Best practice dalam Python tergantung pada konteks penggunaannya, misalnya untuk web development, data science, atau automation. Tapi secara umum, berikut adalah beberapa best practice yang berlaku secara luas:

✨ 1. Gunakan Versi Python yang Terbaru (Stable)#

Pastikan selalu menggunakan versi Python terbaru yang masih mendapatkan update keamanan dan fitur baru.

Cek versi Python yang sedang digunakan:

python --version

📜 2. Gunakan Penulisan Kode Sesuai PEP 8#

PEP 8 adalah standar gaya penulisan kode Python yang membuat kode lebih mudah dibaca. Gunakan black atau flake8 untuk memeriksa dan memformat kode secara otomatis.

Contoh format yang benar:

def hitung_luas_persegi(sisi: float) -> float:
    """Menghitung luas persegi"""
    return sisi * sisi

❌ Hindari penamaan seperti luaspersegi() → gunakan snake_case: hitung_luas_persegi()

Gunakan black untuk memformat kode:

black script.py

📦 3. Gunakan Virtual Environment#

Jangan install package secara global, gunakan venv atau pipenv untuk mengelola dependency secara terpisah per proyek.

python -m venv env
source env/bin/activate  # Untuk Linux/Mac
env\Scripts\activate  # Untuk Windows

🏗 4. Gunakan Type Hinting#

Menambahkan tipe data pada parameter dan return function membuat kode lebih jelas dan mudah di-debug.

def tambah(a: int, b: int) -> int:
    return a + b

Gunakan mypy untuk mengecek type hinting:

mypy script.py

🛠 5. Gunakan Logging, Jangan print()#

Daripada print(), lebih baik pakai logging untuk debugging dan mencatat aktivitas aplikasi.

import logging

logging.basicConfig(level=logging.INFO)
logging.info("Aplikasi berjalan dengan sukses!")

Logging bisa dikonfigurasi untuk menulis ke file, mengatur level log (INFO, DEBUG, ERROR, dll.), dan lainnya.

🚀 6. Gunakan List Comprehension untuk Kode yang Lebih Efisien#

Alih-alih:

angka_genap = []
for i in range(10):
    if i % 2 == 0:
        angka_genap.append(i)

Gunakan:

angka_genap = [i for i in range(10) if i % 2 == 0]

List comprehension lebih ringkas dan cepat.

🔄 7. Gunakan Context Manager untuk File Handling#

Daripada:

file = open("data.txt", "r")
data = file.read()
file.close()

Gunakan:

with open("data.txt", "r") as file:
    data = file.read()

Keuntungannya: file akan otomatis ditutup setelah selesai digunakan.

🏃 8. Gunakan Exception Handling dengan Baik#

Tangani error dengan try-except agar aplikasi tetap berjalan meskipun terjadi kesalahan.

try:
    hasil = 10 / 0
except ZeroDivisionError as e:
    print(f"Terjadi kesalahan: {e}")

Hindari catch-all exceptions:

except Exception:  # ❌ Tidak spesifik

Gunakan exception yang lebih spesifik, seperti ValueError, KeyError, dll.

⏳ 9. Gunakan Multiprocessing atau Asyncio untuk Kode yang Lambat#

Untuk kode yang CPU-bound:

from multiprocessing import Pool

def square(n):
    return n * n

with Pool(4) as p:
    print(p.map(square, [1, 2, 3, 4]))

Untuk kode yang I/O-bound:

import asyncio

async def fetch_data():
    await asyncio.sleep(2)
    return "Data selesai diambil"

asyncio.run(fetch_data())

Gunakan multiprocessing untuk operasi CPU-heavy, dan asyncio untuk operasi I/O-heavy.

📌 10. Gunakan f-string untuk String Formatting#

Alih-alih:

name = "Dimas"
print("Halo, %s!" % name)  # ❌ Lama
print("Halo, {}!".format(name))  # ✅ Tapi kurang efisien

Gunakan f-string (lebih cepat dan mudah dibaca):

print(f"Halo, {name}!")

🏆 11. Gunakan Dependency Management (requirements.txt atau Poetry)#

Buat daftar dependency agar bisa diinstal ulang dengan mudah:

pip freeze > requirements.txt
pip install -r requirements.txt

Atau pakai Poetry:

poetry add requests

🔍 12. Gunakan Linter dan Formatter#

  • Linter: Mengecek kesalahan kode dan style (PEP8).
    flake8 script.py
  • Formatter: Memformat kode secara otomatis.
    black script.py

📚 13. Dokumentasi Itu Penting!#

Gunakan docstring agar kode lebih mudah dipahami.

def bagi(a: int, b: int) -> float:
    """Membagi a dengan b. Mengembalikan float."""
    if b == 0:
        raise ValueError("Tidak bisa dibagi nol!")
    return a / b

Gunakan Sphinx atau MkDocs untuk membuat dokumentasi otomatis.

🔗 14. Gunakan .gitignore untuk Menghindari File yang Tidak Perlu#

Saat menggunakan Git, buat file .gitignore agar tidak meng-commit file yang tidak perlu:

__pycache__/
env/
*.pyc

🚨 15. Jangan Hardcode Password atau API Key#

Gunakan .env file dengan python-dotenv:

from dotenv import load_dotenv
import os

load_dotenv()
api_key = os.getenv("API_KEY")

Simpan variabel di .env:

API_KEY=123456789

Itu tadi beberapa best practice Python yang bisa diterapkan di proyekmu. 🔥
Kalau kamu punya kasus spesifik (misalnya untuk web, AI, atau sistem), bisa kita bahas lebih lanjut! 🚀