Belajar Python

Bab 1
Bahasa Python


1.1 Berkenalan dengan python
Python merupakan bahasa pemrograman yang bersifat object-oriented dan sangat efisien untuk men-develop software aplikasi di bidang sains dan teknik. Script Python tidak perlu di-compile kedalam suatu kode mesin apapun, karena ia dapat dijalankan cukup dengan bantuan inter-preter. Keuntungan dari script yang bisa dijalankan dengan interpreter adalah ia dapat diuji dan didebug dengan cepat, sehingga programmer bisa lebih berkonsentrasi pada algoritma dibalik script yang sedang dibangunnya. Keuntungan ini juga menjadikan aplikasi Python lebih cepat dibangun dibandingkan dengan aplikasi yang sama jika dibangun dengan bahasa C maupun Fortran. Di sisi lain, kekurangan script Python selaku interpreted program adalah ia tidak dap-at di-compile menjadi program aplikasi yang bersifat stand-alone. Sehingga suatu script Python hanya bisa dieksekusi jika pada komputer tersebut sudah terinstall program Python.

1.2 Dasar-dasar pemrograman Python
1.2.1 Variabel
Pada sebagian besar bahasa pemrograman, nama suatu variabel merepresentasikan suatu nilai dengan tipe data tertentu; dan menempati alamat memory yang pasti. Nilai variabel tersebut dapat diganti-ganti, namun tipe data selalu tetap1. Tidak demikian dengan Python dimana tipe datanya dapat diubah-ubah secara dinamis. Berikut ini adalah contohnya:
>>> b = 2# b bilangan bertipe integer
>>> print b
Integer adalah tipe data untuk bilangan bulat; sementara float adalah tipe data untuk bilangan pecahan


BAB 1. BAHASA PYTHON
>>> b = b * 2.1 # Sekarang b bilangan bertipe float
print b
4.2
Tulisan b = 2 artinya variabel b diisi dengan angka 2 yang bertipe integer. Statemen berikut-nya adalah operasi perkalian b ∗ 2.1, lalu hasilnya disimpan pada variabel yang sama yaitu variabel b. Dengan demikian nilai b yang lama akan diganti dengan nilai yang baru, yaitu hasil operasi perkalian. Akibatnya, sekarang variabel b memiliki tipe data float, suatu tipe yang merepresentasikan bilangan pecahan atau desimal. Nilai variabel b menjadi 4.2.
Tanda pagar (#) menyatakan awal dari suatu komentar. Komentar adalah bagian dari script Python yang tidak akan dieksekusi oleh interpreter.
1.2.2 Bilangan integer dan float
Seperti telah disinggung bahwa Python mengenal bilangan bertipe integer dan float. Perbedaan tipe bilangan ini berpotensi menimbulkan bug (masalah). Ini contohnya
>>> 1/2
# bilangan
integer
dibagi bilangan integer
0
# tentu saja ini keliru, mestinya 0.5
>>> 1/2.0
# bilangan
integer
dibagi bilangan float
0.5
# kali ini
hasilnya tepat
Untuk menghindari kesalahan tersebut, diperlukan sebuah statemen tambahan
from __future__ import division
1/2
0.5
Nah, sekarang hasilnya sudah tepat.
1.2.3 Lists
List adalah sejumlah object yang dipisahkan oleh tanda koma (,) dan diapit oleh kurung siku ([ ]). Begini contohnya:
>>> a = [1.0, 2.0, 3.0]
# cara membuat list
>>> a.append(4.0)
# tambahkan 4.0 kedalam list
>>> print a
[1.0,
2.0,
3.0,
4.0]
>>> a.insert(0,0.0)
# sisipkan 0.0 pada posisi 0
>>> print a
[0.0,
1.0,
2.0,
3.0,
4.0]
>>> print len(a)
# menentukan panjang list


