Python 마스터하기: 초보자를 위한 종합 가이드

강력하고 다재다능한 Python은 초보자와 개발자 모두가 선호하는 프로그래밍 언어입니다. 프로그래밍이 처음이든 아니든 Python을 마스터하는 데 필요한 필수 개념과 기술을 소개합니다.
 

권현욱(엑셀러) | 아이엑셀러 닷컴 대표 · Microsoft Excel MVP · Excel 솔루션 프로바이더 · 작가

 
※ 이 글은 아래 기사 내용을 토대로 작성되었습니다만, 필자의 개인 의견이나 추가 자료들이 다수 포함되어 있습니다.

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• 원문: Mastering Python: A Comprehensive Guide for Beginners
• URL: https://medium.com/ai-unleased/mastering-python-a-comprehensive-guide-for-beginners-e657fe9f53ca

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왜 파이썬인가?

Python의 인기는 높은 데에는 여러 가지 이유가 있습니다. 다음은 대표적인 몇 가지 요인입니다.
 

• 가독성: Python의 깔끔하고 간결한 구문 덕분에 코드를 쉽게 읽고 작성할 수 있으며, 이는 프로그래밍을 처음 접하는 사람들에게 특히 유용합니다.
• 다양성: Python은 웹 개발부터 데이터 분석, 과학 컴퓨팅, 자동화, 기계 학습까지 다양한 분야에서 사용할 수 있습니다.
• 광범위한 라이브러리: Python에는 풍부한 표준 라이브러리와 광범위한 타사 라이브러리 생태계가 함께 제공되어 거의 모든 작업에 대한 도구를 제공합니다.
• 커뮤니티 지원: Python 커뮤니티는 활발하고 환영적이며 학습 및 문제 해결을 위한 다양한 리소스, 튜토리얼 및 포럼을 제공합니다.
• 채용 기회: Python의 능숙함은 현대 산업에서 폭넓게 응용될 수 있다는 점을 고려할 때 고용주에게 높은 평가를 받습니다.

 

파이썬 설치하기

Python 여정을 시작하려면 프로그램을 설치하고 개발 환경을 설정해야 합니다.

1. Python 다운로드: 공식 Python 웹사이트를 방문하여 운영 체제에 적합한 최신 Python 릴리스를 다운로드합니다.
2. 설치: 설치 프로그램을 실행하고 시스템의 PATH에 Python을 추가하는 옵션을 선택합니다. 이렇게 하면 터미널에서 Python 명령을 실행할 수 있습니다.
3. 터미널(또는 명령 프롬프트)을 열고 python --version을 입력하여 성공적으로 설치가 되었는지 확인합니다.

 

파이썬 기초

첫 번째 파이썬 프로그램

Python에서는 간단한 "Hello, World!" 프로그램은 완벽한 출발점이 됩니다. hello.py라는 이름이 지정된 새 파일을 만들고 다음 줄을 추가합니다.

print("Hello, World!")

 
터미널을 열고 파일이 포함된 디렉터리로 이동한 후 다음을 입력하여 실행합니다.

python hello.py

 
축하합니다. 방금 첫 번째 Python 프로그램을 실행했습니다.
 

변수 및 데이터 유형

변수를 사용하면 나중에 사용할 수 있도록 데이터를 저장할 수 있습니다. 다른 언어와 달리 Python은 할당된 값에 따라 변수 유형을 동적으로 결정합니다.

name = "John"
age = 25
is_student = True

 
Python은 정수, 부동 소수점, 문자열, 부울 등을 포함한 다양한 데이터 유형을 지원합니다.
 

연산자 및 표현식

Python은 변수 및 값에 대한 작업을 수행하기 위한 광범위한 연산자를 지원합니다.
 

• 산술 연산자: +, -, *,/
• 비교 연산자: ==, !=, <, >, <=,>=
• 논리 연산자: and, or,not

x = 10
y = 5
sum = x + y
is_equal = x == y
logical_result = x > y and is_student

 

제어 흐름: if, else 및 루프

제어 흐름 구조를 사용하면 결정을 내리고 작업을 반복할 수 있습니다.

age = 18
if age >= 18:
    print("You're an adult.")
else:
    print("You're a minor.")

 
for나 while 같은 루프는 작업을 반복할 때 사용합니다.

for i in range(5):
    print(i)

while x > 0:
    print(x)
    x -= 1

 
 

데이터 구조

Python은 데이터를 효율적으로 저장하고 조작할 수 있는 다양한 데이터 구조를 제공합니다.
 

리스트

리스트(List)에는 순서가 지정된 항목 모음이 포함되어 있으며 다양한 유형이 있을 수 있습니다.

fruits = ["apple", "banana", "cherry"]

 
인덱스별로 요소에 액세스하고, 항목을 추가하고, 항목을 제거하고, 다양한 작업을 수행할 수 있습니다.
 

튜플

튜플(Tuples)은 리스트와 유사하지만 생성 후에는 수정할 수 없다는 점에서 차이가 있습니다.

coordinates = (10, 20)

 
튜플은 데이터 무결성을 보장하려는 경우에 유용합니다.
 

딕셔너리

딕셔너리(Dictionaries, 사전)는 데이터를 키-값 쌍으로 저장합니다.

person = {"name": "Alice", "age": 30, "is_student": False}

 
키를 사용하여 값에 액세스하고 사전에 대한 작업을 수행할 수 있습니다.
 

세트

세트(Sets)에는 고유한 요소가 포함되어 있습니다.

colors = {"red", "green", "blue"}

 
세트는 중복을 제거하고 세트 작업을 수행하는 데 유용합니다.
 

