낙서 코딩

파이썬은 간단하고, 가독성이 좋은 프로그래밍언어 입니다. 대화형 컴파일러를 사용하기 때문에 한줄한줄 테스트하면서 코딩할 수 있어 편하고, 코드가 직관적이여서 잘 몰라도 한번에 보고 대충 어떤 기능을 하는지 알 수 있습니다. Python은 다양한 목적으로 사용되며, 웹 개발, 데이터 분석, 인공 지능, 자동화 등 다양한 분야에서 널리 사용됩니다.

Python은 객체 지향 프로그래밍과 함수형 프로그래밍의 요소를 모두 지원하며, 동적 타이핑 언어로 변수의 자료형을 명시적으로 선언하지 않아도 됩니다. 이는 개발자가 유연하게 코드를 작성하고 수정하고 실행하는 데 도움을 줍니다.

Python은 다양한 운영 체제에서 실행될 수 있으며, 오픈 소스 특성을 갖고 있어 무료로 사용할 수 있습니다. 또한, 활발한 개발자 커뮤니티와 방대한 문서 및 자습서가 있어 학습 및 문제 해결에 도움이 되는 장점도 있습니다.

요약하자면, Python은 쉽고 간결한 문법, 다양한 용도로 활용 가능한 풍부한 라이브러리, 다양한 개발자 커뮤니티의 지원을 통해 인기 있는 프로그래밍 언어입니다.

https://www.python.org/

파이썬 장점

1 . 가독성과 간결성: Python은 읽기 쉽고 간결한 문법을 가지고 있어 코드를 이해하기 쉽습니다. 이는 개발자들이 빠르게 코드를 작성하고 유지보수하는 데 도움이 됩니다.

2. 다양한 라이브러리: Python은  다양한 라이브러리와 모듈을 제공합니다. 데이터 분석, 웹 개발, 인공 지능, 자동화 등 다양한 분야에서 유용하게 사용될 수 있습니다. 대표적인 라이브러리로는 NumPy, Pandas, Matplotlib, TensorFlow, Django 등이 있습니다.

3. 크로스 플랫폼 지원: Python은 다양한 운영 체제에서 실행될 수 있습니다. Windows, macOS, Linux를 비롯한 다양한 플랫폼에서 동일한 코드를 실행할 수 있어 개발자들에게 유연성을 제공합니다.

4. 빠른 개발 속도: Python은 간단하고 짧은 문법을 가지고 있어 개발 속도를 높일 수 있습니다. 또한, 다양한 라이브러리와 모듈을 활용하여 개발 시간을 단축할 수 있습니다.

5. 커뮤니티 지원: Python은 활발한 개발자 커뮤니티를 갖고 있어서 많은 지식과 지원을 얻을 수 있습니다. Python 개발자들은 서로의 경험을 공유하고 질문에 대답하며, 오픈 소스 프로젝트에 기여함으로써 커뮤니티를 발전시키고 있습니다.

6. 다른 언어와의 통합성: Python은 다른 프로그래밍 언어와의 통합이 비교적 용이합니다. C, C++, Java 등 다른 언어로 작성된 코드를 Python과 결합하여 사용할 수 있으며, 대부분의 언어와 상호 운용성을 지원합니다.

파이썬 단점

1. 실행 속도: Python은 인터프리터 언어로 동작하며, 다른 언어에 비해 상대적으로 실행 속도가 느릴 수 있습니다. 특히, 반복문과 같은 연산이 많은 작업에서는 C나 C++과 같은 컴파일러 언어보다 느릴 수 있습니다. 이러한 이유로 Python은 CPU 작업에는 적합하지 않을 수 있습니다.

2. GIL (Global Interpreter Lock): Python은 GIL이라는 잠금 메커니즘을 갖고 있습니다. GIL은 한 번에 하나의 스레드만 파이썬 바이트 코드를 실행할 수 있게 제한합니다. 이로 인해 멀티스레드 환경에서 CPU 집약적인 작업에 제약이 생길 수 있습니다. 하지만 I/O 작업(네트워크 요청, 파일 입출력 등)에서는 GIL이 큰 영향을 미치지 않습니다.

