Web scraping adalah teknik populer yang digunakan oleh pengembang dan analis data untuk mengekstrak data dari situs web. Dengan Python, Anda dapat dengan mudah mengekstrak data web dan menyimpannya dalam format terstruktur. Namun, keunggulan Python sangat bergantung pada pustaka yang disertakan di dalamnya. Mari kita lihat beberapa pustaka Python terbaik untuk web scraping yang dapat Anda gunakan untuk mengekstrak data dari situs web.
Apa Itu Web Scraping?
Web scraping, yang juga dikenal sebagai data scraping, adalah proses pengambilan data dari situs web. Proses ini melibatkan penggunaan perangkat lunak untuk mengumpulkan dan menganalisis data dari internet secara otomatis. Web scraping mengambil data dari berbagai sumber, termasuk situs media sosial, direktori online, dan situs e-commerce.
Web scraping bekerja dengan menggunakan perangkat lunak untuk mengakses kode HTML suatu situs web dan mengekstrak data yang dibutuhkan. Perangkat lunak tersebut kemudian dapat memproses dan mengatur data tersebut, sehingga menghasilkan kumpulan data terstruktur yang dapat dianalisis untuk memperoleh wawasan.
Jika Anda ingin mempelajari lebih lanjut tentang web scraping, simak panduan lengkap untuk pemula tentang web scraping dari kami!
Apa Itu Pustaka Python?
Pustaka Python adalah kumpulan kode yang telah ditulis sebelumnya dan dapat digunakan oleh pengembang untuk menyelesaikan tugas-tugas tertentu. Pustaka-pustaka ini memiliki fungsi, metode, dan kelas yang telah ditentukan sebelumnya, yang mempermudah proses pemrograman, menghemat waktu pengembangan, dan meningkatkan efisiensi kode.
Pustaka Python dirancang untuk menyediakan berbagai macam fungsionalitas, mulai dari operasi string dasar hingga algoritma pembelajaran mesin yang kompleks. Pustaka dibangun di atas bahasa Python inti, sehingga pengembang dapat dengan mudah memperluas fungsionalitasnya dengan mengimpornya ke dalam kode mereka.
Seberapa Pentingkah Pustaka Python bagi Web Scraping?
Pustaka Python penting bagi web scraping karena bahasa pemrograman ini memiliki sejumlah pustaka yang mempermudah proses web scraping. Hal ini membuat web scraping menjadi lebih mudah dan efisien.
Apa saja pustaka Python terbaik untuk web scraping?
Python memiliki banyak pustaka yang dapat Anda gunakan untuk web scraping. Namun, beberapa pustaka lebih unggul daripada yang lain dalam hal web scraping. Berikut adalah beberapa pustaka Python penting yang sebaiknya Anda pertimbangkan:
1. Beautiful Soup
Beautiful Soup adalah pustaka Python yang memungkinkan Anda mengekstrak data dari berkas HTML dan XML. Pustaka ini dibuat oleh Leonard Richardson dan didistribusikan di bawah lisensi MIT. Beautiful Soup menyediakan antarmuka sederhana untuk mengurai dokumen HTML dan XML serta dapat menangani sebagian besar format markup.
Beautiful Soup memiliki banyak fitur yang menjadikannya alat yang ampuh untuk web scraping. Berikut adalah beberapa fitur utamanya:
• Menganalisis Dokumen HTML dan XML. Beautiful Soup dapat menganalisis dokumen HTML dan XML serta mengekstrak data darinya. Perpustakaan ini dapat menangani berbagai jenis format markup, termasuk HTML5, XML, dan XHTML.
• Menavigasi Pohon Parsing. Beautiful Soup memungkinkan Anda menavigasi pohon parsing dan mengekstrak data berdasarkan tag, atribut, dan teks. Anda dapat menggunakan metode seperti find(), find_all(), dan select() untuk menemukan elemen tertentu dalam dokumen HTML atau XML.
• Memodifikasi Pohon Parsing. Beautiful Soup memungkinkan Anda memodifikasi pohon parsing dengan menambahkan, menghapus, atau mengubah tag dan atribut. Anda juga dapat memodifikasi isi teks dokumen.
• Konversi Pengkodean. Beautiful Soup dapat menangani berbagai pengkodean dan mengonversi dokumen ke Unicode. Hal ini berguna saat berurusan dengan karakter non-ASCII.