1.2. DASAR-DASAR PEMROGRAMAN PYTHON
Jika kita memberikan statemen b = a, maka itu tidak berarti bahwa variabel b terpisah den-gan variabel a. Di python, statemen seperti itu diartikan hanya sebagai pemberian nama lain (alias) kepada variabel a. Artinya, perubahan yang terjadi baik itu di a ataupun di b, maka hasil akhir mereka berdua akan sama saja. Setiap perubahan yang terjadi di b akan berdampak di a. Untuk meng-copy a secara independen, gunakan statemen c = a[:], sebagaimana dicontohkan berikut ini
0. a = [1.0, 2.0, 3.0]
1. b = a# b adalah alias dari a
2. b[0] = 5.0# isi elemen b diubah
3. print a
[5.0, 2.0, 3.0] # perubahan di b tercermin di a
>>> c = a[:] # c kopian dari a
c[0] = 1.0# isi elemen c diubah
print a
[5.0, 2.0, 3.0] # a tidak dipengaruhi c
Matrik dapat dideklarasikan oleh sejumlah list yang disusun berbaris. Berikut adalah ma-trik 3 × 3 dalam bentuk list:
a = [[1, 2, 3], \ [4, 5, 6], \ [7, 8, 9]]
print a[1] # Print baris kedua (elemen 1) [4, 5, 6]
print a[1][2] # Print elemen ketiga dari baris kedua

Tanda backslash adalah karakter yang menandakan bahwa statemen belum selesai. Perlu dicatat disini pula bahwa python menganut zero offset, sehingga a[0] merepresentasikan baris pertama, a[1] baris kedua, dst.
1.2.4 Module
Walaupun suatu matrik dapat dideklarasikan oleh sejumlah list, namun kita akan menggu-nakan cara yang lain untuk mendeklarasikan suatu matrik. Python telah menyediakan su-atu module untuk mendeklarasikan suatu matrik. Bahkan module tersebut juga menyediakan berbagai operasi matrik. Berikut ini contohnya:
from numpy import array
a = array([[2.0, -1.0],[-1.0, 3.0]])
print a
[[ 2. -1.]
[-1. 3.]]

