Advanced Python Concepts: List Comprehension dan Generators

 List Comprehension dan Generators adalah fitur Python yang powerful untuk membuat dan memanipulasi sequence (urutan) data secara efisien dan ringkas.

  1. List Comprehension: List Comprehension adalah cara singkat untuk membuat list berdasarkan list yang sudah ada atau iterable lainnya. Ini sering kali lebih cepat dan lebih mudah dibaca daripada loop tradisional.

Sintaks dasar: 

[expression for item in iterable if condition]

Keuntungan dan penggunaan kasus:

  • Lebih mudah dibaca dan ringkas daripada loop tradisional
  • Seringkali lebih cepat dari setara untuk loop
  • Ideal untuk membuat daftar baru berdasarkan transformasi sederhana atau filter

  1. Generators: Generators adalah fungsi khusus yang mengembalikan iterator. Mereka menggunakan keyword 'yield' alih-alih 'return'. Generators sangat efisien dalam penggunaan memori karena mereka menghasilkan item satu per satu, bukan menyimpan seluruh sequence dalam memori.

Sintaks dasar:

def generator_function():

     for item in iterable:

         yield item

Keuntungan dan penggunaan kasus:

  • Memori efisien untuk data besar
  • Memungkinkan evaluasi data yang malas berguna untuk bekerja dengan urutan tak terbatas
  • Ideal untuk skenario di mana Anda tidak membutuhkan semua data sekaligus

contoh implementasi dalam berbagai industri:

  1. Inventory dan Warehouse:
python
# List Comprehension: Memfilter produk yang stoknya rendah
low_stock_products = [product for product in inventory if product.stock < 10]

# Generator: Memantau pergerakan stok
def stock_movement_monitor():
    while True:
        transaction = get_latest_transaction()
        if transaction.type == 'in':
            yield f"Restok: {transaction.product} (+{transaction.quantity})"
        elif transaction.type == 'out':
            yield f"Pengurangan: {transaction.product} (-{transaction.quantity})"

for movement in stock_movement_monitor():
    print(movement)
  1. Production dan Quality Management:
python
# List Comprehension: Mengidentifikasi produk cacat
defective_products = [product for product in production_batch if not product.passes_quality_check()]

# Generator: Memantau efisiensi produksi
def production_efficiency_monitor():
    while True:
        batch = get_latest_production_batch()
        efficiency = batch.output / batch.input
        yield f"Efisiensi Batch {batch.id}: {efficiency * 100:.2f}%"

for efficiency_report in production_efficiency_monitor():
    print(efficiency_report)
  1. Logistik:
python
# List Comprehension: Mengidentifikasi pengiriman yang terlambat
late_deliveries = [delivery for delivery in active_deliveries if delivery.is_late()]

# Generator: Memantau status pengiriman
def delivery_status_tracker():
    for delivery in active_deliveries:
        while not delivery.is_completed():
            yield f"Pengiriman {delivery.id}: {delivery.current_status}"
            time.sleep(3600)  # Cek setiap jam

for status_update in delivery_status_tracker():
    print(status_update)
  1. Fintech dan Perbankan:
python
# List Comprehension: Mengidentifikasi transaksi mencurigakan
suspicious_transactions = [tx for tx in daily_transactions if tx.amount > 10000 and tx.country != 'Indonesia']

# Generator: Memantau fluktuasi mata uang
def currency_fluctuation_monitor():
    base_rate = get_current_exchange_rate('USD', 'IDR')
    while True:
        current_rate = get_current_exchange_rate('USD', 'IDR')
        change = (current_rate - base_rate) / base_rate * 100
        yield f"Perubahan USD/IDR: {change:.2f}%"
        time.sleep(300)  # Cek setiap 5 menit

for rate_change in currency_fluctuation_monitor():
    print(rate_change)
  1. E-commerce:
python
# List Comprehension: Membuat daftar rekomendasi produk
recommended_products = [product for product in catalog if product.category in user.interests]

