/ PYTHON

Python 기초강의(1) - Introduction

Python 기초강의는 여러 절로 구성되어 있습니다.


영상설명

이번 영상은 Python 언어의 개요 및 개발환경설정에 대한 영상입니다.

Python 기초강의(1) - Python 소개 및 개발환경설정 영상


Python 개요

Python은 1990년 귀도 반 로섬에 의해 개발된 프로그래밍 언어입니다. 과거에는 프로그래밍 교육위주로 사용이 되었지만 현재는 실무에서 점점 더 많이 사용하는 추세입니다.

Python의 특징

  • shallow learning curve : 문법이 쉬워 빠르게 배우고 활용할 수 있습니다. 특히 기존 프로그래밍언어를 다루었던 개발자들은 더욱 더 쉽게 Python을 배울 수 있습니다.
  • 무료/간결/강력 : 시스템 프로그래밍을 제외한 대부분의 프로그래밍을 할 수 있습니다. 빠른 수행속도가 필요한 경우 필요한 부분만 C 언어로 제작해서 Python안에 포함시켜 사용할 수 있습니다.
  • 가독성 높은 코드 : Python은 indentation이 강제되므로 가독성 높은 코드를 생산할 수 있습니다. 다른언어에서처럼 block을 표현할 때 사용하는 { }를 사용하지 않습니다. 대신 indentation(들여쓰기)를 이용해 블럭을 표현합니다.
  • 다양한 분야의 프로그래밍 : Python은 Web Programming, Database Programming, Data Analysis Programming 등에 폭넓게 이용할 수 있지만 System Programming과 Mobile App Programming에는 적합하지 않습니다.

Python 개발환경 설정(일반적인 Python 개발환경)

일반적인 Python 개발환경부터 알아보겠습니다.

먼저 Python Official Homepage에 접속해 다운로드 페이지에서 Python을 다운로드 합니다. 현재 버전은 3.8.2버전이지만 차후에 TensorFlow 2.0을 사용하기 위해서 Python 3.7.4버전을 다운로드 합니다.(이글을 쓰는 시점 기준으로 TensorFlow 2.0은 Python 3.8을 지원하지 않습니다.) 또한 언어 특성상 Python 2.7버전과 3.x버전은 차이가 있습니다. python download

다운로드가 끝나면 기본 형태로 설치를 진행합니다. PATH 추가하는 부분은 포함시켜 설치를 진행해야 사용하기 편합니다.

이제 사용할 IDE(Integrated Development Environment)를 설치합니다. 일반적으로 PyCharm을 많이 이용합니다. Community editionProfessional edition이 있습니다. Professional edition은 30일 trial version으로 사용할 수 있습니다. 그 이후에는 비용을 지불해야 합니다. 물론 지우고 다시 깔아서 쓰는 방법도 있습니다. 여기서는 무료로 사용할 수 있는 Community edition을 사용합니다.

JetBrains사이트로 접속한 후 PyCharm을 다운로드 받습니다. pycharm download

다운로드가 완료되면 기본형태로 설치합니다. 설치가 끝나면 프로젝트를 생성할 수 있는 화면이 나오게 됩니다. 추후에 웹 프로젝트를 학습할 때 PyCharm을 이용하도록 하겠습니다.


Python 개발환경 설정(Data Analysis를 위한 Python 개발환경)

Data Analysis를 위해서 Python을 학습하고 사용할때는 PyCharm을 사용해도 되지만 Jupyter Notebook 또는 Google CoLab을 많이 이용합니다. 먼저 Jupyter Notebook을 PC에 설치해서 사용하는 법에 대해 알아보고 추후에 Google CoLab에 대해서도 알아보도록 하겠습니다.

Anaconda 환경설정

  • Anaconda 다운로드 및 설치
  • Anaconda는 무료로 사용가능하며 python과 다수의 유용한 package 그리고 Jupyter Notebook을 포함하고 있습니다.
  • Anaconda 설치 후, Anaconda Prompt를 관리자 권한으로 실행한 후 pip를 최신 버전으로 upgrade.
  • python -m pip install --upgrade pip
  • conda 가상 환경을 생성합니다.
  • conda create -n data_env python=3.7 openssl
  • 가상환경으로 전환하기 위해서 다음의 코드를 실행
  • activate data_env
  • jupyter notebook에서는 여러 버전의 python과 여러 개의 conda 가상환경을 구동할 수 있습니다. 하지만 기본 설정으로는 실행되지 않고 nb_conda를 설치해야 Jupyter Notebook이 설치됩니다.
  • conda install nb_conda
  • jupyter notebook 설정 파일을 생성하기 위해 Anaconda prompt에서 jupyter notebook --generate-config 실행 생성된 설정파일을 수정하여 실습에서 사용할 폴더를 C:/python_notebook_dir로 설정한 후 해당 폴더 생성
  • 실행결과 : Writing default config to: C:/Users/shmoon/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
  • 해당파일의 261라인을 다음과 같이 수정(폴더를 수동으로 생성해야 합니다.)
  • c.NotebookApp.notebook_dir = 'C:/python_notebook_dir'
  • notebook 실행 ( jupyter notebook )
  • (참고) 만약 Juputer Notebook 실행 시 가상환경이 보이지 않는다면 아래의 내용을 수행합니다.
  • python -m ipykernel install --user --name data_env --display-name=[DATA_ENV]
  • 실행결과 : Installed kernelspec data_env in C:/Users/shmoon/AppData/Roaming/jupyter/kernels/data_env

가상환경 listing 및 삭제는 다음과 같이 수행합니다. 단, 삭제시 폴더는 수동으로 모두 삭제해야 합니다.

conda info --envs

conda remove --name data_env --all

Why Python

python의 장점을 다시 한번 정리해보죠.

  • 상대적으로 쉬운 언어
  • interactive programming이 가능
  • 강력한 데이터 분석 Library가 많음
  • Open Source ( 무료 )
  • R에 비해 범용적 사용이 가능
  • 주의) 하위호환성 없음 (python 2.x vs. python 3.x)
  • 현재 가장 인기있는 언어

End.


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