Python이란 무엇인가요?

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.

Python을 사용하면 어떤 이점이 있나요?

Python의 이점은 다음과 같습니다.

  • 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, 머신 러닝(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 레이블 지정(데이터에 대한 의미 있는 이름 추가)
  • 데이터에서 여러 통계 찾기
  • 꺾은선 차트, 막대 그래프, 히스토그램, 파이 차트 등의 차트 및 그래프를 사용하여 데이터 시각화
 
데이터 사이언티스트는 Python ML 라이브러리를 사용하여 ML 모델을 훈련하고, 데이터를 정확하게 분류하는 분류자를 구축합니다. 다양한 분야의 사람들이 Python 기반 분류자를 사용하여 이미지, 텍스트 및 네트워크 트래픽 분류, 음성 인식, 얼굴 인식과 같은 분류 작업을 수행합니다. 데이터 사이언티스트는 고급 ML 기술인 딥 러닝에도 Python을 사용합니다.

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. 

개발자는 여러 도구를 사용하여 테스트 스크립트를 자동으로 실행할 수 있습니다. 이러한 도구를 지속적 통합/지속적 배포(CI/CD) 도구라고 합니다. 소프트웨어 테스터와 개발자는 Travis CI 및 Jenkins와 같은 CI/CD 도구를 사용하여 테스트를 자동화합니다. CI/CD 도구는 Python 테스트 스크립트를 자동으로 실행하고, 개발자가 새로운 코드 변경 사항을 도입할 때마다 테스트 결과를 보고합니다.

Python의 역사는 어떠한가요?

네덜란드의 컴퓨터 프로그래머인 Guido Van Rossum 씨가 Python을 만들었습니다. 그는 1989년 네덜란드 국립 수학 정보과학 연구소(CWI)에서 재직하던 중 크리스마스 기간 동안의 소일거리를 위한 취미 프로젝트로서 Python 개발을 시작했습니다. 이 언어의 이름은 Guido Van Rossum 씨가 즐겨 시청하던 BBC의 TV 드라마인 Monty Python’s Flying Circus에서 따왔습니다. 

Python의 출시 이력

  • Guido Van Rossum 씨는 1991년에 Python 코드의 첫 번째 버전(버전 0.9.0)을 발표했습니다. 일부 데이터 유형 및 오류 처리 함수와 같은 좋은 기능이 이미 포함되어 있었습니다. 
  • Python 1.0은 map, filter, reduce와 같은 데이터 목록을 쉽게 처리할 수 있는 새로운 함수와 함께 1994년에 출시되었습니다.
  • Python 2.0은 2000년 10월 16일에 출시되었으며, 유니코드 문자 지원 및 목록을 루프 처리하는 더 간단한 방법과 같이 프로그래머를 위한 새로운 유용한 기능이 포함되었습니다.
  • 2008년 12월 3일에 Python 3.0이 출시되었습니다. 여기에는 print 함수와, 숫자 나누기/오류 처리에 대한 추가 지원 등의 기능이 포함되었습니다. 

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.

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.

Python 프레임워크란 무엇인가요?

Python 프레임워크는 패키지와 모듈의 모음입니다. 모듈은 관련 코드의 집합이고, 패키지는 모듈의 집합입니다. 개발자는 웹 애플리케이션의 통신 방식이나 Python에서의 프로그램 속도 향상과 같은 낮은 수준의 세부 사항에 대해 걱정할 필요가 없기 때문에 Python 프레임워크를 사용하여 Python 애플리케이션을 더 빠르게 구축할 수 있습니다. Python에는 두 가지 유형의 프레임워크가 있습니다. 

  • 풀스택 프레임워크에는 대규모 애플리케이션을 구축하는 데 필요한 거의 모든 것이 포함됩니다.
  • 마이크로 프레임워크는 간단한 Python 애플리케이션을 구축하기 위한 최소한의 기능을 제공하는 기본 프레임워크입니다. 또한 애플리케이션에 보다 정교한 함수가 필요한 경우 확장 기능을 제공합니다.

