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Python이란?

Python은 읽기 쉬운 구문으로 해석하기 쉽고 높은 수준의 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 프로토타이핑 및 임시 작업에 이상적인 Python은 과학 컴퓨팅, 웹 개발 및 자동화에 광범위하게 사용됩니다. 범용 초보자 친화적 인 프로그래밍 언어 인 Python은 전 세계적으로 많은 최고의 컴퓨터 과학자와 응용 프로그램 개발자를 지원합니다.

연예인 추천을 듣고 싶습니까? Google의 연구 책임자 인 Peter Norvig는 "Python은 처음부터 Google의 중요한 부분이었으며 시스템이 성장하고 발전함에 따라 남아 있습니다."라고 말했습니다.

Python의 모든 측면을 오픈 소스 프로그래밍 언어로 이해하는 것이 중요합니다. 우리는 Python 개발, Python 라이브러리뿐만 아니라 몇 가지 역사와 미래의 트렌드에 대해 논의 할 것입니다. 이 우아하고 놀라운 언어를 중심으로 마음을 감싸기 위해 계속 읽으십시오.

개발자가 Python을 배워야 하는 이유

Python은 많은 새로운 프로그래머의 첫 번째 언어입니다. 대학 컴퓨터 과학 과정에서, 그것은 일반적으로 첫 번째 소개입니다. 그 이유는 무엇이었을까요?

Python은 읽을 수 있습니다. 때때로, 그것은 심지어 영어에 가깝습니다-언어에 대한 약간의 지식과 함께, 당신은 코드를 통해 볼 수 있으며 그것이 무엇을하려고하는지 아이디어를 얻을 수 있습니다.

이것은 그 세대의 다른 응용 프로그램 언어와 대조적으로, 더 혼란 스러울 수 있습니다. "Hello, world!"를 컴퓨터 콘솔에 출력하는 Python 예제입니다.

print("Hello, world!")

Python은 깨끗한 코드를 작성하도록 강요합니다.

대부분의 다른 개발 언어와 달리, Python 코드는 들여쓰기에 의존합니다. 즉, 예측 가능한 특정 방식으로 주어진 코드 블록 내의 코드 행에 공백을 추가해야 합니다. 그렇지 않으면 코드가 실행되지 않습니다.

이것은 새로운 Python 프로그래머를 좌절시킬 수 있습니다! 초보자의 경우, Python 구문은 실제로 때때로 좌절 될 수 있습니다. 그러나 언어와 함께 연습 한 후, 대부분이 맹세합니다. 여러분의 코드는 예측 가능한 시각적 논리를 따르기 때문에, 여러분의 일을 마주할 수 있는 다른 프로그래머들, 그리고 미래에 여러분 자신을 위해서 읽기 쉬워집니다!

Python의 짧은 역사

1989년 Guido van Rossum은 네덜란드의 컴퓨터 과학 연구소에서 일했다. 그는 자신의 시대의 가장 인기있는 사람들의 잘못을 개선 할 수있는 언어를 작성하기로 결정했습니다. 다섯 반 후 그는 그것을 발표, "Monty Python's Flying Circus"후에 "Python"이라고 부릅니다, 그가 좋아하는 영국 코미디 쇼.

처음에는 느렸지만 젊은 Google이 많은 내부 프로세스에 Python을 사용했다고 발표했을 때 Python이 큰 휴식을 취했습니다.

2005년 Python은 웹 애플리케이션 구축을 위한 프레임워크인 Django를 출시했습니다. Django는 인기를 얻어 폭발했으며 그 당시 지배적 인 Ruby on Rails 프레임 워크에 도전했습니다.

2011년까지 Python은 전국에서 컴퓨터 과학 프로그램에서 가장 많이 배운 언어였습니다. 몇 년 후 머신 러닝 및 인공 지능 분야의 연구자들이 사용하기 쉽고 가독성이 뛰어나기 때문에 사실상 표준이되었습니다.

von Rossum은 초기 몇 년 동안 Python의 "자비로운 독재자"라는 왕관을 씌웠지만, 이제 Python의 개발은 Python Software Foundation에서 처리됩니다.

우리 시대의 가장 최첨단 분야에 시멘트 된 상태로 Python의 미래는 밝아 보입니다!