BAB 1. BAHASA PYTHON
Kata numpy pada statemen pertama di atas adalah nama sebuah module yang dikenali oleh python. Module numpy berisi fungsi-fungsi khusus untuk mengolah matrik. Pada statemen pertama, array adalah sebuah fungsi khusus yang tersimpan di module numpy. Masih banyak fungsi-fungsi lain yang tersimpan di module numpy tersebut. Silakan perhatikan baik-baik con-toh di bawah ini:
from numpy import arange,zeros,ones,float
a = arange(2,10,2)
print a
[2 4 6 8]
b = arange(2.0,10.0,2.0)
print b
[ 2. 4. 6. 8.]
z = zeros((4))
print z
[0 0 0 0]
y = ones((3,3),float)
print y
[[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]
[ 1. 1. 1.]]
1.2.5 Function
Sekarang coba anda buka python Shell, lalu hitung akar dua dari 9 dengan mengetikan statemen berikut
>>> sqrt(9)
Jawaban yang muncul harusnya adalah angka 3.0. Tapi kenapa dilayar monitor malah tampil tulisan seperti ini?
Traceback (most recent call last):
File "<pyshell#0>", line 1, in <module>
sqrt(9)
NameError: name ’sqrt’ is not defined
Lewat error message itu, Python ingin bilang ke kita bahwa fungsi sqrt() tidak dikenal atau tidak terdefinisikan. Bagaimana cara mengatasinya? Coba anda tambahkan module math sebelum menghitung sqrt.
from math import *
sqrt(9)
3.0
1.2. DASAR-DASAR PEMROGRAMAN PYTHON
5
Nah, sekarang sudah terpecahkan!
Pada contoh tadi, statemen sqrt(..angka..) adalah fungsi (function) yang bertugas untuk mencari akar dua dari suatu angka. Secara umum yang dimaksud dengan function adalah statemen yang dieksekusi. Seringkali parameter masukan (input) diperlukan oleh function un-tuk dihitung, namun tidak selalu begitu. Contoh-contoh function yang lain adalah
sin(pi/2)
1.0
tan(pi/4)
0.99999999999999989
exp(10) 22026.465794806718
log(100)
4.6051701859880918
log10(100)
2.0
pow(2,4)
16.0
asin(0.5)
0.52359877559829893
>>> pi/6
0.52359877559829882
Function apa saja yang disediakan oleh math? Ketikan statemen berikut, anda akan tahu jawa-bannya.
import math
dir(math)
[’__doc__’, ’__name__’, ’acos’, ’asin’, ’atan’, ’atan2’, ’ceil’, ’cos’, ’cosh’, ’degrees’, ’e’, ’exp’, ’fabs’, ’floor’, ’fmod’, ’frexp’, ’hypot’, ’ldexp’, ’log’, ’log10’, ’modf’, ’pi’, ’pow’, ’radians’, ’sin’, ’sinh’, ’sqrt’, ’tan’, ’tanh’]
1.2.6 Membuat matrik
Sekarang kita fokus membahas cara mendeklarasikan suatu matrik dengan bahasa python.
Daripada repot-repot, kita download aja semua function yang tersimpan di numpy.
>>> from numpy import * # tanda * artinya download semua function
A = zeros((3,3),float) # bikin matrik A berukuran 3x3 diisi nol
print A
[[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]
[ 0. 0. 0.]]
6 BAB 1. BAHASA PYTHON
Langkah pertama, matrik dibuat menggunakan function zeros lalu diikuti dengan ukuran ma-trik, misalnya 3×3. Kemudian elemen-elemen matrik diisi satu persatu dengan angka/bilangan.
>>>
a[0] =
[2.0,
3.1, 1.8] #
cara
mengisi
elemen
baris sekaligus
>>>
a[1,1]
= 5.2
#
cara
mengisi
elemen
satu-persatu
print A [[ 2. 3.1 1.8] [ 0. 5.2 0. ] [ 0. 0. 0. ]]
Ada cara lain lagi yang lebih sederhana untuk mendeklarasikan sebuah matrik, yaitu cukup dengan dua baris statemen seperti berikut ini
from numpy import *
A = array([[1.,2.,3.],[4.,5.,6.],[7.,8.,9.]])
print A
[[ 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6.]
[ 7. 8. 9.]]
Atau kalau mau benar-benar mirip dengan format matrik, cara menuliskan statemennya adalah seperti ini
from numpy import array # hanya function array yang dipanggil
A = array([[1.,2.,3.],\
[4.,5.,6.],\ # posisi kurung siku dibuat rata atas-bawah
[7.,8.,9.]])
print A [[ 1. 2. 3.]
[ 4. 5. 6.] [ 7. 8. 9.]]
1.2.7 Cara mengcopy matrik
Berbeda dengan bahasa C, bahasa Fortran, maupun matlab, sebuah matrik di python tidak bisa dicopy hanya dengan tanda sama-dengan. Bagi python, tanda sama-dengan berfungsi untuk memberi nama alias semata terhadap obyek yang sama. Perhatikan contoh berikut
A = array([[1.,2.],\ [3.,4.]])
