Belajar Bahasa Pemrograman Python. Kita hidup di era yang penuh dengan program-program yang mengagumkan dan kuat. Oleh karena itu, ada ratusan bahasa pemrograman yang jika kita harus mempelajari dan menguasai semuanya, kita akan menghabiskan waktu seumur hidup kita hanya untuk menggaruk permukaannya saja.
Apa sebenarnya yang dilakukan oleh bahasa pemrograman? Jawabannya adalah bahwa bahasa pemrograman memungkinkan kita untuk memberikan instruksi kepada komputer dalam bahasa yang dimengerti oleh komputer. Setiap bahasa pemrograman memiliki fitur, tujuan, manfaat, dan kekurangan. Namun, banyak yang memiliki kesamaan di antara mereka.
Bahasa pemrograman Python hanyalah salah satu dari ratusan bahasa pemrograman yang ada di luar sana. Belajar Python dari nol dengan Seri Panduan Python gratis yang informatif dan praktis ini.
Seri Tutorial Python
Tutorial #1: Pengenalan dan Instalasi Python
Tutorial #2: Variabel Python
Tutorial #3: Tipe Data Python
Tutorial #4: Operator Python
Tutorial #5: Pernyataan Bersyarat Python
Tutorial #6: Perulangan di Python
Tutorial #7: Pernyataan Kontrol di Python
Tutorial #8: Fungsi di Python
Tutorial #9: Input-Output dan File di Python
Tutorial #10: Object Oriented Programming (OOP) di Python
Tutorial #11: DateTime di Python
Tutorial #12: Fungsi String di Python
Tutorial #13: File Handling di Python
Tutorial #14: Function Utama di Python
Tutorial #15: Pertanyaan dan Jawaban Wawancara Python
Tutorial #16: Bekerja dengan Dictionary dari Python
Tutorial #17: Python Try Except – Menangani Pengecualian Python dengan Contoh
Tutorial #18: Tutorial List Python (Daftar Urutkan, Membalikkan, Mengindeks, Menyalin, Menggabungkan, Menjumlahkan)
Tutorial #19: Tutorial Pemisahan String Python
Tutorial #20: Tutorial Tuple Python
Tutorial #21: 12 Integrated Development Environment (IDE) Python dan Editor Kode Terbaik
Tutorial #22: 6 Framework Testing Python Terbaik
Tutorial #23: 10 Buku Python Terbaik Untuk Pemula
Tutorial #24: List Function Python – Tutorial Dengan Contoh
Tutorial #25: Python List Method Dengan Sintaks dan Contoh
Tutorial #26: List Python – Membuat, Mengakses, Memotong, Menambah atau Menghapus Elemen
Tutorial #27: Tutorial Pemahaman List Python Dengan Contoh
Tutorial #28: Cara Menggunakan Fungsi Lambda Python Dengan Contoh
Tutorial #29: Python Docstring: Mendokumentasikan dan Mengintrospeksi Fungsi
Tutorial #30: Panduan Lengkap Fungsi Python Print() Beserta Contohnya
Tutorial #31: Tutorial Pytest – Cara Menggunakan Pytest Untuk Pengujian Python
Tutorial #32: Metode Kamus Python Untuk Membuat, Mengakses, Menghapus Dan Banyak Lagi
Tutorial #33: Panduan Sertifikasi Python Terbaik: PCAP, PCPP, PCEP
Tutorial #34: Apa Itu Struktur Data Dalam Bahasa Pemrograman Python [Panduan Lengkap]
Tutorial #35: 13 Kompiler Python Terbaik Untuk Pengembang Python
Tutorial #36: Tutorial Antrian Python: Cara Menerapkan dan Menggunakan Antrean Python
Tutorial #37: Array Python dan Cara Menggunakan Array Dalam Bahasa Pemrograman Python [Dengan Contoh]
Tutorial #38: Tipe Data Bawaan Python: Tidak Ada dan Numerik
Tutorial #39: Tutorial Python Set Dengan Contoh Pemrograman
Tutorial #40: Python RegEx – Tutorial Ekspresi Reguler Dengan Contoh
Tutorial #41: Python Sort: Metode Pengurutan dan Algoritma dalam Bahasa Pemrograman Python
Tutorial #42: Python Comment – Cara Menulis Komentar Dalam Bahasa Pemrograman Python
Tutorial #43: Python Assert Statement – Cara Menggunakan Assert Dalam Bahasa Pemrograman Python
Tutorial #44: Python Stack – Apa itu Stack dan Bagaimana Cara Mengimplementasikan Stack di Python
Tutorial #45: Kelas dan Objek Python – Tutorial dengan Contoh
Tutorial #46: Metode dan Operator String Python [Dengan Contoh]
Tutorial #47: Fungsi Range Python
Tutorial #48: Fungsi Pembulatan Python
Apa Itu Python?
Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi, terinterpretasi, dan serbaguna. Bahasa ini diciptakan oleh Guido van Rossum dan pertama kali dirilis pada tahun 1991. Filosofi desain Python menekankan keterbacaan kode dengan penggunaan spasi putih yang signifikan. Konstruksi bahasa dan pendekatan berorientasi objeknya bertujuan membantu para pemrogram menulis kode yang jelas dan logis, baik untuk proyek kecil maupun skala besar.
Python memiliki tipe dinamis dan pengumpulan sampah. Bahasa ini mendukung beberapa paradigma pemrograman, termasuk pemrograman terstruktur (terutama prosedural), berorientasi objek, dan fungsional. Python sering disebut sebagai bahasa “batteries included” karena memiliki perpustakaan standar yang lengkap.
Sejarah Singkat Python
Python dibuat pada akhir tahun 1980-an oleh Guido van Rossum di Centrum Wiskunde & Informatica (CWI) di Belanda sebagai pengganti bahasa ABC. Nama Python diambil dari acara TV BBC yang berjudul ‘Monty Python’s Flying Circus’ yang menjadi favoritnya. Python 2.0, yang dirilis pada tahun 2000, memperkenalkan fitur-fitur seperti pemahaman daftar (list comprehensions) dan pengumpulan sampah dengan perhitungan referensi.
Python 3.0, yang dirilis pada tahun 2008, adalah revisi utama bahasa ini yang tidak sepenuhnya kompatibel dengan versi sebelumnya. Oleh karena itu, sebagian besar kode Python 2 membutuhkan modifikasi agar dapat dijalankan pada Python 3.
Penerjemah Python tersedia untuk banyak sistem operasi. Komunitas pemrograman global mengembangkan dan memelihara CPython, implementasi referensi yang gratis dan sumber terbuka. Python Software Foundation, organisasi nirlaba, mengelola dan mengarahkan sumber daya untuk pengembangan Python dan CPython.
Python kini, secara konsisten, menduduki peringkat sebagai salah satu bahasa pemrograman paling populer.
Mungkin menarik untuk mengetahui bagaimana versi Python yang berbeda berevolusi dan fitur apa saja yang mereka perkenalkan. Pada tabel di bawah ini, kita dapat melihat dua versi utama Python yang pertama (1.0, 2.0), kapan mereka dirilis dan fitur apa yang mereka perkenalkan sebelum versi 3 dirancang untuk memperbaiki kekurangan mendasar dari bahasa tersebut.
Versi Python | Fitur | Tanggal Rilis |
---|---|---|
1.0 | Exception Handling, lambda, filter, reduce, map | Januari 1994 |
2.0 | List comprehensions, garbage collection systems | 16 Oktober 2020 |
Tabel 1. Versi Python, Fitur, dan Tanggal Rilis
Python versi 2.x dan 3.x adalah versi Python yang paling banyak digunakan. Saat artikel ini ditulis, versi stabil terbaru dari Python adalah 3.11.3, yang dirilis pada tanggal 24 Oktober 2022.
Sejak pertama kali dirilis pada tahun 1994, Python telah memiliki pembaruan rutin dengan fitur dan dukungan baru. Tabel di bawah ini menunjukkan semua rilis Python pada saat artikel ini ditulis.