Meskipun Beautiful Soup merupakan pustaka yang sangat baik untuk web scraping, pustaka ini memiliki beberapa kelemahan yang perlu Anda ketahui, di antaranya:
• Lebih lambat dibandingkan parser lain. Beautiful Soup bisa jadi lebih lambat daripada parser lain, seperti lxml atau html5lib, terutama saat menangani berkas berukuran besar. Jika kinerja menjadi pertimbangan utama, Anda sebaiknya mempertimbangkan untuk menggunakan parser yang lebih cepat.
• Tidak ada dukungan bawaan untuk AJAX. Beautiful Soup tidak memiliki dukungan bawaan untuk AJAX. Jika Anda perlu mengikis data dari situs web yang menggunakan AJAX untuk memuat konten secara dinamis, Anda perlu menggunakan pustaka atau alat tambahan.
• Kesulitan menangani HTML yang tidak valid. Beautiful Soup dirancang untuk menangani dokumen HTML dan XML yang valid. Jika dokumen masukan berisi markup yang tidak valid, Beautiful Soup mungkin tidak dapat mem-parsing-nya dengan benar. Dalam kasus seperti itu, Anda mungkin perlu melakukan prapemrosesan pada file masukan sebelum meneruskannya ke Beautiful Soup atau menggunakan alat lain untuk membersihkan markup tersebut.
2. Requests
Pustaka Requests adalah pustaka HTTP yang memungkinkan pengembang Python mengirim permintaan HTTP/1.1 dengan sangat mudah. Pustaka ini dirancang agar sederhana dan mudah digunakan, sehingga pengembang dapat dengan cepat dan mudah mengirim permintaan HTTP tanpa perlu mengkhawatirkan detail tingkat rendah seperti soket dan protokol.
Pustaka Requests memiliki beberapa fitur yang membuatnya populer di kalangan pengembang. Beberapa fiturnya yang paling menonjol antara lain:
• Permintaan dan Respons HTTP. Pustaka Requests menyediakan API sederhana untuk mengirim permintaan HTTP dan menerima respons, dengan dukungan untuk berbagai metode HTTP seperti GET, POST, PUT, DELETE, dan lainnya.
• Otentikasi. Requests mendukung berbagai metode otentikasi, termasuk otentikasi dasar, otentikasi digest, dan OAuth.
• Cookie dan Sesi. Pustaka Requests dapat menangani cookie dan mengelola sesi untuk Anda. Artinya, Anda dapat melakukan beberapa permintaan ke situs web yang sama sambil mempertahankan status sesi yang sama.
• Verifikasi SSL/TLS. Perpustakaan Requests dapat memverifikasi sertifikat SSL/TLS untuk permintaan HTTPS, sehingga melindungi dari serangan man-in-the-middle.
• Dukungan Proxy. Perpustakaan Requests juga mendukung penggunaan proxy HTTP untuk mengirimkan permintaan.
Terlepas dari banyaknya kelebihan pustaka Requests Python, ada beberapa kekurangan yang perlu Anda ketahui. Di antaranya adalah:
• Kinerja Lambat. Pustaka Requests lebih lambat daripada pustaka HTTP lainnya, sehingga tidak cocok untuk aplikasi berkinerja tinggi.
• Tidak Mendukung Permintaan Asinkron. Requests tidak mendukung permintaan asinkron, yang dapat menjadi kelemahan bagi sebagian pengembang.
• Penggunaan Memori. Requests menggunakan banyak memori saat mengirim permintaan, sehingga tidak cocok untuk aplikasi dengan memori terbatas.
• Kustomisasi Terbatas. Meskipun Requests memungkinkan pengembang untuk menyesuaikan header dan opsi otentikasi, opsi kustomisasinya terbatas dibandingkan dengan pustaka HTTP lainnya.
3. Scrapy
Scrapy adalah kerangka kerja perayapan web sumber terbuka dan kolaboratif untuk Python. Kerangka kerja ini pertama kali dirilis pada tahun 2008 dan hingga kini masih dipelihara serta dikembangkan oleh komunitas Scrapy.
Scrapy menyediakan paket lengkap untuk pengikisan web, termasuk mengunduh halaman web, memproses data, dan menyimpannya dalam berbagai format. Kerangka kerja ini dirancang untuk bekerja secara efisien bahkan dalam skala besar, sehingga cocok untuk tugas pengikisan web tingkat perusahaan.
Scrapy penting dalam pengikisan web karena mampu menangani situs web yang kompleks dan mengekstrak data darinya, terlepas dari ukuran atau strukturnya.