# Generator: Memantau tren pencarian
def search_trend_monitor():
    while True:
        trending_searches = get_trending_searches(last_hour=1)
        yield f"Tren Pencarian Terkini: {', '.join(trending_searches)}"
        time.sleep(3600)  # Update setiap jam

for trend_update in search_trend_monitor():
    print(trend_update)
  1. Asuransi:
python

# List Comprehension: Mengidentifikasi polis yang akan kedaluwarsa
expiring_policies = [policy for policy in active_policies if (policy.expiry_date - datetime.now()).days < 30]

# Generator: Menghitung premi berdasarkan profil risiko
def premium_calculator():
    for customer in new_customers:
        risk_score = calculate_risk_score(customer)
        premium = base_premium * risk_score
        yield f"Premi untuk {customer.name}: Rp{premium:,.2f}"

for premium_quote in premium_calculator():
    print(premium_quote)
  1. Maintenance:
python

# List Comprehension: Mengidentifikasi peralatan yang memerlukan perawatan
maintenance_needed = [equipment for equipment in all_equipment if equipment.hours_since_last_maintenance > 1000]

# Generator: Menjadwalkan perawatan rutin
def maintenance_scheduler():
    for equipment in all_equipment:
        next_maintenance = equipment.last_maintenance + timedelta(days=90)
        while True:
            yield f"Jadwal perawatan untuk {equipment.name}: {next_maintenance}"
            next_maintenance += timedelta(days=90)

for maintenance_schedule in maintenance_scheduler():
    print(maintenance_schedule)
  1. Project Management:
python

# List Comprehension: Mengidentifikasi tugas yang terlambat
overdue_tasks = [task for task in project_tasks if task.deadline < datetime.now() and not task.is_completed]

# Generator: Memantau kemajuan proyek
def project_progress_monitor():
    while project.status != 'Completed':
        completed_tasks = sum(1 for task in project_tasks if task.is_completed)
        progress = completed_tasks / len(project_tasks) * 100
        yield f"Kemajuan Proyek: {progress:.2f}%"
        time.sleep(86400)  # Update setiap hari

for progress_update in project_progress_monitor():
    print(progress_update)
  1. Administrasi:
python

# List Comprehension: Memfilter dokumen yang memerlukan persetujuan
pending_approvals = [doc for doc in all_documents if doc.status == 'Pending Approval']

# Generator: Memantau alur kerja dokumen
def document_workflow_tracker():
    for document in new_documents:
        while document.status != 'Archived':
            yield f"Dokumen {document.id}: {document.status}"
            time.sleep(3600)  # Cek setiap jam

for doc_status in document_workflow_tracker():
    print(doc_status)
  1. Travel:
python
# List Comprehension: Memfilter penerbangan dengan harga promo
promo_flights = [flight for flight in available_flights if flight.has_promo_price()]

# Generator: Memantau perubahan harga tiket
def ticket_price_monitor(route, date):
    while date > datetime.now():
        current_price = get_current_price(route, date)
        yield f"Harga terkini untuk {route} pada {date}: Rp{current_price:,.2f}"
        time.sleep(3600)  # Cek setiap jam

for price_update in ticket_price_monitor("Jakarta-Bali", datetime(2024, 12, 25)):
    print(price_update)

Contoh-contoh di atas menunjukkan bagaimana List Comprehension dan Generators dapat digunakan untuk membuat kode yang efisien dan mudah dibaca dalam berbagai skenario industri. List Comprehension sangat berguna untuk membuat list baru berdasarkan kondisi tertentu, sementara Generators sangat efektif untuk memproses data dalam jumlah besar atau untuk membuat sequence yang tak terbatas tanpa menghabiskan banyak memori.

Penggunaan fitur-fitur ini dapat meningkatkan performa dan keterbacaan kode, terutama ketika berurusan dengan dataset besar atau operasi yang memerlukan pemrosesan berurutan.


