PHYTHON)파이썬이란?

파이썬이란?

Phython은 웹 애플리케이션, 소프트웨어 개발, 데이터 과학, 기계 학습(ML)에 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. 개발자는 Python이 효율적이고 배우기 쉬우며 여러 플랫폼에서 실행될 수 있으므로 Python을 사용합니다. Phython 소프트웨어는 무료로 다운로드할 수 있고, 모든 유형의 시스템과 원활하게 통합되며, 개발 속도를 증가시킵니다.

파이썬을 사용하면 어떤 이점이 있을까요?

• Python 프로그램은 기본적이고 영어와 유사한 구문을 가지고 있기 때문에 개발자가 쉽게 읽고 이해할 수 있습니다.
• Python은 다른 많은 언어에 비해 더 적은 코드 줄을 사용하여 Python 프로그램을 작성할 수 있기 때문에 개발자의 생산성을 높입니다.
• Python에는 거의 모든 작업에 재사용 가능한 코드가 포함된 대규모 표준 라이브러리가 있습니다. 결과적으로 개발자는 코드를 처음부터 작성할 필요가 없습니다.
  개발자는 Java, C 및 C++ 등의 다른 인기 있는 프로그래밍 언어와 함께 Python을 쉽게 사용할 수 있습니다.
• 활발한 Python 커뮤니티는 전 세계 수백만 명의 개발자가 지원하고 있습니다. 문제가 발생하면 커뮤니티에서 빠른 지원을 받을 수 있습니다.
• Python을 배우고 싶다면 인터넷에서 유용한 리소스를 많이 사용할 수 있습니다. 예를 들어 동영상, 자습서, 문서 및 개발자 가이드를 쉽게 찾을 수 있습니다.
• Python은 Windows, macOS, Linux 및 Unix와 같은 다양한 컴퓨터 운영 체제에서 호환 가능합니다.
  
  

Python은 어떻게 사용되나요?

Python 언어에는 다음 예제를 포함하여 애플리케이션 개발의 여러 사용 사례가 있습니다.

서버 측 웹 개발

서버 측 웹 개발에는 웹 사이트가 사용자에게 정보를 표시하기 위해 수행하는 복잡한 백엔드 기능이 포함됩니다. 예를 들어 웹 사이트는 데이터베이스와의 상호 작용, 다른 웹 사이트와의 통신, 네트워크를 통해 전송되는 데이터 보호가 필요합니다.

Python은 복잡한 백엔드 기능을 위해 미리 작성된 코드로 구성된 많은 라이브러리를 제공하기 때문에 서버 측 코드를 작성하는 데 유용합니다. 또한 개발자는 웹 애플리케이션을 더 빠르고 쉽게 구축하는 데 필요한 모든 도구를 제공하는 광범위한 Python 프레임워크를 사용합니다. 예를 들어, 개발자는 코드를 처음부터 작성할 필요가 없기 때문에 몇 초 만에 웹 애플리케이션의 뼈대를 만들 수 있습니다. 그런 다음 외부 테스트 도구에 의존하지 않고 프레임워크의 테스트 도구를 사용하여 테스트할 수 있습니다.

Python 스크립트를 사용한 자동화

스크립팅 언어는 인간이 일반적으로 수행하는 작업을 자동화하는 프로그래밍 언어입니다. 프로그래머는 Python 스크립트를 폭넓게 사용하여 다음과 같은 일상적인 작업을 자동화합니다.

• 한 번에 많은 파일 이름 변경
• 파일을 다른 파일 형식으로 변환
• 텍스트 파일에서 중복 단어 제거
• 기본적인 수학 연산 수행
• 이메일 메시지 전송
• 콘텐츠 다운로드
• 기본 로그 분석 수행
• 여러 파일에서 오류 찾기

데이터 과학 및 기계 학습

데이터 과학은 데이터에서 귀중한 지식을 추출하고, 기계 학습(ML)은 컴퓨터가 데이터에서 자동으로 학습하고 정확한 예측을 하도록 가르칩니다. 데이터 사이언티스트는 다음과 같은 데이터 과학 작업에 Python을 사용합니다.

• 잘못된 데이터 수정 및 제거(데이터 정리)
• 데이터의 다양한 특징 추출 및 선택
• 데이터 레이블링(데이터에 대한 의미 있는 이름 추가)
• 데이터에서 여러 통계 찾기
• 꺾은선 차트, 막대 그래프, 히스토그램, 파이 차트 등의 차트 및 그래프를 사용하여 데이터 시각화
  

소프트웨어 개발

소프트웨어 개발자는 다음과 같은 다양한 개발 작업 및 소프트웨어 애플리케이션에 Python을 사용하곤 합니다.

• 소프트웨어 코드의 버그 추적
• 소프트웨어 자동 구축
• 소프트웨어 프로젝트 관리 처리
• 소프트웨어 프로토타입 개발
• 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 라이브러리를 사용하여 데스크톱 애플리케이션 개발
• 단순한 텍스트 기반 게임을 보다 복잡한 비디오 게임으로 개발
  

소프트웨어 테스트 자동화

소프트웨어 테스팅은 소프트웨어의 실제 결과가 예상 결과와 일치하여 소프트웨어에 오류가 없는지 확인하는 프로세스입니다.

