Cara Menjaga Kode Python Lama Tetap Aman dan Terlindungi

Cara Refactoring Python - Python, dengan kelebihan dan kekurangannya, tetap menjadi pilihan banyak orang untuk pengolahan data, bahkan saat bahasa lain lebih cocok. Alasannya? Kemudahan mempelajarinya. Seseorang dengan latar belakang sains dapat menguasai Python lebih cepat daripada, katakanlah, C.

Namun, pendekatan bawaan Python memunculkan beberapa masalah. Pembaruan Python menghadirkan beban kerja refactoring yang besar, sering kali diabaikan atau tidak dilakukan sama sekali, berakibat pada kinerja buruk dan kerentanan keamanan.

Dilema Kinerja dan Keamanan

Meskipun Python bukan bahasa tercepat, ia sering digunakan untuk operasi pemrosesan data intensif, seperti machine learning, computer vision, atau matematika murni dalam high-performance computing (HPC).

Kemudahan penggunaan Python menjadikannya pilihan populer bagi para ilmuwan dan matematikawan untuk mengembangkan kode mereka sendiri.

Namun, kemudahan akses ini dapat menimbulkan masalah. Python developer yang tidak berpengalaman mungkin kesulitan dengan tugas-tugas yang mudah bagi programmer veteran.

Refactoring: Merepotkan dan Berbahaya

Seperti bahasa pemrograman lainnya, Python terus diperbarui. Migrasi dari Python 2.7 ke Python 3.0, misalnya, menawarkan banyak fitur dan peningkatan baru. Karena perubahan cara kerja Python, kode yang dikembangkan untuk Python 2.7 harus "direfactor" untuk Python 3.0.

Refactoring adalah proses memodifikasi basis kode untuk beradaptasi dengan perubahan lingkungan, seperti perubahan versi bahasa atau peningkatan kode. Tanpa refactoring, migrasi dari Python 2.7 ke Python 3.0 sering kali menghasilkan kode yang tidak lagi berfungsi dengan baik, atau bahkan tidak berfungsi sama sekali.

Masalahnya, pengguna yang menulis kode Python original mungkin tidak memiliki pengetahuan untuk melakukan refactor. Lagi pula, mereka sering kali ilmuwan, bukan programmer berpengalaman. Ketika programmer yang tidak terampil mencoba memodifikasi kode, ada bahaya signifikan bahwa kinerja akan terganggu dan bug akan muncul.

Refactoring juga berpotensi menghasilkan pengurangan kinerja yang tidak terduga. Bahkan jika kinerjanya hanya 5%, pembaruan kode yang dijalankan dengan buruk dapat menambah pengeluaran yang jauh lebih besar pada platform HPC bayar per penggunaan.

Terjebak di Versi Lama: Bahaya Lebih Besar

Mengingat kerja keras dan bahaya yang terlibat dalam memodifikasi kode, tidak mengherankan bahwa pengguna sering lebih memilih untuk menggunakan versi Python yang lebih lama. Menjalankan kode yang ada pada versi Python lama menghilangkan banyak masalah karena Anda tidak perlu melakukan refactor: Anda mempertahankan kode persis seperti semula.

Biasanya, vendor perangkat lunak akan melakukan hal itu, hanya memperbarui perangkat lunak mereka untuk memenuhi versi Python baru ketika versi baru dari produk perangkat lunak dirilis. Jika Anda membeli versi tertentu yang berjalan pada, katakanlah, Python 2.7, Anda terjebak dan harus tetap menjalankan Python 2.7 apa pun yang terjadi.

Ini mungkin bukan masalah besar, tetapi bergantung pada blok bangunan komputasi yang usang dan tidak didukung adalah mimpi buruk DevSecOps. Vulnerabilitas baru akan muncul, dan perbaikan yang diperlukan tidak akan tersedia. Menggunakan versi lama dari bahasa pemrograman hanya akan memperkenalkan bahaya yang besar ke dalam lingkungan komputasi Anda.

Solusi: Dukungan Siklus Hidup Diperpanjang

Hal yang tepat untuk dilakukan adalah memperbarui versi Python sesuai kebutuhan dan mengubah kode yang berjalan di atasnya, tetapi tidak ada cara yang mudah untuk melakukannya. Secara realistis, refactoring sering diabaikan karena kurangnya sumber daya, dengan konsekuensi yang berpotensi mahal.

Solusinya adalah dengan menggunakan dukungan siklus hidup diperpanjang untuk versi bahasa seperti Python. Ini memungkinkan Anda untuk menjalankan kode Python lama Anda pada versi Python lama - tetapi tanpa bahaya yang ditimbulkannya. Tidak ada konstruksi bahasa atau kerentanan yang tidak digunakan lagi.

TuxCare Python: Menjaga Keamanan Kode Lama Anda

TuxCare Python menawarkan dukungan siklus hidup diperpanjang dengan biaya yang wajar, membantu bisnis Anda dalam menangani masalah yang menantang seputar beban kerja Python yang lebih lama. Dengan TuxCare Python, Anda dapat:

• Menjaga kode Python lama Anda aman dan terlindungi tanpa harus mengubah satu baris kode pun.
• Mencegah kerentanan keamanan yang muncul dari penggunaan versi Python yang lama.
• Meningkatkan kinerja kode Python Anda dengan patch dan optimasi yang ditargetkan.
• Menghemat waktu dan uang dengan menghindari refactoring yang mahal dan memakan waktu.

Nantikan pengumuman TuxCare Python untuk informasi lebih lanjut tentang bagaimana solusi ini dapat membantu Anda menjaga keamanan dan kinerja kode Python lama Anda.