Wisnu indrawan

KOMPUTASI TEKNIK

Nama  : Wisnu Indrawan

NPM  : 1906433745

Penjuruan : SUBAK(Sistem Utilitas Bangunan)

Komputasi Teknik yang sudah saya pernha dalami dalam kehidupan sehari - hari adalah menggunakna bahasa pemograman python

Berikut penjelasan mengenai bahasa pemograman python

1. Pendahuluan

Komputasi ilmiah dan numerik adalah bidang booming dalam penelitian, teknik, dan analitik. Revolusi dalam industri komputer selama beberapa dekade terakhir telah menyediakan alat baru dan kuat untuk praktisi komputasi. Ini telah memungkinkan usaha komputasi dari skala dan kompleksitas yang sebelumnya tidak pernah terjadi sebelumnya. Akibatnya, semua bidang dan industri bermunculan. Perkembangan ini masih berlangsung, dan ini menciptakan peluang baru seiring dengan meningkatnya perangkat keras, perangkat lunak, dan algoritme. Pada akhirnya, teknologi yang memungkinkan untuk gerakan ini adalah perangkat keras komputasi yang kuat yang telah dikembangkan dalam beberapa dekade terakhir. Namun, untuk seorang praktisi komputasi, lingkungan perangkat lunak yang digunakan untuk pekerjaan komputasi sama pentingnya dengan, jika tidak lebih penting daripada, perangkat keras di mana perhitungan dilakukan.

2. Pengenalan Komputasi Menggunakan Python

Python adalah bahasa pemrograman tingkat tinggi yang diartikan untuk keperluan umum yang banyak digunakan dalam komputasi ilmiah dan teknik. Pertama dan terpenting, Python terkenal dengan sintaks code yang bersih dan mudah dibaca. Pembacaan kode yang baik meningkatkan pemeliharaan, yang secara umum menghasilkan lebih sedikit bug dan aplikasi yang lebih baik secara keseluruhan, tetapi juga memungkinkan pengembangan kode yang cepat. Dalam pemecahan masalah komputasi, tentu saja, penting untuk mempertimbangkan kinerja algoritma dan implementasinya. Sementara kinerja runtime terbaik dapat dicapai dalam bahasa pemrograman tingkat rendah seperti fortran dan C, bekerja dalam bahasa tingkat tinggi seperti Python biasanya mengurangi waktu pengembangan dan seringkali menghasilkan kode yang lebih fleksibel dan dapat diperluas.

3. Environement Untuk Komputasi Dengan Python

Ada beberapa environtment berbeda yang dapat digunakan Python untuk komputasi ilmiah dan teknis. Keragaman ini memiliki kelebihan dan kekurangan dibandingkan dengan lingkungan yang didukung. Dalam produk komputasi memiliki keanekaragaman menyediakan fleksibilitas dan dinamika yang cocok untuk spesialisasi untuk kasus penggunaan tertentu. Di sini saya memberikan orientasi lingkungan umum untuk komputasi ilmiah. Contoh 3 GUI yang digunakan untuk menjalankan python adalah :

1. IPython

IPython merupakan sebuah console yang dapat dijalankan secara interaktif. Secara bersama dengan text editor untuk menuliskan code, menyediakan yang ringan untuk dikembangkan .

2. The Jupyter Notebook

Merupakan aplikasi web di mana kode Python dapat ditulis dan dieksekusi melalui browser web. Environtment ini sangat bagus untuk komputasi numerik, analisis, dan penyelesaian masalah, karena memungkinkan seseorang untuk mengumpulkan code, output yang dihasilkan oleh code, dokumentasi teknis terkait, dan analisis dan interpretasi, semuanya dalam satu dokumen.

3. Spyder

Integrated Development Environment, yang dapat digunakan untuk menulis dan menjalankan kode Python secara interaktif. IDE seperti Spyder adalah alat yang dapat diguankan untuk mengembangkan library dan modul Python yang bisa digunakan kembali

Interpreter

Cara standar untuk mengeksekusi kode Python adalah menjalankan program secara langsung melalui interpreter Python. Pada kebanyakan sistem, interpreter Python dipanggil menggunakan perintah python. Ketika Python file source diperintahkan sebagai argumen untuk perintah ini, kode Python dalam file tersebut dijalankan.

$ python hello.py

Hello from Python!

  Di sini file hello.py berisi satu baris:

print("Hello from Python!")

Untuk melihat versi Python mana yang diinstal, seseorang dapat menjalankan perintah python dengan argumen --version:

$ python –version

Python 3.6.5

Adalah umum untuk menginstal lebih dari satu versi Python pada sistem yang sama. Setiap versi Python memelihara kumpulan perpustakaannya sendiri dan menyediakan perintah penerjemahnya sendiri (sehingga setiap lingkungan Python dapat menginstal perpustakaan yang berbeda). Pada banyak sistem, versi tertentu dari juru bahasa Python tersedia melalui perintah seperti, misalnya, python2.7 dan python3.6. Dimungkinkan juga untuk mengatur lingkungan python virtual yang independen dari lingkungan yang disediakan sistem. Ini memiliki banyak keuntungan dan saya sangat menyarankan untuk membiasakan diri dengan cara ini bekerja dengan Python. Lampiran A memberikan perincian tentang cara mengatur dan bekerja dengan lingkungan semacam ini.