테라데이터 유리한에서 R과 파이썬 사용
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Python이란?
Python은 Guido van Rossum이 개발한 동적 체계를 가진 해석된 객체 지향 고급 프로그래밍 언어이며 1991년에 처음 출시되었습니다. 쉽고 재미있도록 설계된 "Python"이라는 이름은 영국 코미디 그룹 Monty Python에서 따왔습니다. Python은 초보자에게 친숙한 언어로 잘 알려져 있으며, Java를 제치고 가장 널리 사용되는 입문 언어가 되었습니다. 사용자의 복잡성을 대부분 해결하고 초보자가 사소한 세부 사항보다 프로그래밍 개념을 완전히 이해하는 데 집중할 수 있는 것이 그 이유입니다.
Python은 서버 측 웹 개발, 소프트웨어 개발, 수학 및 시스템 스크립팅에 사용되며, 높은 수준의 내장 데이터 구조, 동적 타이핑 및 동적 바인딩으로 인해 Rapid Application Development 및 기존 구성 요소를 묶는 스크립팅 또는 글루 언어로 널리 사용됩니다. 쉽게 배울 수 있는 구문과 가독성에 중점을 두어 Python을 사용하면 프로그램 유지 보수 비용이 절감됩니다. 또한 Python의 모듈 및 패키지 지원은 모듈식 프로그램과 코드 재사용을 용이하게 합니다. Python은 오픈 소스 커뮤니티 언어이므로 수많은 독립 프로그래머가 라이브러리와 기능을 지속적으로 구축하고 있습니다.
파이썬 사용 사례
전문적으로 Python은 백엔드 웹 개발, 데이터 분석, 인공 지능 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 또한 개발자는 Python을 사용하여 생산성 도구, 게임 및 데스크톱 앱을 빌드합니다.
Python의 특징과 이점
Python 구문
Python 유연성
동적으로 입력되는 언어인 Python은 특히 유연하여 기능을 빌드하는 데 있어 어려운 규칙을 제거하고, 다양한 방법으로 더 많은 문제 해결 유연성을 제공합니다. 또한 컴파일 시간 검사 대신 런타임 유형 검사를 사용하기 때문에 문제가 있는 영역까지 프로그램을 컴파일하고 실행할 수 있습니다.
Python의 단점
Python의 단점은 유지 관리가 쉽지 않다는 것입니다. Python은 동적으로 입력된 언어이기 때문에 하나의 명령은 컨텍스트에 따라 여러 가지 의미를 가질 수 있습니다. 그리고 크기와 복잡성이 증가함에 따라 Python 앱을 유지 관리하는 것은 특히 오류를 찾고 수정하는 측면에서 점점 더 어려워질 수 있습니다. 따라서 사용자에게 유지 관리를 쉽게 하는 코드를 설계하거나 단위 테스트를 작성하는 경험이 요구됩니다.
속도는 Python의 또 다른 약점입니다. 동적으로 입력되기 때문에 유연성은 올바른 정의에 도달하기 위해 상당한 양의 참조를 필요로하므로 성능이 저하됩니다. 이 문제는 Python의 대체 구현(예: PyPy)을 사용하여 완화할 수 있습니다.
Python 및 AI
AI 연구원은 Python의 팬입니다. Google TensorFlow 및 기타 라이브러리(scikit-learn, Keras)는 Python 사용자에게 제공되는 유용성과 유연성 덕분에 AI 개발의 기반을 구축합니다. 이러한 라이브러리와 가용성을 통해 개발자가 성장과 구축에 집중할 수 있기 때문에 매우 중요합니다.
유용한 정보
Python Package Index(PyPI)는 Python 프로그래밍 언어용 소프트웨어 리포지토리입니다. PyPI는 사용자가 Python 커뮤니티에서 개발하고 공유한 소프트웨어를 찾고 설치할 수 있도록 지원합니다.