Python으로 무엇을 만들 수 있습니까?

일반적인 언어로서, 대답은: 거의 모든 것! Python은 단순화해야 하는 복잡한 작업, 실행해야 하는 짧은 스크립트 또는 조작해야 하는 큰 데이터 세트가 있을 때 탁월합니다.

  • 워크플로우 자동화를 위한 간단한 스크립트
  • 인터넷 데이터를 수집하기 위한 웹 스크레이퍼
  • Py Installer를 사용하는 독립형 바이너리(예: 앱)
  • Flask 또는 Django를 사용하는 고성능 웹 앱 및 REST API
  • 머신 러닝 프로그램 및 인공 지능
  • 다른 언어로 소프트웨어를 연결하는 "Glue code"
  • 돈을 관리하는 거래 앱
  • 오픈 소스 소프트웨어 개발

그것은 단지 빙산의 끝입니다! Python 프로그래밍 언어는 현대 컴퓨터 과학의 모든 도메인에서 적극적으로 사용됩니다. Python 개발은 대부분의 다른 언어보다 효율적이기 때문에 코드베이스를 빠르고 저렴하게 변경해야하는 스타트업에게 인기있는 선택입니다.

또한 통계와 복잡한 수학을 위한 강력한 여러 사내 라이브러리를 갖춘 과학자 및 수학자들 사이에서 큰 타격을 입었습니다.

인기 있는 Python 라이브러리

패키지 라이브러리는 모든 최신 프로그래밍 언어에 필수적인 서비스입니다. 그들 없이는 모든 코더는 가장 일상적이고 일반적인 작업을 위해 자신의 소프트웨어를 작성해야합니다.

다행히 Python은 모든 프로그래밍 요구 사항에 맞는 다양한 패키지를 제공합니다. Python Package Index에서 사용할 수 있습니다. Python으로 작성된 일부 모든 별 라이브러리는 다음과 같습니다.

  • Beautiful Soup는 HTML의 슈퍼 충전 스크레이퍼로 개발자가 웹에서 대규모 데이터를 추출 할 수 있습니다.
  • 위에서 간단히 언급했듯이 Flask와 Django는 단순하고 복잡한 사용 사례에 대해 놀라운 빠른 웹 개발을 제공합니다.
  • NumPy 및 Matplotlib는 단순하고 멋진 데이터 시각화 지원
  • PyTorch - 세계적 수준의 머신 러닝

Python Web App 개발이란 무엇입니까?

웹용 Python 응용 프로그램은 일반적으로 두 가지 주요 플랫폼 인 Flask 및 Django에 구축됩니다. 플라스크는 초보자에게 더 간단하고 깨끗하며 쉽습니다. Django는 더 많은 기능을 가지고 있으며 많은 사용자로 확장 할 수 있습니다.

JavaScript 배경에서 온 경우 Flask는 Django에게 Express가 Nest에 대한 것입니다.

Flask 란 무엇입니까?

구체적으로 Flask는 "마이크로웹 프레임워크"입니다. 그것은 당신의 평균 보일러 플레이트 채워진 도구보다 훨씬 작습니다. 외부 라이브러리 또는 구성 요소가 필요하지 않으며 완전히 바닐라 Python에 구축됩니다. 그러나 타사 도구를 쉽게 혼합하여 효율성을 높일 수 있습니다.

Flask는 신속한 애플리케이션 개발을 위해 설계되었습니다. 그것은 장고와 같은 더 큰 프레임 워크에서 더 완전히 그것을 플레싱하기 전에 새로운 아이디어를 프로토 타이핑에 이상적입니다.

Django 란 무엇입니까?

Python의 가장 인기 있는 웹 프레임워크인 Django는 얼마나 인기 있습니까?

소셜 미디어 거대 인 Instagram은 Django에서 백만 명의 사용자에게 확장되었습니다. 현재 Pinterest, Udemy, Spotify 및 Dropbox에서 사용하고 있습니다. 그것이 얼마나 대중적인가. 장고(Django)는 오픈소스 프레임워크로 "마감이 있는 완벽주의자"를 위한 것입니다. 크로스 플랫폼이며 Windows 및 Mac에서도 똑같이 잘 작동합니다.