Versi | Tanggal Rilis |
---|---|
Python 1.0 | Januari 1994 |
Python 1.5 | 31 Desember 1997 |
Python 1.6 | 5 September 2000 |
Python 2.0 | 16 Oktober 2000 |
Python 2.1 | 17 April 2001 |
Python 2.2 | 21 Desember 2001 |
Python 2.3 | 29 Juli 2003 |
Python 2.4 | 30 November 2004 |
Python 2.5 | 19 September 2006 |
Python 2.6 | 1 Oktober 2008 |
Python 2.7 | 3 Juli 2010 |
Python 3.0 | 3 Desember 2008 |
Python 3.1 | 3 Desember 2008 |
Python 3.2 | 20 Februari 2011 |
Python 3.3 | 29 September 2012 |
Python 3.4 | 16 Maret 2014 |
Python 3.5 | 13 September 2015 |
Python 3.6 | 23 Desember 2016 |
Python 3.7 | 27 Juni 20218 |
Python 3.8 | 14 Oktober 2019 |
Python 3.9 | 5 Oktober 2020 |
Python 3.10 | 4 Oktober 2021 |
Python 3.11 | 24 Oktober 2022 |
Tabel 2. Versi Python
Mengapa Menggunakan Python?
Pertanyaannya seharusnya: “Mengapa tidak Python?”. Python adalah salah satu bahasa pemrograman dengan pertumbuhan tercepat di dunia dan digunakan oleh perusahaan-perusahaan besar seperti Google, Facebook, YouTube, Spotify, Instagram, Netflix, dll.
Di bagian ini, kita akan melihat di mana Python digunakan, beberapa keuntungan/kegagalannya, dan terakhir bagaimana Python dibandingkan dengan bahasa pemrograman populer lainnya.
Kegunaan Python
Saat ini, Python memiliki banyak library dan framework mulai dari Numpy, SQLALchemy, Pytorch, Pandas, Keras, Tensorflow, Django, Flask, dan lain-lain dan masih terus berkembang dengan pesat. Hal ini membuat Python menjadi pilihan utama bagi banyak pengembang dan perusahaan.
Python populer digunakan untuk Pengembangan, Scripting, dan pengujian perangkat lunak yang memang membuatnya cocok untuk berbagai domain.
Domain | Deskripsi |
---|---|
Desktop & Web Applications | Aplikasi Desktop adalah aplikasi yang berjalan di komputer desktop atau laptop, misalnya BitTorrent, Blender, Juice, sedangkan aplikasi Web membutuhkan browser Web untuk menjalankannya, misalnya Mailman, Plone, MoinMoin. |
Data Science | Data science adalah bidang yang menggunakan metode ilmiah seperti pengumpulan data; algoritme dan teknik pembelajaran mesin untuk mengekstrak, menganalisis, dan memproses wawasan dari data mentah. |
Machine Learning | Ini adalah aplikasi kecerdasan buatan (AI) yang memberikan sistem kemampuan untuk secara otomatis belajar dan meningkatkan diri dari pengalaman dan data tanpa diprogram secara eksplisit |
Robotics | Cabang teknik yang berhubungan dengan konsepsi, desain, pembuatan, dan pengoperasian robot. |
Artificial Intelligence | Kecerdasan buatan adalah bidang yang berhubungan dengan memungkinkan mesin untuk menunjukkan kecerdasan yang mirip dengan kecerdasan manusia seperti pengambilan keputusan, pengenalan wajah, dll. Kecerdasan buatan menggabungkan bidang-bidang lain seperti machine learning, Robotika, Pemrosesan Bahasa Alami (NLP), dll. |
Internet of Things (IoT) | Ini adalah bidang yang menggambarkan jaringan hal-hal yang tertanam dengan perangkat lunak dan teknologi lain untuk tujuan menghubungkan dan bertukar data dengan perangkat lain melalui internet |
Gaming | Seni merancang dan memprogram game untuk tujuan hiburan, pendidikan, atau eksperimental dan berjalan di komputer dan perangkat seluler. |
Mobile Applications | Program komputer atau aplikasi yang dirancang untuk berjalan di perangkat seluler seperti ponsel, meja, atau jam tangan. |
Natural Language processing | Bidang yang menganalisis ucapan, baik ucapan yang dapat didengar, maupun teks suatu bahasa. |
Tabel 3. Lapangan Kegunaan Python.
Kelebihan dan Kekurangan Bahasa Pemrograman Python
Berbagai fitur menarik dari Python membuatnya populer dan disukai di berbagai bidang.