3. 메모리 사용량: Python은 동적 타입 언어이기 때문에 객체의 자료형을 런타임에 결정하고 메모리를 할당합니다. 이로 인해 메모리 사용량이 크게 증가할 수 있습니다. 특히 대규모 데이터 처리나 인공지능 학습을 하는 경우에는 메모리 사용에 주의해야 합니다.

4. 모바일 및 브라우저 지원: Python은 주로 서버 사이드 및 데이터 분석 등의 영역에서 많이 사용됩니다. 하지만 모바일 앱 개발이나 웹 브라우저에서 직접적으로 실행되는 클라이언트 측 애플리케이션을 개발하는 데는 제한이 있습니다. 모바일 개발은 대부분 Java (Android) 또는 Swift/Objective-C (iOS)과 같은 다른 언어를 사용하는 것이 일반적입니다. 최근에는 코틀린이 급 부상하고 있습니다.

5. 러닝 커브: Python은 초보자가 배우기 쉽지만, 고급 기능을 다루거나 성능 최적화를 위한 고급 기법을 사용하는 것은 러닝 커브가 있을 수 있습니다. 이러한 고급 기법을 사용하려면 추가적인 학습과 경험이 필요합니다.

파이썬 개발 툴

PyCharm: JetBrains에서 개발한 통합 개발 환경(IDE)로, Python뿐만 아니라 다양한 언어와 프레임워크를 지원합니다. 코드 작성, 디버깅, 테스팅 등 다양한 개발 기능을 제공하며, 프로젝트 관리와 협업에도 유용합니다.

https://www.jetbrains.com/ko-kr/pycharm/

Visual Studio Code: 마이크로소프트에서 개발한 경량 코드 편집기로, Python을 비롯한 다양한 언어를 지원합니다. 확장성이 뛰어나고 다양한 플러그인과 테마를 제공하여 개발자들이 자신에게 맞는 환경을 구축할 수 있습니다.
https://code.visualstudio.com/

Jupyter Notebook/JupyterLab: 데이터 과학 및 데이터 분석 작업에 많이 사용되는 도구입니다. 코드와 실행 결과, 그래프, 설명 등을 하나의 문서로 통합하여 작업할 수 있습니다. Jupyter Notebook은 브라우저에서 사용되며, JupyterLab은 더욱 확장 가능한 통합 개발 환경을 제공합니다.

https://jupyter.org/

Spyder: 딥러닝과 데이터 분석을 위해 설계된 개발 환경입니다. IPython 콘솔과 통합되어 있어 인터랙티브한 개발과 실험을 할 수 있습니다. 코드 탐색기, 변수 탐색기, 그래프 도구 등을 포함하고 있어 데이터 분석 작업에 유용합니다.

*Spyder은 파이참 다운로드 시 같이 다운받을 수 있습니다. 

Sublime Text: 가벼운 텍스트 편집기로, Python을 비롯한 다양한 언어를 지원합니다. 플러그인 시스템을 통해 다양한 기능과 확장성을 제공하며, 커스터마이징이 용이합니다.

Atom: 오픈 소스 텍스트 편집기로, 다양한 테마와 플러그인을 제공하여 개발 환경을 맞춤 설정할 수 있습니다.

저는 인공지능을 할 때는 Jupyter나 Spyder를 주로 사용했고, Python으로 자동화 programming을 할 때는 VSCode를 주로 사용했습니다. Pycharm이나 Spyder는 무거운 프로그램을 돌릴 때 좋은 것 같고, VSCode는 가벼운 프로그램에 적합한 것 같습니다.

마무리

파이썬은 확실히 처음 프로그래밍할 때 그렇게 어렵게 느껴지지 않고, 정말 다양한 라이브러리들이 잘 나와 있어 프로그래머에게 가장 편안한 언어인 것 같습니다. 코딩테스트를 준비 할 때도, C++이나 Java에 비해 훨씬 짧고 쉽게 구현 할 수 있습니다. 아직 대한민국 기업들에서는 파이썬을 그렇게 선호하는 것 같진 않지만, 최근에 속도 측면에서도 많이 개선이 되었고, 전세계적으로 점점 파이썬으로 넘어오는 추세라 파이썬 언어를 한번 공부해보시는 것도 좋을 것 같습니다.