7 Library Python Terbaik untuk Membuat Program Automation

Python termasuk salah satu bahasa pemrograman yang populer dan berkembang belakangan ini. Alasannya karena scriptnya yang lebih human-friendly. Selain itu karena permintaan akan developer Python untuk kebutuhan di bidang data science juga meningkat. Tren data science dan machine learning memang sedang hangat akhir-akhir ini.

Bagi Anda yang baru mulai terjun mempelajari bahasa pemrograman Python, bisa mencoba membuat program automation (otomasi) sebagai latihan awal.

Setiap kali kita menulis script python, biasanya kita perlu mengeksekusinya. Tetapi jika kita menggunakan otomasi maka kita tidak perlu mengeksekusi script setiap saat. Script akan akan dijalankan oleh automation dalam jangka waktu tertentu yang kita tetapkan sesuai dengan kebutuhan kita.

Sumber: trio.dev

Nah, artikel ini akan mengulas 7 library Python yang bisa Anda gunakan untuk membuat program otomasi yang lebih mudah.

Daftar Isi

Library Python untuk Membuat Program Automation yang Lebih Mudah

1. Requests

Ketika ingin mengotomatiskan sesuatu, kita kebanyakan menggunakan API. Requests adalah library HTTP yang mudah digunakan untuk pengguna Python.

Dengan library ini, kita bisa membuat permintaan dan berinteraksi dengan API.

Contohnya:

r = requests.get('https://api.github.com/user', auth=('user', 'pass'))
r.status_code
200
r.headers['content-type']
'application/json; charset=utf8'
r.encoding
'utf-8'
r.text
'{"type":"User"...'
r.json()
{'private_gists': 419, 'total_private_repos': 77, ...}

Dokumentasi Requests: https://docs.python-requests.org/en/latest/

2. APScheduler

Saat membuat API request, kita biasanya ingin menjalankannya secara berkala seperti setiap lima belas menit atau lebih.

Untuk kasus seperti ini, kita perlu menggunakan library yang disebut Advance Python Scheduler (APScheduler). Library ini juga memiliki dokumentasi yang bagus dan mudah dipahami. Dengan begitu kita bisa mempelajari dan menggunakannya dengan cepat.

Dokumentasi APScheduler: https://apscheduler.readthedocs.io/en/3.x/

3. CSV

CSV adalah singkatan dari Comma-Separated Values, salah satu format yang umum digunakan untuk aplikasi spreadsheet (Google Sheet, Microsoft Excel, Libre Calc).

Library CSV bisa sangat berguna ketika kita mencoba membuat otomasi untuk melakukan perhitungan di lembar kerja Excel atau program spreadsheet lainnya.

Dokumentasi CSV: https://docs.python.org/3/library/csv.html

4. PyAutoGUI

Library ini memungkinkan script Python kita mengontrol mouse dan keyboard untuk mengotomatiskan interaksi dengan aplikasi lain.

PyAutoGUI bisa dijalankan pada OS Windows, macOS, dan Linux. Juga kompatibel dengan Python 2 & 3.

Beberapa fitur yang dimiliki library PyAutoGUI ini adalah:

Memindahkan mouse dan mengklik atau mengetik di dalam jendela aplikasi lain.
Mengirim penekanan tombol ke aplikasi.
Mengambil tangkapan layar, memberikan gambar, dan menemukan sesuatu di layar.

Dokumentasi PyAutoGUI: https://pyautogui.readthedocs.io/en/latest

5. Selenium

Salah satu modul paling populer yang digunakan dalam Python untuk melakukan pengujian dan terhubung ke berbagai browser adalah Selenium.

Library ini digunakan untuk mengotomatisasi interaksi browser web dari Python.

Dokumentasi Selenium: https://selenium-python.readthedocs.io/

6. BeautifulSoup

Beautiful Soup adalah library terbaik untuk menarik data dari file HTML dan XML. Bisa digunakan bersama dengan parser favorit kita.

Library ini juga bagus untuk program scrapping web. Jika kita memiliki halaman web statis sederhana di mana Anda perlu menemukan sedikit informasi yang ada di dalam file HTML, maka library ini sangat bisa diandalkan.

Dokumentasi BeautifulSoup: https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/

7. Pandas

Python Pandas adalah library open source yang menyediakan berbagai tools yang bagus untuk manipulasi & analisis data.

Dengan library ini, kita dapat membaca data dari berbagai sumber seperti CSV, database SQL, file JSON, dan Excel.

Hal ini memungkinkan kita untuk mengelola operasi data yang kompleks hanya dengan satu atau dua perintah.

Python Pandas hadir dengan beberapa metode bawaan untuk menggabungkan data, dan mengelompokkan & memfilter fungsionalitas deret waktu.

Secara keseluruhan, Pandas tidak hanya terbatas untuk menangani tugas-tugas yang berhubungan dengan data; juga berfungsi sebagai titik awal terbaik untuk membuat tools data yang lebih fokus dan bagus.

Dokumentasi Pandas: https://pandas.pydata.org/docs/user_guide

Penutup

Demikianlah 7 library Python yang bisa Anda gunakan untuk membuat program otomasi. Semoga bermanfaat.

Salam!

Trivusi