Kelebihan Python:
- Gratis dan Open Source
- Diketik secara dinamis
- Portabel
- Banyak pustaka dan aplikasi
- Komunitas besar yang mendukung
- Fleksibilitas
- Mudah digunakan dan dipelajari
- Dapat diperluas
- Dapat disematkan
- Baris kode yang lebih pendek daripada kebanyakan bahasa
Meskipun Python sangat populer, Python tidak efektif di beberapa domain. Mengetahui kelemahan ini akan membantu kita membatasi Python pada bidang-bidang yang efektif, sehingga dapat membangun aplikasi yang kuat.
Kelemahan Python:
- Kecepatan lambat
- Memori tidak efisien
- Tidak efektif dalam komputasi mobile.
- Lapisan basis data yang belum dikembangkan.
- Menjalankan prompt kesalahan waktu karena kedinamisannya
Perbedaan Python dengan Bahasa Pemrograman Lainnya
Python bukanlah satu-satunya bahasa yang luar biasa dan populer di luar sana. Ada banyak bahasa interpretasi lain seperti Java, JavaScript, C++, dan masih banyak lagi yang sering dibandingkan dengan Python.
Pada bagian ini, kita akan membandingkan Python secara singkat dengan bahasa-bahasa lain pada tingkat bahasa dan bukan pada batasan-batasan seperti biaya, ukuran komunitas, keterikatan emosional, dll.
Bahasa Lain | Perbedaan dengan Python |
---|---|
Java | Program Python lebih lambat daripada program Java |
Program Python membutuhkan waktu yang lebih singkat untuk dikembangkan. | |
Program Python 3-5 jenis lebih pendek. | |
Python bersifat dinamis, sedangkan Java statis. | |
JavaScript | Subset "berbasis objek" Python kurang lebih setara dengan JavaScript |
Python lebih lemah dalam dunia pengembangan mobile | |
JavaScript lebih baik dalam pengembangan frontend dan memiliki kerangka kerja terbaik untuk membangun antarmuka morden | |
JavaScript bekerja lebih baik dalam situasi intensif I/O, sementara Python bekerja lebih baik dalam situasi intensif CPU. | |
C++ | Program Python 5-10 kali lebih pendek dari program C++ |
Program Python lebih lambat. | |
Program Python membutuhkan waktu yang lebih singkat untuk dikembangkan. | |
Python bersifat secara dinamis, sedangkan Java secara statis. |
Tabel 5. Perbedaan Python dan Bahasa Pemrograman Lainnya.
Cara Belajar Python
Setelah jatuh cinta dengan bahasa pemrograman seperti Python, pertanyaan rumit berikutnya adalah “Bagaimana cara belajar Python secara efektif”? Kesalahan yang dilakukan oleh sebagian besar pemula adalah menghindari pertanyaan ini dan langsung mempelajari bahasanya.
Bahasa pemrograman seperti Python berkembang pesat dan digunakan di banyak bidang. Kecuali jika kita ingin menjadi “Jack of all trade, master of none”, kita perlu menjawab pertanyaan ini secara menyeluruh.
Di bawah ini adalah berbagai langkah yang dapat kita ambil untuk belajar Python secara efektif dari nol hingga menjadi pahlawan.
1. Jelajahi Penggunaan Python
Seperti yang kita lihat pada salah satu tabel di atas, Python digunakan dalam begitu banyak domain yang menarik dan menjanjikan. Belajar Python tanpa ide yang jelas tentang domain mana yang ingin kita fokuskan atau membangun proyek besar kita berikutnya adalah seperti perahu tanpa layar. Upaya dan keberanian saja tidak cukup tanpa tujuan dan arah.
Setelah kita menjelajahi berbagai domain dan memutuskan domain mana yang akan kita fokuskan, kita dapat melanjutkan ke langkah berikutnya.
2. Pilih Lingkungan Belajar
Sebelum memulai menulis kode apa pun, penting untuk mengetahui IDE dan editor kode mana yang dirancang untuk membuat pengeditan Python menjadi mudah dan nyaman.
Memilih IDE atau editor teks yang tepat akan membuat kita lebih fokus untuk menjadi produktif.
3. Pelajari Sintaks Dasar
Persyaratan paling penting untuk menguasai bahasa pemrograman adalah sintaksisnya, setidaknya untuk tingkat dasar. Ini sama seperti bahasa Inggris. Pertama-tama kita harus mempelajari bentuk kata kerja yang berbeda, kemudian menggunakannya untuk membuat kalimat.