Django는 MVC 모델에 내장되어 있으며 Model-Viewer-Controller에 적합합니다. MVC는 컴퓨터 과학의 특별한 패턴으로, 웹 앱의 우려를 세 가지 개별 구성 요소로 분리하는 것이 목표입니다.

클라이언트가 요청을 보내면 먼저 다른 수신 요청의 트래픽을 처리하는 컨트롤러에 도달합니다. 이 트래픽은 요청의 데이터와 논리를 처리하는 다른 모델로 전달됩니다. 그런 다음 모델은 해당 응답을 뷰어로 내보내어 클라이언트에 데이터 표시를 렌더링합니다.

이것은 간단한 내결함성 프레임워크를 만듭니다. Django는 그 결과로 크기와 복잡성을 확장하여 탁월합니다.

데이터 과학용 Python

Python의 가장 큰 강점은 데이터 과학 및 머신 러닝입니다. 이러한 획기적인 분야에서 어떻게 시작할 수 있습니까?

당신은 아마도 우주에서 가장 인기있는 도구에 익숙해져서 시작하기를 원할 것입니다. 이 중 하나는 Jupyter Notebooks로, 데이터 과학 알고리즘 및 라이브러리에 대한 대화식 탐색을 찾을 수 있습니다.

또 다른 하나는 데이터 과학자가 작업을 공유하는 플랫폼인 Anaconda입니다. 이것은 데이터 과학 모험을 시작하는 가이드와 지침을 찾을 수있는 또 다른 좋은 장소입니다.

Python에서 데이터 과학에 가장 중요한 라이브러리를 판다라고 합니다. 데이터 과학자에게 필수적인 과제는 사용할 데이터를 정리하는 것이고 팬더는 이를 훨씬 쉽게 만드는 것입니다. 또한 데이터 조작 및 분석을 지원하는 도구 모음을 갖추고 있습니다.

AI와 데이터 사이언스는 계속해서 인기를 얻고있을 뿐이므로, 이제 이러한 도구를 배우는 것이 좋은 선택입니다!

개발자가 Python을 어디에서 배울 수 있습니까?

대부분의 다른 기술 관련 과목과 마찬가지로 YouTube에서 자습서 비디오를 시청하여 쉽고 자유롭게 Python을 배울 수 있습니다. 우리는 무료 온라인 튜토리얼 콘텐츠의 황금 시대에 살고 있습니다. 브래드 트래버스 (Brad Traversy)는 현장에서 선도적 인 인물이지만 선택할 수있는 강사의 거의 끝없는 선택이 있습니다.

기본 사항을 배우고 나면 몇 가지 연습을 통해 지식을 테스트해 보십시오. 여기에도 많은 옵션이 있습니다. 운동은 자신의 재능을 날카롭게하려는 프로그래머를위한 훌륭한 자원입니다. 운동은 멘토와 함께 타겟팅 된 도전과 명령줄을 사용하여 재미있는 테스트를 제공합니다.

데이터 사이언스에 대해 자세히 알아보려면 Kaggle 방법을 살펴보십시오. 대부분의 온라인 데이터 과학자는 플랫폼을 최우선 자원으로 맹세합니다.

GitHub에서 Python을 사용하면 어떨까요? 온라인 레퍼런스 북, 비디오 자습서 및 웹 사이트와 같이 Python을 사용하고 배울 소스가 많지만 개발자는 GitHub를 신뢰할 수있는 소스로 간주하여 Python을 배울 수도 있습니다.

마지막으로, 장기적으로 프로그래밍 언어를 배우는 가장 좋은 방법은 의미있는 것을 만드는 것입니다. 웹 스크레이퍼, 간단한 API 또는 자동화 스크립트를 생성해 보십시오!

초보자를위한 Python 충돌 과정

Python: 당신을 위한 언어

바라건대,이 가이드는이 환상적인 코딩 언어에 대한 질문을 정리했습니다. 데이터 과학에 침입하거나 확장 가능한 웹 서버를 실행하거나 작은 스크립트를 작성하는 것과 마찬가지로 Python이 당신을 위해 뭔가를 가지고 있습니다.

일반적으로 개발에 대해 자세히 알아보려면 블로그를 확인하십시오.