Python은 서버 측 웹 개발, 소프트웨어 개발, 수학 및 시스템 스크립팅에 사용되며, 높은 수준의 내장 데이터 구조, 동적 타이핑 및 동적 바인딩으로 인해 Rapid Application Development 및 기존 구성 요소를 묶는 스크립팅 또는 글루 언어로 널리 사용됩니다. 쉽게 배울 수 있는 구문과 가독성에 중점을 두어 Python을 사용하면 프로그램 유지 보수 비용이 절감됩니다. 또한 Python의 모듈 및 패키지 지원은 모듈식 프로그램과 코드 재사용을 용이하게 합니다. Python은 오픈 소스 커뮤니티 언어이므로 수많은 독립 프로그래머가 라이브러리와 기능을 지속적으로 구축하고 있습니다.
파이썬 사용 사례
- 서버에 웹 응용 프로그램 만들기
- 소프트웨어와 함께 사용할 수 있는 워크플로 구축
- 데이터베이스 시스템에 연결
- 파일 읽기 및 수정
- 복잡한 수학 작업 수행
- 빅 데이터 처리
- 빠른 프로토타입
- 생산 준비된 소프트웨어 개발
전문적으로 Python은 백엔드 웹 개발, 데이터 분석, 인공 지능 및 과학 컴퓨팅에 적합합니다. 또한 개발자는 Python을 사용하여 생산성 도구, 게임 및 데스크톱 앱을 빌드합니다.
Python의 특징과 이점
- Windows, Mac, Linux, Raspberry Pi 등 다양한 플랫폼과 호환
- 개발자가 다른 프로그래밍 언어보다 적은 수의 라인을 사용할 수 있도록 영어에 필적하는 간단한 구문을 사용합니다.
- 코드를 즉시 실행할 수 있는 인터프리터 시스템에서 작동하며 프로토타이핑이 빠릅니다.
- 절차적, 객체 지향 또는 기능적 방식으로 처리할 수 있습니다.
Python 구문
- 영어와 다소 비슷하고 수학적 영향을 받은 Python은 가독성을 위해 구축되었습니다.
- 명령을 완성하기 위해 세미콜론 및/또는 괄호를 사용하는 다른 언어와 달리 Python은 동일한 함수에 대해 새 라인을 사용합니다.
- 중괄호 대신 공백이 들여쓰기 역할을 하여 범위(예: 루프, 함수, 클래스)를 정의합니다.
Python 유연성
동적으로 입력되는 언어인 Python은 특히 유연하여 기능을 빌드하는 데 있어 어려운 규칙을 제거하고, 다양한 방법으로 더 많은 문제 해결 유연성을 제공합니다. 또한 컴파일 시간 검사 대신 런타임 유형 검사를 사용하기 때문에 문제가 있는 영역까지 프로그램을 컴파일하고 실행할 수 있습니다.
Python의 단점
Python의 단점은 유지 관리가 쉽지 않다는 것입니다. Python은 동적으로 입력된 언어이기 때문에 하나의 명령은 컨텍스트에 따라 여러 가지 의미를 가질 수 있습니다. 그리고 크기와 복잡성이 증가함에 따라 Python 앱을 유지 관리하는 것은 특히 오류를 찾고 수정하는 측면에서 점점 더 어려워질 수 있습니다. 따라서 사용자에게 유지 관리를 쉽게 하는 코드를 설계하거나 단위 테스트를 작성하는 경험이 요구됩니다.
속도는 Python의 또 다른 약점입니다. 동적으로 입력되기 때문에 유연성은 올바른 정의에 도달하기 위해 상당한 양의 참조를 필요로하므로 성능이 저하됩니다. 이 문제는 Python의 대체 구현(예: PyPy)을 사용하여 완화할 수 있습니다.
Python 및 AI
AI 연구원은 Python의 팬입니다. Google TensorFlow 및 기타 라이브러리(scikit-learn, Keras)는 Python 사용자에게 제공되는 유용성과 유연성 덕분에 AI 개발의 기반을 구축합니다. 이러한 라이브러리와 가용성을 통해 개발자가 성장과 구축에 집중할 수 있기 때문에 매우 중요합니다.
유용한 정보
Python Package Index(PyPI)는 Python 프로그래밍 언어용 소프트웨어 리포지토리입니다. PyPI는 사용자가 Python 커뮤니티에서 개발하고 공유한 소프트웨어를 찾고 설치할 수 있도록 지원합니다.