Python sangat mudah dipelajari karena sintaksnya yang sederhana dan dinamis. Sebagian besar Pythonistas membandingkan sintaksnya dengan bahasa Inggris. Seperti yang kita lihat sebelumnya, Python memiliki dua versi stabil yaitu 2x dan 3x. Disarankan untuk mempelajari Python 3x, dan bukan Python 2x karena industri tidak lagi menggunakannya.
Namun, penting untuk diketahui bahwa Python 2x hadir dengan beberapa sistem operasi seperti Linux, macOS.
Saat mempelajari sintaksis ini, penting dan disarankan untuk membuat catatan yang dapat direferensikan nanti. Selain itu, dokumentasi online harus menjadi tempat pertama kita mencari informasi yang pasti.
4. Berlatih Menulis Kode
Langkah ini terdiri dari mengotori tangan kita dengan kode. Seperti kata pepatah: “Latihan membuat sempurna”. Kesalahan yang banyak dilakukan oleh pemula adalah berpikir bahwa membaca konsep saja sudah cukup.
Tetapi, menjaga rutinitas harian dan konsisten akan membantu kita mengembangkan memori otot kita untuk menguasai seni coding lebih cepat dari yang diharapkan.
Kami memiliki banyak sekali latihan soal dan pertanyaan wawancara tentang semua konsep Python. Kita tidak akan membutuhkan waktu lama untuk mencari pertanyaan-pertanyaan seperti itu di internet dan mencoba menyelesaikannya. Menerapkan semua yang telah kita pelajari saat menyelesaikan latihan soal-soal ini adalah kunci untuk membantu kita terbiasa dengan sintaks dan konsep dengan cepat.
5. Mendiskusikan Pengalaman Dengan Orang Lain
Meskipun coding membantu kita untuk membiasakan diri dengan sintaksis, mendiskusikan kekhawatiran, temuan, dan kegagalan kita akan membantu kita untuk terbiasa dengan konsep dan terminologi. Kita juga dapat mempelajari hal-hal dari orang lain yang mungkin membutuhkan waktu berhari-hari bahkan berbulan-bulan untuk menemukan atau memahaminya.
Berita baiknya adalah Python memiliki komunitas yang besar dan aktif. Oleh karena itu, jika Anda menemukan masalah yang tampaknya sulit untuk dipecahkan, maka ada kemungkinan di suatu tempat, seseorang telah memecahkan masalah ini.
6. Buat Mini Project
Langkah ini akan menghadapkan kita pada beberapa konsep pemrograman yang lebih maju. Namun, dengan fondasi yang kuat pada dasar-dasarnya, akan mudah bagi kita untuk membungkus tangan kita dengan cepat.
Tujuan dari langkah ini bukanlah untuk mengerjakan proyek yang rumit, tetapi untuk mengerjakan proyek yang mengharuskan kita untuk mengerjakan domain yang kita minati dan juga menggunakan semua yang telah kita pelajari sejauh ini. Langkah ini membantu kita untuk menggunakan apa yang kita ketahui untuk menghasilkan sesuatu yang berarti.
Internet penuh dengan beberapa proyek mini untuk pemula yang dapat kita pilih. Beberapa contoh dapat dilihat di bawah ini. Pastikan untuk mencari di internet untuk lebih jelasnya.
Domain Pengembangan | Ide Mini Project |
---|---|
Gaming | Batu, Gunting, Kertas |
Hangman | |
Game Tebak-tebakan | |
Web Applications | URL Shortener |
Single-page portfolio website denganFlask atau Django. | |
Desktop Applications | Password generator |
Address Book |
Tabel 6. Ide Proyek Mini Python Untuk Pemula
7. Eksploitasi Library dan Framework di Lingkungan yang Diminati
Kita telah sampai pada langkah yang sangat penting sebelum mengerjakan proyek besar pertama kita atau berkontribusi pada proyek open-source. Python memiliki banyak sekali library dan framework yang digunakan di semua domain seperti yang telah kita lihat di salah satu tabel di atas.
Menggunakan library dan framework akan membuat hidup kita menjadi lebih mudah saat mengerjakan proyek-proyek besar dan kompleks. Jadi, sangat penting untuk mengeksplorasi berbagai library/kerangka kerja dan memutuskan mana yang akan digunakan sebelum terjun ke dalam proyek besar apa pun.