Selain itu, Scrapy menyediakan kerangka kerja yang tangguh untuk pengikisan data, memastikan data dikumpulkan dalam format yang terstruktur dan konsisten.
Scrapy menawarkan banyak fitur yang menjadikannya alat pengikisan web yang kuat. Berikut adalah beberapa fitur utamanya:
• Mesin Crawler. Scrapy menggunakan Mesin Crawler, yang bertugas mengoordinasikan aliran data antar komponen Scrapy. Mesin ini menyediakan antarmuka sederhana untuk menangani tugas pengikisan data yang kompleks, sehingga memudahkan pengikisan data dari beberapa situs web secara bersamaan.
• Spider. Spider di Scrapy bertugas menentukan logika ekstraksi data dari situs web. Spider menentukan cara menavigasi situs web dan data apa yang akan diekstraksi darinya. Spider juga dapat mengikuti tautan ke halaman lain, sehingga memungkinkan ekstraksi data yang kompleks.
• Pipa Item. Pipa Item Scrapy bertugas memproses data yang telah di-scrape, seperti membersihkannya dan memvalidasi data tersebut, sebelum disimpan ke dalam basis data atau diekspor ke berkas. Pipa Item dapat disesuaikan sesuai kebutuhan tugas pengikisan data.
• Middleware. Middleware Scrapy menyediakan cara untuk menyesuaikan perilaku Scrapy, seperti memodifikasi permintaan dan respons atau menambahkan fungsionalitas khusus. Middleware dapat ditambahkan atau dihapus sesuai dengan kebutuhan tugas pengikisan.
• Feed Exporters. Scrapy menyediakan berbagai Feed Exporters, yang memungkinkan data yang telah di-scrape diekspor dalam berbagai format, seperti CSV, JSON, atau XML. Hal ini memudahkan integrasi data yang telah di-scrape dengan alat dan sistem lain.
• Form Request. Scrapy menyediakan Form Request, yang memungkinkan pengiriman formulir secara otomatis di situs web. Hal ini memudahkan pengambilan data dari situs web yang memerlukan otentikasi atau pengisian formulir lainnya.
• Selector. Selector Scrapy adalah alat yang kuat untuk memilih dan mengekstrak data dari dokumen HTML atau XML. Alat ini menyediakan antarmuka sederhana untuk mengurai dokumen dan mengekstrak data, sehingga memungkinkan pengambilan data yang cepat dan efisien.
• Scraper. Scraper Scrapy bertugas memproses data yang diekstraksi oleh Spider dan meneruskannya melalui Item Pipeline. Scraper juga menangani paginasi dan penyaringan duplikat, sehingga memudahkan pengikisan data dari situs web besar.
Meskipun menawarkan banyak fitur, masih ada beberapa kelemahan yang perlu Anda waspadai saat menggunakan Scrapy. Di antaranya adalah:
• Kurva Pembelajaran yang Curam. Scrapy memiliki kurva pembelajaran yang curam, sehingga pengguna harus memiliki keterampilan pemrograman yang mumpuni. Pemula mungkin akan kesulitan untuk memulai menggunakan kerangka kerja ini, sehingga kurang mudah diakses oleh non-programmer.
• Fungsionalitas Terbatas. Scrapy terutama digunakan sebagai web crawler dan memiliki fungsionalitas yang terbatas di luar itu. Scrapy bukanlah alat pengikisan web serbaguna dan mungkin tidak cocok untuk semua kasus penggunaan.
• Membutuhkan Keterampilan Pemrograman yang Kuat. Scrapy membutuhkan keterampilan pemrograman yang kuat, sehingga kurang mudah diakses oleh non-pemrogram. Pengguna harus mahir dalam Python dan memahami konsep pengembangan web dengan baik.
• Dukungan Terbatas. Scrapy memiliki komunitas yang relatif kecil, dan dukungannya mungkin terbatas. Pengguna mungkin mengalami kesulitan menemukan solusi untuk masalah mereka dan mungkin harus mengandalkan dokumentasi yang terbatas.
4. Selenium
Selenium adalah alat pengujian otomatisasi web yang pertama kali diperkenalkan pada tahun 2004 oleh Jason Huggins, seorang insinyur perangkat lunak di ThoughtWorks.
Ini adalah kerangka kerja sumber terbuka yang mengotomatisasi peramban web di berbagai platform dan dapat digunakan untuk menguji aplikasi web.
