hour } " ) print ( f"Menit: { now . minute } " ) print ( f"Detik: { now . second } " ) # Memanipulasi komponen from dateutil . relativedelta import relativedelta # Menambah 1 bulan satu_bulan_kemudian = now + relativedelta ( months = 1 ) print ( f"Satu bulan kemu...
Read more

TOP 5 Trends Programming 2024

Image
 Dunia pemrograman terus berkembang, dan tetap di depan kurva bisa menjadi tantangan. Tetapi jika Anda ingin maju di tahun 2024, berikut adalah beberapa tren teratas yang harus Anda ketahui: 1. Perkembangan Python dan JavaScript: Kedua bahasa ini telah mendominasi lanskap pemrograman untuk sementara waktu, dan popularitas mereka tidak menunjukkan tanda-tanda melambat. Python banyak digunakan dalam ilmu data, pengembangan web, dan pembelajaran mesin, sementara JavaScript adalah bahasa go-to untuk pengembangan Web dan semakin menemukan aplikasi dalam pengembangan mobile dan server-side. 2. Demokratisasi pengembangan dengan platform low-code dan no-code: Platform ini memungkinkan orang-orang dengan sedikit atau tidak ada pengalaman pengkodean untuk membangun aplikasi perangkat lunak. Ini membuatnya lebih mudah bagi bisnis untuk berinovasi dan melakukan hal-hal tanpa harus mempekerjakan pengembang mahal. Meskipun tidak menggantikan pemrograman tradisional, low-code dan no-code adalah...
Read more

Daftar Kata Kunci (Keyword) dalam Bahasa Pemrograman Python

  Daftar Kata Kunci (Keyword) dalam Bahasa Pemrograman Python Berikut adalah daftar lengkap kata kunci (keyword) yang tersedia dalam bahasa pemrograman Python: Kata Kunci Penjelasan Singkat False Mewakili nilai kebenaran palsu (boolean). Digunakan dalam operasi logika. None Mewakili nilai nol atau tidak ada. Sering digunakan untuk inisialisasi variabel atau sebagai nilai kembalian default dari sebuah fungsi. True Mewakili nilai kebenaran benar (boolean). Digunakan dalam operasi logika. and Operator logika "dan" yang mengembalikan nilai True jika kedua kondisi bernilai True. as Digunakan dalam pernyataan "import" untuk memberikan alias pada modul atau paket yang diimpor. assert Digunakan untuk memeriksa kebenaran suatu kondisi dan memunculkan error jika kondisi tidak terpenuhi. async Mendefinisikan sebuah fungsi sebaga...
Read more