B = A
B[1,1]=8
A
array([[ 1., 2.],
[ 3., 8.]])
1.3. PYTHON EDITOR
7
>>> B
array([[ 1., 2.],
[ 3., 8.]])
Contoh di atas memperlihatkan bahwa matrik berukuran 2x2 tersebut memiliki 2 nama yaitu A dan B. Buktinya, jika elemen B[1, 1] diganti dengan angka 8, maka perubahan itu bisa dilihat di A, yang mana elemen A[1, 1] nya pun akan menyimpan angka 8 juga. Sekarang perhatikan contoh berikut ini
A = array([[1.,2.],\ [3.,4.]])
B = A.copy()
B[1,1]=8
A
array([[ 1.,
2.],
[ 3.,
4.]])
>>> B
array([[ 1.,
2.],
[ 3.,
8.]])
Dengan perintah B = A.copy(), maka matrik A menjadi benar-benar berbeda obyek dengan matrik B. Buktinya, perubahan elemen B[1, 1] tidak berefek apa-apa terhadap elemen A[1, 1].
1.3 Python Editor
Sebenarnya, penulisan script atau source code berbahasa python dapat dilakukan menggunakan berbagai editor, misalnya dengan notepad-nya windows. Akan tetapi demi kenyamanan pro-grammer, sebaiknya penulisan sorce-code menggunakan python editor yang sudah tersedia di dalam pyhton shell. Cara memanggil python editor, klik File dipojok kiri atas, lalu klik New Window atau cukup dengan Ctrl-N. Maka sebuah window baru akan terbuka, yaitu window python editor. Sebagai bahan uji coba, silakan ketikkan statemen-statemen berikut
from numpy import array # hanya function array yang dipanggil
A = array([[1.,2.,3.],\
[4.,5.,6.],\
[7.,8.,9.]])
print A
Simpanlah (Save) file source-code di atas dengan nama matrik01.py. Untuk mengeksekusi atau menjalankan file tersebut, pilihlah menu Run, dilanjutkan dengan Run Module. Atau bisa lebih singkat dengan cukup hanya menekan tombol F5. Di layar monitor akan tampil hasilnya.
1.4 Looping
Looping artinya adalah pengulangan. Misalnya anda mendapat tugas untuk menghitung akar bilangan-bilangan dari 1 sampai 10. Ada 2 cara untuk menyelesaikan tugas tersebut, pertama, salinlah source-code berikut pada python editor lalu diberi nama looping01.py
8 BAB 1. BAHASA PYTHON
from numpy import sqrt # hanya function sqrt yang dipanggil
print sqrt(1)
print sqrt(2)
print sqrt(3)
print sqrt(4)
print sqrt(5)
print sqrt(6)
print sqrt(7)
print sqrt(8)
print sqrt(9)
print sqrt(10)
Jalankan source-code di atas dengan menekan tombol F5, maka akan muncul hasil sebagai berikut
1.0
1.41421356237
1.73205080757
2.0
2.2360679775
2.44948974278
2.64575131106
2.82842712475
3.0
3.16227766017
Cara kedua dengan teknik looping, yaitu
from numpy import sqrt
for i in range(1,10+1):
print sqrt(i)
Simpanlah source-code ini dengan nama looping02.py, lalu jalankan dengan F5, akan nampak hasil yang sama yaitu
1.0
1.41421356237
1.73205080757
2.0
2.2360679775
2.44948974278
2.64575131106
2.82842712475
3.0
3.16227766017
Mari sejenak kita bandingkan antara looping01.py dan looping02.py. Kedua source-code itu memiliki tujuan yang sama yaitu menghitung akar bilangan dari 1 sampai 10. Perbedaannya,
1.5. OPTIMASI
9
looping01.py berisi 11 baris statemen, sedangkan looping02.py hanya 3 baris statemen. Coba cek ukuran file-nya! Ukuran file looping01.py (di laptop saya) adalah 179 byte, sementara ukuran looping02.py adalah 72 byte. Dengan demikian dapat disimpulkan bahwa looping02.py lebih efisien dibanding looping01.py.
1.5 Optimasi
Dalam konteks progamming, upaya-upaya untuk memperkecil jumlah statemen ataupun upaya-upaya untuk memperkecil ukuran file disebut optimasi.
1.6 Latihan
Buatlah 3 buah source-code untuk menyatakan masing-masing matrik A, matrik B dan matrik x sebagai berikut
Salinlah source-code ini, lalu jalankan! Jika ada error, anda harus men-debug-nya sampai selesai, lalu setelah itu lakukan langkah optimasi sehingga ia menjadi source-code yang efisien!
from numpy import sqrt
print 1/log10(10)
print 2/log10(20)
print 3/log10(30)
print 4/log10(40)
print 5/log10(50)
print 6/log10(60)
print 7/log10(70)
print 8/log10(80)

Komentar

Postingan populer dari blog ini

Cara Remastering Windows 7 Menggunakan RT7Lite