Selenium menyediakan antarmuka pemrograman aplikasi (API) yang tidak bergantung pada platform, sehingga penguji dapat menulis pengujian dalam berbagai bahasa pemrograman seperti Java, C#, Python, Ruby, dan banyak lagi.
Baca Juga: Cara Menggunakan Proxy dengan Selenium
Selenium menyediakan beragam fitur, menjadikannya pilihan populer untuk pengujian aplikasi web. Berikut adalah beberapa fitur utama Selenium:
• Pengujian lintas peramban. Selenium mendukung berbagai peramban web seperti Google Chrome, Mozilla Firefox, Internet Explorer, Safari, dan Opera. Penguji dapat menulis skrip pengujian sekali saja dan menjalankannya di peramban yang berbeda, sehingga pengujian lintas peramban menjadi lebih mudah.
• Dukungan multi-bahasa pemrograman. Selenium mendukung berbagai bahasa pemrograman seperti Java, C#, Python, Ruby, dan banyak lagi. Penguji dapat memilih bahasa pemrograman yang mereka sukai untuk menulis skrip pengujian mereka.
• Kemandirian platform. Selenium dapat digunakan pada berbagai sistem operasi seperti Windows, Mac, dan Linux. Fitur ini memungkinkan penguji untuk menulis pengujian di satu platform dan menjalankannya di platform lain.
• Integrasi dengan alat lain. Selenium dapat diintegrasikan dengan alat pengujian lain seperti TestNG, JUnit, Maven, dan Jenkins. Integrasi ini membantu meningkatkan proses otomatisasi pengujian.
• Mendukung pengujian paralel. Selenium mendukung pengujian paralel, yang berarti beberapa pengujian dapat dijalankan secara bersamaan. Fitur ini membantu mengurangi waktu yang dibutuhkan untuk menjalankan pengujian.
Selenium masih memiliki beberapa kelemahan, di antaranya:
• Dukungan Terbatas untuk Aplikasi Desktop. Selenium dirancang terutama untuk pengujian aplikasi web. Dukungan untuk pengujian aplikasi desktop masih terbatas.
• Membutuhkan Peramban Web. Selenium memerlukan peramban web untuk mengotomatisasi pengujian. Selenium tidak dapat mengotomatisasi pengujian untuk aplikasi non-web.
• Tidak Mendukung Pengujian Gambar. Selenium tidak menyediakan dukungan bawaan untuk pengujian gambar. Hal ini menyulitkan pengujian elemen visual seperti gambar, video, dan animasi.
• Kemampuan Pengujian Seluler yang Terbatas. Selenium memiliki kemampuan pengujian seluler yang terbatas. Selenium dapat mengotomatisasi pengujian pada perangkat seluler, tetapi memiliki dukungan terbatas untuk fungsi-fungsi khusus seluler seperti GPS, kamera, dan gerakan sentuh.
5. Pandas
Pandas adalah pustaka Python yang dikembangkan oleh Wes McKinney pada tahun 2008. Pustaka ini menyediakan struktur data dan alat analisis data yang mudah digunakan untuk Python. Pandas dibangun di atas dua pustaka Python lainnya: NumPy dan matplotlib.
NumPy adalah pustaka untuk komputasi numerik dalam Python, sedangkan matplotlib adalah pustaka untuk membuat visualisasi dalam Python. Pandas menyediakan antarmuka tingkat tinggi untuk manipulasi dan analisis data yang mudah digunakan serta efisien.
Pandas menyediakan beberapa fitur utama yang menjadikannya pilihan populer untuk analisis data. Pada bagian ini, kita akan menjelajahi beberapa fitur tersebut.
• Struktur Data. Pandas menyediakan dua struktur data utama untuk menyimpan data: Series dan DataFrame. Series adalah array satu dimensi yang dapat menampung tipe data apa pun, sedangkan DataFrame adalah struktur mirip tabel dua dimensi yang terdiri dari baris dan kolom.
• Penyesuaian Data. Pandas menyediakan penyesuaian data otomatis, yang berarti data secara otomatis disesuaikan berdasarkan indeksnya. Hal ini memudahkan pelaksanaan operasi pada data dengan bentuk dan ukuran yang berbeda-beda.
• Penanganan Data yang Hilang. Pandas menyediakan beberapa fungsi untuk menangani data yang hilang, seperti dropna(), fillna(), dan interpolate(). Fungsi-fungsi ini memungkinkan pengguna menangani data yang hilang dengan mudah tanpa memengaruhi analisis.
