√ 8 Proyek Open Source Terpopuler Di Pemrograman Python
Teknologi.id – Machine learning dan software development merupakan bab besar dari semua proyek open source yang dibentuk dengan tunjangan Python. Dalam beberapa tahun terakhir, proyek-proyek ini membuat banyak kawasan kerja bagi para programmer yang tertarik pada pengembangan open source. Berikut Teknologi.id rangkumkan proyek open source terpopuler di pemrograman python.
8 Proyek Open Source Populer Dalam Pemrograman Python
1. TensorFlow
TensorFlow ialah library software open source untuk machine learning dari banyak sekali tugas. Library dikembangkan oleh Google untuk memenuhi kebutuhannya dalam sistem yang sanggup membangun dan melatih neural networks untuk mendeteksi dan mendekripsi gambar dan korelasi, ibarat dengan pemikiran dan pemahaman yang diterapkan oleh orang-orang.
2. Keras
Keras ialah library neural network open source yang dikodekan dengan Python dan bisa bekerja menurut software ibarat Deep learning, TensorFlow, dan Theano. Awalnya dirancang untuk memungkinkan eksperimen cepat dengan neural network yang dalam. Fokus utama Keras ialah menjadi modular, gampang digunakan, dan sanggup dikembangkan.
Baca juga: 4 Library Python Terbaik untuk Machine Learning
3. Scikit-learn
Scikit-learn ialah library yang menyediakan banyak sekali algoritma untuk Supervised Learning dan Unsupervised Learning melalui antarmuka untuk bahasa pemrograman Python. Library ini didistribusikan di bawah “Lisensi BSD Sederhana” dan mempunyai distribusi untuk banyak versi Linux yang berbeda, sehingga mendorong penggunaan komersial dan akademik Scikit-learn
4. Django
Django ialah salah satu framework paling terkenal yang dibentuk untuk Python. Django dirancang untuk membantu developer membuat aplikasi web secepat mungkin. Penciptaan berarti pembentukan ide, pengembangan, dan pelepasan proyek. Dengan pengembangan web Django berjalan cepat dengan sumber daya lebih sedikit di setiap tahap. Dengan demikian, ini sanggup disebut solusi ideal untuk pengembang yang duduk kasus tenggat waktunya menjadi prioritas utama.
5. Flask
Seperti Django, Flask ialah framework mikro yang akurat yang cocok untuk banyak sekali kiprah pengembangan web. Flask memiliki komunitas yang sangat besar dan banyak modul untuk semua kesempatan. Tidak ibarat Django, Flask tidak memaksakan solusi spesifik untuk setiap kiprah yang mungkin dihadapi oleh program. Alih-alih, ini menyarankan penggunaan banyak sekali keputusan pihak ketiga atau khusus menurut pertimbangan pribadi-mu.
Baca juga: 4 Alat Pemrograman Python Terbaik untuk Data Science
6. Tornado
Tornado ialah server web dan framework yang sanggup diskalakan dan tidak menghalangi untuk aplikasi web. Tornado dibentuk untuk kinerja tinggi dan merupakan salah satu server web yang bisa menahan masalah C10k (masalah menangani sejumlah besar undangan klien.)
7. Pandas
Panda ialah salah satu pustaka web open source, multifungsi, dan fleksibel yang paling berpengaruh dan toolkit yang menyediakan analisis data dan struktur data untuk Python. Paket Python ini sangat cocok untuk banyak sekali jenis data yang dipesan dan tidak teratur, dan set data statistik.
8. Kivy
Kivy ialah framework utama yang dikembangkan oleh organisasi Kivy. Software opensource gratis lintas platform untuk pengembangan aplikasi seluler. Library ini berlaku untuk dijalankan di Android, OS X, Linux, IOS, dan Windows. Framework ini mengandung banyak elemen untuk membangun banyak sekali aplikasi.
Kesimpulan
Semua proyek open source yang disebutkan di atas jauh lebih dari sekadar perihal hal pengkodean. Pencipta software machine learning open source dan software development, memperhitungkan seluruh manfaat dan konsekuensi memakai instruksi mereka di masa mendatang.
Mempertimbangkan bahwa setiap proyek semacam itu mendorong pengembangan lingkungan open-source, harus dikatakan bahwa ketika ini Python memperlihatkan donasi yang signifikan terhadap kemajuan teknis library data multifungsi. Proyek-proyek open source Python terkenal ini mempertahankan konsep membuatkan pengalaman transparan di antara komunitas open source.
(DWK)
Sumber https://teknologi.id