Beberapa library/kerangka kerja Python yang umum digunakan adalah:
Library/Framework | Deskripsi | Kegunaan |
---|---|---|
Django, Flask | Open source framework yang memungkinkan kita untuk mengembangkan aplikasi web. | Web application |
Tensorflow, Keras | Open source libraries yang memungkinkan kita untuk membuat proyek berbasis AI berskala besar. | Artificial Intelligence |
Numpy, Panda | Pustaka yang sebagian besar digunakan untuk melakukan perhitungan ilmiah. | Machine Learning, Data Science, |
PyQT5, Tkinter, wxPython | Graphical User Interface(GUI) framework untuk Python. | Desktop Applications |
Pygame, PyKyra | An open source library and framework, yang sangat digunakan untuk membangun aplikasi multimedia seperti game. | Game development |
Matplotlib | Ini adalah pustaka plotting multi-platform yang dibangun di atas array NumPy, yang membantu dalam visualisasi data. | Data Science, Machine Learning. |
Scikit-learn | Ini adalah perpustakaan bersumber terbuka yang dirancang di atas SciPy yang menggabungkan berbagai algoritme pembelajaran mesin seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, dll. | Machine Learning |
Tabel 7. Library Python
8. Berbagi Pengetahuan
Langkah ini sangat sering diabaikan, tetapi ini adalah aspek yang sangat penting dalam pembelajaran yang akan membantu Anda menjadi yang terdepan dalam konsep, terminologi, dan teknologi baru. Sering dikatakan, mengajar adalah cara terbaik untuk belajar, dan untuk mengetahui apakah Anda memahami sesuatu, adalah dengan mengajarkan orang lain untuk memahami apa yang Anda ketahui.
Berbagi pengetahuan dapat dilakukan dengan berbagai cara seperti menulis artikel, memberikan presentasi, dan lain-lain. Hal ini tidak hanya mendorong kita untuk melakukan lebih banyak penelitian, tetapi juga membawa kita dari tingkat mahir ke tingkat master.
Frequently Asked Questions
1. Apakah Python bagus untuk bermain game?
Jawaban: Python dan kerangka kerja game seperti Pygame bagus untuk pembuatan prototipe game yang cepat. Bahasa pemrograman ini juga bagus untuk game sederhana tetapi tidak cukup bagus untuk game yang membutuhkan performa tinggi.
2. Haruskah saya belajar C++ atau Python?
Jawaban: Ini tergantung pada apa yang ingin Anda lakukan. Python bagus untuk pemula karena memiliki sintaks yang sederhana dan mudah dipelajari.
Selain itu, dibandingkan dengan C++, Python memiliki kerangka kerja yang baik untuk web dan juga mendominasi dalam domain ilmu data, pembelajaran mesin, AI, dll.
3. Apa penggunaan utama Python?
Jawaban: Python dikenal sebagai bahasa pemrograman serba guna, yaitu dapat digunakan untuk berbagai jenis pengembangan perangkat lunak seperti front-end dan juga backend.
Python sangat dieksploitasi dalam domain Pembelajaran Mesin, Kecerdasan Buatan, Ilmu Data, Robotika, dll.
4. Bisakah saya belajar Python secara otodidak?
Jawaban: Python adalah salah satu bahasa pemrograman yang paling sederhana dengan sintaks yang sederhana dan mudah dipelajari. Namun, sama seperti bahasa pemrograman lainnya, untuk mempelajari Python secara efektif, kami merekomendasikan untuk mengikuti langkah-langkah di bawah ini:
- Jelajahi penggunaan Python
- Pilih lingkungan pengkodean
- Pelajari Sintaks Dasar
- Berlatih Menulis kode
- Mendiskusikan pengalaman dengan orang lain
- Kerjakan proyek mini
- Jelajahi perpustakaan dan kerangka kerja dalam lingkungan yang diminati.
- Berbagi pengetahuan
Kesimpulan
Dalam tutorial ini, kita telah membahas pemrograman Python di mana kita telah menjelaskan apa itu Python dan di mana Python digunakan.
Kami juga melihat mengapa dan bagaimana kita harus belajar Python, di mana kami membahas beberapa langkah yang dapat diadopsi untuk membawa kita dari nol ke pahlawan dalam Python.
Kami berharap daftar tutorial belajar Python di atas dapat menjadi panduan yang sempurna bagi para pemula.