Part 11 — Package & Library

Install, import, dan mengelola package di Python: pip, conda, virtual environments, dan requirements.txt.
Fundamental
Package
Diterbitkan

26 Februari 2026

Fundamental Series — Part 11 of 20

Python punya ekosistem package yang sangat besar di PyPI. Memahami cara install, import, dan mengelola dependencies adalah skill fundamental.

Install Package

# pip — package manager utama
pip install pandas
pip install numpy scipy matplotlib

# Versi tertentu
pip install pandas==2.2.0
pip install "pandas>=2.0,<3.0"

# Upgrade
pip install --upgrade pandas

Import Package

# Import seluruh package
import numpy
numpy.array([1, 2, 3])

# Import dengan alias (konvensi umum)
import numpy as np
import pandas as pd
import polars as pl
import matplotlib.pyplot as plt

# Import fungsi tertentu
from datetime import date, timedelta
from pathlib import Path

# Import semua (tidak direkomendasikan)
from math import *
TipKonvensi Alias

Beberapa alias sudah menjadi standar komunitas: np, pd, pl, plt, sns. Gunakan alias ini agar kode lebih konsisten.

Cek Package Terinstall

# Cek versi
import pandas as pd
pd.__version__

# Cek apakah terinstall
try:
    import seaborn
except ImportError:
    pass  # handle missing package

# List semua package (di terminal)
# pip list
# pip show pandas

Virtual Environments

# Buat virtual environment
python -m venv .venv

# Aktivasi (Windows)
.venv\Scripts\activate

# Aktivasi (Mac/Linux)
source .venv/bin/activate

# Deactivate
deactivate
CatatanKenapa Virtual Environment?

Setiap project bisa punya versi package berbeda. Virtual environment mengisolasi dependencies per project, menghindari konflik.

requirements.txt

# Simpan dependencies
pip freeze > requirements.txt

# Install dari requirements.txt
pip install -r requirements.txt

Contoh isi requirements.txt:

numpy==1.26.4
pandas==2.2.1
polars==0.20.10
matplotlib==3.8.3

Alternatif: uv dan conda

uv (cepat, modern)

# Install uv
pip install uv

# Install package dengan uv
uv pip install pandas numpy

# Sync dari requirements
uv pip sync requirements.txt

conda (Anaconda/Miniconda)

conda install pandas numpy
conda create -n myenv python=3.11
conda activate myenv

Package Populer untuk Data Science

Package Fungsi
numpy Array & numerik
pandas DataFrame (mutable)
polars DataFrame (immutable, cepat)
matplotlib Visualisasi dasar
seaborn Visualisasi statistik
plotnine ggplot di Python
scikit-learn Machine learning
scipy Statistik & optimisasi
statsmodels Model statistik
great_tables Tabel yang bagus

Latihan

BahayaLatihan 11.1 
# 1. Cek versi numpy, pandas, dan polars
# 2. Import hanya fungsi date dari datetime
# 3. Import Path dari pathlib, buat objek Path dari "data/input.csv"

Ringkasan

Fitur Keterangan
pip install Install package
import x as y Import dengan alias
from x import y Import spesifik
x.__version__ Cek versi
venv Virtual environment
requirements.txt Lock dependencies
uv / conda Alternatif package manager

Sebelumnya: Part 10 — Missing Values Selanjutnya: Part 12 — Import & Export Data