• 개발자는 Unittest, Robot 및 PyUnit과 같은 Python 단위 테스트 프레임워크를 사용하여 작성 중인 기능을 테스트합니다.
• 소프트웨어 테스터는 Python을 사용하여 다양한 테스트 시나리오에 대한 테스트 사례를 작성합니다. 예를 들어 웹 애플리케이션의 사용자 인터페이스, 여러 소프트웨어 구성 요소 및 새로운 기능을 테스트하는 데 사용합니다.
  

Python의 특징은 무엇인가요?

Python 프로그래밍 언어의 다음 기능은 Python을 특별하게 만듭니다.

• 해석된 언어

  Python은 해석된 언어입니다. 즉, 코드를 한 줄씩 직접 실행합니다. 프로그램 코드에 오류가 있으면 실행이 중지됩니다. 따라서 프로그래머는 코드에서 오류를 빠르게 찾을 수 있습니다.

• 사용하기 쉬운 언어

  Python은 영어와 유사한 단어를 사용합니다. 다른 프로그래밍 언어와 달리 Python은 중괄호를 사용하지 않습니다. 대신 들여쓰기를 사용합니다.

• 동적으로 유형이 결정되는 언어

  Python은 런타임에 변수 유형을 결정하기 때문에 프로그래머는 코드를 작성할 때 변수 유형을 선언할 필요가 없습니다. 이 때문에 Python 프로그램을 더 빨리 작성할 수 있습니다.

• 고급 언어

  Python은 다른 프로그래밍 언어보다 인간 언어에 더 가깝습니다. 따라서 프로그래머는 아키텍처 및 메모리 관리와 같은 기본 기능에 대해 걱정할 필요가 없습니다.

• 객체 지향 언어

  Python은 모든 것을 객체로 간주하지만, 구조적 및 함수형 프로그래밍 등의 다른 프로그래밍 유형도 지원합니다.

Python 라이브러리란 무엇인가요?

라이브러리는 개발자가 코드를 처음부터 작성할 필요가 없도록 Python 프로그램에 포함시킬 수 있는 자주 사용되는 코드 모음입니다. 기본적으로 Python에는 재사용 가능한 많은 함수를 포함하는 표준 라이브러리가 제공됩니다. 또한 137,000개 이상의 Python 라이브러리를 웹 개발, 데이터 과학, 머신 러닝(ML) 등의 다양한 애플리케이션에 사용할 수 있습니다.

인기 있는 Python 라이브러리는 무엇인가요?

• Matplotlib 개발자는 Matplotlib를 사용하여 데이터를 고품질 2차원 및 3차원(2D 및 3D) 그래픽으로 표시할 수 있습니다. 과학 애플리케이션에서 자주 사용됩니다. Matplotlib를 사용하면 막대 차트 및 꺾은선 차트와 같은 다양한 차트에 데이터를 표시하여 데이터를 시각화할 수 있습니다. 한 번에 여러 차트를 그릴 수도 있으며 그래픽은 모든 플랫폼에서 사용 가능합니다.

• Pandas

  Pandas는 시계열 데이터 및 정형 데이터(예: 테이블 및 배열)를 조작하는 데 사용할 수 있는 최적화되고 유연한 데이터 구조를 제공합니다. 예를 들어 Pandas를 사용하여 데이터 읽기, 쓰기, 병합, 필터링, 그룹화를 수행할 수 있습니다. 많은 사람들이 데이터 과학, 데이터 분석 및 ML 작업에 사용합니다.

• NumPy

  NumPy는 개발자가 배열의 생성 및 관리, 논리적 도형의 조작, 선형 대수 연산의 수행에 널리 사용하는 라이브러리입니다. NumPy는 C 및 C++와 같은 여러 언어와의 통합을 지원합니다.

• Requests

  Requests 라이브러리는 웹 개발에 필요한 유용한 함수를 제공합니다. 웹 애플리케이션과 통신할 때 HTTP 요청 전송, 헤더 추가, URL 파라미터 추가, 데이터 추가 등의 여러 작업을 수행하는 데 사용할 수 있습니다.

• OpenCV-Python

  OpenCV-Python은 개발자가 컴퓨터 비전 애플리케이션용 이미지를 처리하는 데 사용하는 라이브러리입니다. 이미지의 동시 읽기/쓰기, 2D 환경에서 3D 환경 구축, 동영상에서 이미지 캡처 및 분석과 같은 이미지 처리 작업을 위한 많은 함수를 제공합니다.

• Keras

  Keras는 데이터 처리, 시각화 등을 지원하는 Python의 심층 신경망 라이브러리입니다. Keras는 많은 신경망을 지원합니다. 혁신적인 애플리케이션을 작성할 때 유연성을 제공하는 모듈식 구조를 가지고 있습니다.