More Examples in Various Industries:

List 

. Inventory Management:

python
# Filter low-stock items
low_stock_items = [item for item in inventory if item.quantity < item.reorder_point]

# Calculate total value of inventory
inventory_value = sum(item.quantity * item.price for item in inventory)

b. Production Planning:

python
# Identify products that need to be manufactured
to_manufacture = [product for product in product_list if product.stock < product.min_stock]

# Calculate required raw materials
required_materials = {material: sum(product.bill_of_materials[material] for product in to_manufacture)
                      for material in set.union(*(product.bill_of_materials.keys() for product in to_manufacture))}

c. Warehouse and Logistics:

python
# Find available storage locations for a new shipment
available_locations = [loc for loc in storage_locations if loc.is_empty and loc.size >= shipment.size]

# Calculate total weight of outgoing shipments
total_outgoing_weight = sum(shipment.weight for shipment in outgoing_shipments)

d. FinTech:

python
# Filter transactions above a certain amount
large_transactions = [tx for tx in transactions if tx.amount > 10000]

# Calculate total fees for each transaction type
fees_by_type = {tx_type: sum(tx.fee for tx in transactions if tx.type == tx_type) 
                for tx_type in set(tx.type for tx in transactions)}

e. Banking:

python
# Identify high-value customers
high_value_customers = [customer for customer in customers if customer.account_balance > 1000000]

# Calculate total loans by type
loans_by_type = {loan_type: sum(loan.amount for loan in loans if loan.type == loan_type) 
                 for loan_type in set(loan.type for loan in loans)}

f. E-commerce:

python
# Filter products on sale
sale_products = [product for product in catalog if product.is_on_sale]

# Calculate average rating for each product category
avg_ratings = {category: sum(product.rating for product in catalog if product.category == category) / 
               sum(1 for product in catalog if product.category == category)
               for category in set(product.category for product in catalog)}


Generators

 Insurance and Risk Management:

python
def risk_assessment_generator(policies):
    for policy in policies:
        risk_score = calculate_risk_score(policy)
        yield (policy.id, risk_score)

# Usage
for policy_id, risk_score in risk_assessment_generator(active_policies):
    update_policy_premium(policy_id, risk_score)

b. Maintenance and Asset Management:

python
def maintenance_schedule_generator(assets):
    while True:
        for asset in assets:
            next_maintenance = asset.last_maintenance + asset.maintenance_interval
            if next_maintenance <= datetime.now():
                yield (asset, next_maintenance)
        yield None  # Indicates end of cycle
        time.sleep(86400)  # Wait for a day before next cycle

# Usage
for asset, maintenance_date in maintenance_schedule_generator(company_assets):
    if asset is None:
        print("Daily maintenance cycle completed")
    else:
        schedule_maintenance(asset, maintenance_date)

c. Project Management:

python
def task_deadline_monitor(projects):
    while True:
        for project in projects:
            for task in project.tasks:
                if task.deadline < datetime.now() and not task.is_completed:
                    yield (project, task)
        time.sleep(3600)  # Check every hour

# Usage
for project, overdue_task in task_deadline_monitor(active_projects):
    send_notification(project.manager, f"Overdue task in {project.name}: {overdue_task.name}")

d. Quality Management:

python
def quality_control_sample_generator(production_line):
    while production_line.is_active:
        batch = production_line.current_batch
        sample_size = calculate_sample_size(batch.size)
        for _ in range(sample_size):
            yield batch.get_random_item()
        yield None  # Indicates end of batch
        time.sleep(batch.production_time)

# Usage
for item in quality_control_sample_generator(assembly_line_1):
    if item is None:
        print("Batch quality control completed")
    else:
        perform_quality_check(item)

e. Administrative and Office Automation:

python
def document_approval_workflow(documents):
    for document in documents:
        current_approver = document.first_approver
        while current_approver:
            yield (document, current_approver)
            if current_approver.approve(document):
                current_approver = current_approver.next_approver
            else:
                break
        if not current_approver:
            yield (document, 'Fully Approved')

# Usage
for document, status in document_approval_workflow(pending_documents):
    if status == 'Fully Approved':
        finalize_document(document)
    else:
        notify_approver(status, document)

f. Travel and Hospitality Management:

python
def room_availability_checker(hotel):
    while True:
        date = datetime.now().date()
        for _ in range(365):  # Check for the next year
            available_rooms = [room for room in hotel.rooms if room.is_available(date)]
            yield (date, available_rooms)
            date += timedelta(days=1)
        time.sleep(86400)  # Update daily