개발자는 다음 프레임워크를 포함한 여러 Python 프레임워크를 사용하여 효율적으로 개발할 수 있습니다.

Django

Django는 대규모 웹 애플리케이션 개발을 위해 가장 널리 사용되는 풀스택 Python 웹 프레임워크 중 하나입니다. 개발 및 테스트를 위한 웹 서버, 웹 사이트 프론트엔드를 구축하기 위한 템플릿 엔진 및 다양한 보안 메커니즘을 포함하여 몇 가지 유용한 기능을 제공합니다.

Flask

Flask는 작은 웹 애플리케이션을 개발하기 위한 마이크로 프레임워크입니다. 그 기능에는 강력한 커뮤니티 지원, 잘 작성된 문서, 템플릿 엔진, 단위 테스트 및 내장 웹 서버가 포함됩니다. 또한 검증 지원, 데이터베이스 매핑 계층 및 웹 보안을 위한 확장 기능을 제공합니다.

TurboGears

TurboGears는 웹 애플리케이션을 더 빠르고 쉽게 구축하도록 설계된 프레임워크입니다. 다음은 인기 있는 기능 중 일부입니다.

  • 특정 데이터베이스 테이블 구조
  • 프로젝트 생성 및 관리를 위한 도구
  • 데이터베이스 구축을 위한 템플릿 엔진
  • 프론트엔드를 구축하기 위한 템플릿 엔진
  • 웹 보안을 처리하는 메커니즘

Apache MXNet

Apache MXNet은 개발자가 연구 프로토타입 및 딥 러닝 애플리케이션을 구축하는 데 사용하는 빠르고, 유연하며, 확장 가능한 딥 러닝 프레임워크입니다. Java, C++, R 및 Perl을 포함한 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다. 개발을 지원하는 풍부한 도구 세트와 라이브러리를 제공합니다. 예를 들어 텍스트 및 음성과 같은 자연어를 처리하는 자연어 처리(NLP)를 위한 대화형 머신 러닝(ML) 세트, 컴퓨터 비전 도구 키트, 딥 러닝 모델을 찾을 수 있습니다.

PyTorch

PyTorch는 또 다른 오픈 소스 ML 라이브러리인 Torch 라이브러리에 부가하여 구축된 ML용 프레임워크입니다.  개발자는 PyTorch를 NLP, 로봇 공학, 컴퓨터 비전과 같은 애플리케이션에 사용하여 이미지와 동영상에서 의미 있는 정보를 찾습니다. 또한 CPU 및 GPU에서 해당 애플리케이션을 실행하는 데 사용합니다.

Python IDE는 무엇인가요?

통합 개발 환경(IDE)은 한 곳에서 코드를 작성, 편집, 테스트 및 디버그하는 데 필요한 도구를 개발자에게 제공하는 소프트웨어입니다. 

PyCharm

소프트웨어 도구를 개발하는 체코 회사인 JetBrains는 PyCharm을 만들었습니다. 소규모 Python 애플리케이션에 적합한 무료 커뮤니티 버전과, 대규모 Python 애플리케이션 구축에 적합한 유료 전문가 버전이 있으며 전체 기능 세트는 다음과 같습니다.

  • 자동 코드 완성 및 코드 검사
  • 오류 처리 및 빠른 수정
  • 기능 변경 없는 코드 정리
  • Django 및 Flask와 같은 웹 애플리케이션 프레임워크 지원
  • JavaScript, CoffeeScript, TypeScript, AngularJS, Node 등의 다른 프로그래밍 언어 지원
  • Matplotlib 및 NumPy와 같은 과학적 도구 및 라이브러리
  • 원격 가상 머신에서 애플리케이션을 실행, 디버그, 테스트 및 배포하는 기능
  • 코드의 오류를 찾는 디버거, 코드의 성능 문제를 식별하는 프로파일러, 단위 테스트 실행을 위한 테스트 러너
  • 데이터베이스에 대한 지원

IDLE

통합 개발 및 학습 환경(IDLE)은 기본적으로 설치된 Python IDE입니다. Tkinter GUI 도구 키트를 사용하여 Python으로만 개발되었으며 다음 기능을 제공합니다.