• Penggabungan dan Penyatuan Data. Pandas menyediakan fungsi untuk menggabungkan dan menyatukan data dari berbagai sumber. Fungsi-fungsi ini meliputi merge(), join(), dan concat(). Fungsi-fungsi ini memungkinkan pengguna untuk menggabungkan data dari berbagai sumber berdasarkan kolom yang sama.
• Pengelompokan dan Agregasi Data. Pandas menyediakan fungsi untuk mengelompokkan dan mengagregasi data berdasarkan kolom yang sama. Fungsi-fungsi ini meliputi groupby() dan agg(). Fungsi-fungsi ini memungkinkan pengguna untuk mengelompokkan data berdasarkan atribut yang sama dan melakukan fungsi agregasi terhadapnya.
• Analisis Deret Waktu. Pandas menyediakan dukungan yang luas untuk analisis deret waktu. Pandas menyediakan beberapa fungsi untuk bekerja dengan data deret waktu, seperti resample(), rolling(), dan shift(). Fungsi-fungsi ini memungkinkan pengguna untuk melakukan operasi berbasis waktu pada data dengan mudah.
• Fungsi Input dan Output. Pandas menyediakan fungsi untuk membaca dan menulis data dari berbagai sumber, seperti CSV, Excel, basis data SQL, dan berkas JSON. Fungsi-fungsi ini memudahkan pemuatan dan penyimpanan data dari berbagai sumber, serta melakukan analisis terhadap data tersebut.
Meskipun Pandas memiliki beberapa fitur yang sangat kuat, Pandas juga memiliki beberapa kelemahan yang perlu diperhatikan pengguna sebelum menggunakannya untuk analisis data. Pada bagian ini, kita akan membahas beberapa kelemahan Pandas.
• Penggunaan Memori. Pandas dapat menghabiskan banyak memori, terutama saat menangani kumpulan data yang besar. Hal ini dapat menyebabkan masalah kinerja pada sistem dengan memori terbatas.
• Fungsionalitas Terbatas untuk Analisis Statistik. Meskipun Pandas menyediakan fungsi statistik dasar, fungsionalitasnya terbatas untuk analisis statistik tingkat lanjut. Pengguna yang memerlukan analisis statistik tingkat lanjut mungkin perlu menggunakan alat lain selain Pandas.
• Kecepatan Lambat. Pandas bisa menjadi lambat saat menangani dataset besar, terutama saat melakukan operasi yang kompleks. Hal ini dapat menyebabkan masalah kinerja bagi pengguna yang perlu memproses data dengan cepat.
• Kurva Pembelajaran yang Curam. Pandas memiliki kurva pembelajaran yang curam, terutama bagi pengguna yang baru mengenal analisis data. Pengguna mungkin perlu menghabiskan waktu yang cukup lama untuk mempelajari sintaks dan fungsi Pandas sebelum dapat menggunakannya secara efektif.
6. PyQuery
PyQuery adalah pustaka Python yang memungkinkan Anda mengurai dokumen HTML dan XML. Pustaka ini dibangun di atas pustaka lxml dan menyediakan sintaks mirip jQuery untuk memilih elemen dari dokumen yang telah diurai. PyQuery kompatibel dengan Python 2.x dan 3.x serta tersedia di bawah lisensi MIT.
PyQuery memiliki beberapa fitur yang menjadikannya alat yang ampuh untuk web scraping. Berikut adalah beberapa fiturnya yang paling menonjol:
• Sintaks jQuery. Salah satu keunggulan paling signifikan dari PyQuery adalah sintaksnya yang mirip jQuery. Jika Anda sudah terbiasa dengan jQuery, Anda akan merasa sintaks PyQuery sangat intuitif. PyQuery memungkinkan Anda memilih elemen dari dokumen yang telah diparsing menggunakan selektor bergaya CSS.
• Manipulasi Elemen yang Mudah. Setelah Anda memilih sebuah elemen menggunakan PyQuery, Anda dapat memanipulasinya seperti halnya dengan jQuery. PyQuery menyediakan beberapa metode untuk memanipulasi elemen, seperti menambahkan dan menghapus atribut, menambahkan dan menghapus kelas, serta mengubah isi teks suatu elemen.
• Kemampuan Mengolah Dokumen Besar. PyQuery dibangun di atas pustaka lxml, sebuah pustaka pengurai XML yang cepat dan efisien. Ini berarti PyQuery dapat mengolah dokumen besar tanpa menghabiskan terlalu banyak memori.