# Usage
for date, available_rooms in room_availability_checker(seaside_hotel):
    update_booking_system(date, available_rooms)
    if len(available_rooms) < 5:
        send_alert("Low room availability on " + str(date))


Implementation List in Various Industries

1. Inventory Management

Use Case: Extracting items with low stock

python

inventory = [
    {"item": "Apples", "quantity": 50},
    {"item": "Bananas", "quantity": 150},
    {"item": "Oranges", "quantity": 30}
]

low_stock_items = [item["item"] for item in inventory if item["quantity"] < 100]
print(low_stock_items)  # Output: ['Apples', 'Oranges']

2. Production Planning and Optimization

Use Case: Identifying overdue production tasks

python
tasks = [
    {"task": "Task 1", "due_date": "2023-06-01"},
    {"task": "Task 2", "due_date": "2023-05-15"},
    {"task": "Task 3", "due_date": "2023-06-10"}
]

from datetime import datetime

overdue_tasks = [task["task"] for task in tasks if datetime.strptime(task["due_date"], "%Y-%m-%d") < datetime.now()]
print(overdue_tasks)  # Output will depend on the current date

3. Warehouse and Logistics Management

Use Case: Filtering shipments delayed beyond a threshold

python
shipments = [
    {"id": "S1", "delay_days": 2},
    {"id": "S2", "delay_days": 5},
    {"id": "S3", "delay_days": 1}
]

delayed_shipments = [shipment["id"] for shipment in shipments if shipment["delay_days"] > 3]
print(delayed_shipments)  # Output: ['S2']

4. Financial Technology (FinTech) Solutions

Use Case: Adjusting interest rates for high-balance accounts

python
accounts = [
    {"account": "A1", "balance": 5000},
    {"account": "A2", "balance": 15000},
    {"account": "A3", "balance": 25000}
]

adjusted_balances = [account["balance"] * 1.02 for account in accounts if account["balance"] > 10000]
print(adjusted_balances)  # Output: [15300.0, 25500.0]


Implementation Generator dalam Various Industries

1. Inventory Management

Use Case: Streaming large inventory data

python
def inventory_generator(items):
    for item in items:
        yield item

large_inventory = ({"item": f"Item {i}", "quantity": i * 10} for i in range(10000))

for item in inventory_generator(large_inventory):
    if item["quantity"] < 500:
        print(item)

2. Production Planning and Optimization

Use Case: Real-time task status updates

python
import time

def task_status_generator(tasks):
    for task in tasks:
        time.sleep(1)  # Simulate delay
        yield task

tasks = [{"task": f"Task {i}", "status": "completed"} for i in range(5)]

for status in task_status_generator(tasks):
    print(status)

3. Warehouse and Logistics Management

Use Case: Generating shipment data for tracking

python
import random

def shipment_generator(num_shipments):
    for i in range(num_shipments):
        yield {"id": f"S{i}", "location": random.choice(["New York", "Los Angeles", "Chicago"])}

for shipment in shipment_generator(5):
    print(shipment)

4. Financial Technology (FinTech) Solutions

Use Case: Streaming transaction records for fraud detection

python
import random

def transaction_generator(num_transactions):
    for i in range(num_transactions):
        yield {"transaction_id": f"T{i}", "amount": random.uniform(10.0, 1000.0)}

for transaction in transaction_generator(10):
    if transaction["amount"] > 900:
        print(f"High value transaction detected: {transaction}")


Kedua pemahaman List dan Generator adalah alat yang kuat di Python untuk manipulasi data dan iterasi, menawarkan sintaks yang ringkas dan kinerja yang ditingkatkan. Dengan memanfaatkan konsep-konsep canggih ini, berbagai industri dapat meningkatkan efisiensi, produktivitas, dan kemampuan pengambilan keputusan aplikasi mereka. Alat-alat ini sangat berguna dalam skenario yang melibatkan set data besar dan pemrosesan data real-time, seperti manajemen inventori, perencanaan produksi, logistik, dan solusi FinTech.


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