  • Windows, Unix, macOS 등의 많은 운영 체제에서 작동
  • 명령을 실행하고 출력을 표시하는 셸 창을 제공
  • 코드 구문 강조 표시 및 자동 코드 완성 기능을 제공하는 다중 창 텍스트 편집기 제공
  • 자체 디버거 보유 

Spyder

Spyder는 많은 과학자와 데이터 분석가가 사용하는 오픈 소스 IDE입니다. 고급 데이터 분석, 데이터 시각화 및 디버깅 기능을 통해 포괄적인 개발 환경을 제공합니다. 포함된 기능은 다음과 같습니다.

  • 여러 언어를 지원하는 풍부한 코드 편집기
  • 대화형 IPython 콘솔
  • 기본 디버거
  • Matplotlib, SciPy 및 NumPy와 같은 과학적 라이브러리
  • 코드에서 변수를 탐색하는 기능
  • 문서를 실시간으로 볼 수 있는 기능

Atom

Atom은 Python 등의 많은 프로그래밍 언어를 통한 코딩을 지원하는, GitHub에서 개발한 무료 편집기입니다. Atom을 사용하여 개발자는 코드를 중앙에서 저장할 수 있는 웹사이트인 GitHub에서 직접 작업할 수 있습니다. Atom은 다음과 같은 기능을 제공합니다.

  • 많은 운영 체제에서 사용 가능 
  • 설치 또는 새 패키지 생성이 용이
  • 빠른 자동 코드 완성
  • 파일 및 프로젝트 검색 가능
  • 인터페이스의 사용자 지정 용이

Python SDK란 무엇인가요?

소프트웨어 개발 키트(SDK)는 개발자가 특정 언어로 소프트웨어 애플리케이션을 만드는 데 사용할 수 있는 소프트웨어 도구 모음입니다. 대부분의 SDK는 다양한 하드웨어 플랫폼 및 운영 체제에 따라 다릅니다. Python SDK에는 개발자가 애플리케이션을 작성할 때 도움이 되는 라이브러리, 코드 샘플 및 개발자 가이드와 같은 많은 도구가 포함되어 있습니다.

Python의 Boto3는 무엇인가요?

Boto3는 Python용 AWS SDK입니다. 이를 사용하여 Amazon Elastic Compute Cloud(EC2), Amazon Simple Storage Service(S3)Amazon DynamoDB와 같은 AWS 서비스를 생성, 구성 및 관리할 수 있습니다. Boto3는 저수준 API와 개발자용 리소스 API라는 두 가지 유형의 API도 제공합니다.

AWS PyCharm이란 무엇인가요?

AWS Toolkit for PyCharm은 AWS에서 Python 애플리케이션을 보다 쉽게 생성, 디버그 및 배포할 수 있게 해주는 PyCharm IDE용 플러그 인입니다. AWS Toolkit for PyCharm을 사용하여 개발자는 Python 개발을 쉽게 시작할 수 있습니다. 시작 가이드, 단계별 디버깅 및 IDE 배포를 포함하여 개발자를 위한 몇 가지 유용한 기능을 제공합니다.

AWS에서 Python을 사용하는 다음 단계

Standard Product Icons (Features) Squid Ink
Python을 사용하여 AWS 클라우드에서 애플리케이션을 개발하기 위한 도구, 설명서 및 샘플 코드 확인
AWS 기반 Python에 대해 자세히 알아보기 
Sign up for a free account
무료 계정에 가입

AWS 프리 티어에 즉시 액세스할 수 있습니다.

무료 계정 생성 
Standard Product Icons (Start Building) Squid Ink
콘솔에서 구축 시작

AWS 관리 콘솔에서 Amazon Transcribe를 사용하여 구축을 시작하세요.

로그인