• Dukungan untuk Selektor CSS3. PyQuery mendukung selektor CSS3, yang memungkinkan Anda memilih elemen berdasarkan berbagai kriteria, seperti atribut elemen, ada atau tidaknya elemen anak, dan posisi elemen di dalam dokumen.
Meskipun PyQuery merupakan alat yang ampuh untuk web scraping, ada beberapa kelemahan yang perlu Anda ketahui:
• Kurva Pembelajaran yang Curam. Jika Anda belum terbiasa dengan jQuery, sintaks PyQuery mungkin sulit dipahami. Diperlukan waktu untuk membiasakan diri dengan sintaks PyQuery dan mempelajari cara memilih elemen dari dokumen yang telah diparsing.
• Dukungan Terbatas untuk JavaScript. PyQuery dirancang untuk mengurai dokumen HTML dan XML, dan tidak memiliki dukungan bawaan untuk JavaScript. Jika Anda perlu melakukan web scraping pada situs web yang sangat bergantung pada JavaScript, maka PyQuery mungkin bukan alat yang paling tepat untuk tugas tersebut.
• Kurangnya Ketangguhan. PyQuery tidak memiliki tingkat ketangguhan yang sama dengan pustaka Python lainnya, seperti Beautiful Soup. Artinya, jika Anda berurusan dengan HTML yang strukturnya buruk, PyQuery mungkin tidak dapat menanganinya sebaik pustaka lainnya.
Kesimpulan
Web scraping adalah teknik penting untuk mengekstrak data dari situs web. Python memiliki banyak pustaka yang dapat Anda gunakan untuk web scraping, namun beberapa di antaranya lebih baik daripada yang lain. Beberapa pustaka Python terbaik untuk web scraping antara lain Beautiful Soup, Requests, Scrapy, Selenium, Pandas, dan PyQuery. Tergantung pada kebutuhan Anda, Anda dapat memilih pustaka terbaik yang sesuai dengan persyaratan Anda.
Jika Anda sedang mencari proxy residensial yang andal untuk browser dan CAPTCHA, kunjungi Geonode!
Pertanyaan Lainnya
Apa itu web scraping?
Web scraping adalah teknik yang digunakan untuk mengekstrak data dari situs web menggunakan skrip otomatis.
Mengapa menggunakan Python untuk web scraping?
Python adalah bahasa pemrograman populer yang mudah dipelajari dan memiliki banyak pustaka yang dapat mempermudah proses web scraping. Python juga fleksibel dan mampu menangani berbagai macam tugas web scraping.
Apakah saya bisa menggunakan Pandas untuk web scraping?
Ya, Pandas dapat digunakan untuk web scraping. Perpustakaan ini sangat berguna terutama untuk mengolah data terstruktur seperti tabel.
Apa perbedaan antara web scraping dan web crawling?
Web scraping adalah proses mengekstrak data dari situs web menggunakan skrip otomatis, sedangkan web crawling adalah proses menjelajahi web dan mengindeks halaman web.
Apa itu pustaka Python?
Pustaka Python adalah kumpulan kode Python yang telah ditulis sebelumnya dan dapat diimpor serta digunakan dalam program Python lainnya.
Pustaka-pustaka ini biasanya berisi fungsi, kelas, dan objek lain yang menyederhanakan serta mempercepat pengembangan aplikasi Python.
Pustaka apa saja yang dapat digunakan di Python?
Pemilihan pustaka Python bergantung pada tugas yang sedang dikerjakan. Python memiliki koleksi pustaka yang sangat luas yang dapat digunakan untuk berbagai macam tugas, mulai dari komputasi ilmiah dan analisis data hingga pengembangan web dan pembelajaran mesin.
Beberapa pustaka populer antara lain NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn, Flask dan Django, serta Beautiful Soup.
Apa saja contoh pustaka Python?
Berikut adalah beberapa contoh pustaka Python yang umum digunakan: NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow, Scikit-learn, Requests, Pillow, dan Pygame.
Apa pustaka Python yang paling umum?
Sulit untuk mengatakan pustaka mana yang paling umum, karena hal itu bergantung pada tugas spesifik yang sedang dikerjakan. Namun, beberapa pustaka Python yang paling banyak digunakan antara lain NumPy, Pandas, Matplotlib, dan Scikit-learn.
Pustaka-pustaka ini populer di kalangan ilmuwan data dan insinyur pembelajaran mesin, karena menyediakan alat yang kuat untuk analisis data, visualisasi, dan pemodelan.