함수와 모듈

함수 정의 및 호출

함수를 사용하면 코드를 재사용 가능한 블록으로 그룹화할 수 있습니다. 간단한 함수를 정의하고 호출하는 방법은 다음과 같습니다.

def greet(name):
    print(f"Hello, {name}!")

greet("Alice")

 

함수 매개변수 및 반환 값

함수는 매개변수를 허용하고 값을 반환할 수 있습니다.

def add(x, y):
    return x + y

result = add(5, 3)
print(result)  # Output: 8

 

모듈 생성 및 가져오기

파이썬에서는 자신만의 모듈을 만들어 다른 프로그램으로 가져올 수 있습니다. my_module.py라는 이름의 파일을 만들고 다음 코드를 작성합니다.

def multiply(a, b):
    return a * b

 
다른 파일에 다음 코드를 작성하고 실행합니다. 결과값은 24입니다.

import my_module

result = my_module.multiply(4, 6)
print(result)  # Output: 24

 

객체 지향 프로그래밍 (OOP)

OOP 개념

객체 지향 프로그래밍(Object-oriented programming, OOP)은 재사용 가능하고 체계적이며 이해하기 쉬운 코드를 만드는 데 중점을 둡니다. 주요 개념에는 클래스, 객체, 상속 및 캡슐화가 포함됩니다.

클래스와 객체

클래스는 공유된 속성과 동작을 가진 객체를 생성하기 위한 청사진입니다.

class Dog:
    def __init__(self, name):
        self.name = name

    def bark(self):
        print(f"{self.name} is barking!")

my_dog = Dog("Buddy")
my_dog.bark()  # Output: Buddy is barking!

 

상속과 다형성

상속(inheritance)을 통해 한 클래스(subclass)가 다른 클래스(subclass)의 속성과 동작을 상속할 수 있습니다.

class Cat(Dog):
    def purr(self):
        print(f"{self.name} is purring!")

my_cat = Cat("Whiskers")
my_cat.bark()  # Output: Whiskers is barking!
my_cat.purr()  # Output: Whiskers is purring!

 

파일 처리 및 I/O 작업

텍스트 파일 읽기 및 쓰기

Python을 사용하면 텍스트 파일을 쉽게 읽고 쓸 수 있습니다.

with open("myfile.txt", "w") as file:
    file.write("Hello, Python!")

with open("myfile.txt", "r") as file:
    content = file.read()
    print(content)  # Output: Hello, Python!

 

바이너리 파일 작업

이미지와 같은 바이너리 파일은 유사한 기술을 사용하여 읽고 쓸 수 있습니다.
 

파이썬 라이브러리 및 프레임워크

표준 라이브러리

Python의 표준 라이브러리는 문자열 조작, 파일 처리 등과 같은 다양한 작업을 위한 모듈을 제공합니다.
 

타사 라이브러리

타사(third-party) 라이브러리는 Python의 기능을 확장합니다. pip를  사용하여 설치합니다.

pip install pandas

 

인기 있는 프레임워크 탐색

NumPy, pandas, Matplotlib와 같은 프레임워크는 데이터 분석 및 시각화에 널리 사용됩니다.
 
 

Flask를 사용한 웹 개발

웹 프레임워크 소개

Flask와 같은 웹 프레임워크는 웹 개발을 단순화합니다.
 

Flask 애플리케이션 설정

기본 Flask 애플리케이션을 만듭니다.

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route("/")
def hello():
    return "Hello, Flask!"

 

데이터 과학 소개

데이터 조작을 위해 판다스 사용

pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 강력한 라이브러리입니다. 기본적인 예를 살펴보겠습니다.

import pandas as pd 

data = { 
    'Name' : [ 'Alice' , 'Bob' , 'Charlie' ], 
    'Age' : [ 25 , 30 , 28 ] 
} 

df = pd.DataFrame(data) 
print (df)

 

Matplotlib를 사용한 데이터 시각화

Matplotlib을 사용하면 다양한 유형의 시각화를 만들 수 있습니다.

import matplotlib.pyplot as plt

x = [1, 2, 3, 4, 5]
y = [10, 24, 36, 40, 52]

plt.plot(x, y)
plt.xlabel('X-axis')
plt.ylabel('Y-axis')
plt.title('Simple Line Plot')
plt.show()

 

기초 데이터 분석

Pandas와 Matplotlib를 결합하면 기본 데이터 분석을 수행할 수 있습니다.

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = {
    'Year': [2018, 2019, 2020, 2021],
    'Revenue': [50000, 62000, 75000, 90000]
}

df = pd.DataFrame(data)
df.plot(x='Year', y='Revenue', kind='bar')
plt.xlabel('Year')
plt.ylabel('Revenue')
plt.title('Revenue Growth Over Years')
plt.show()

 

기본 자동화 및 스크립팅

Python 스크립트 생성 및 실행

Python은 반복적인 작업을 자동화하는 데 탁월합니다. 파일 이름을 바꾸는 간단한 스크립트를 만듭니다.

import os

folder_path = '/path/to/files/'

for filename in os.listdir(folder_path):
    new_name = 'new_' + filename
    os.rename(os.path.join(folder_path, filename), os.path.join(folder_path, new_name))

 

Python으로 작업 자동화

schedule 같은 라이브러리를 사용하여 작업을 자동화합니다.

import schedule
import time

def job():
    print("Task executed!")

schedule.every(5).seconds.do(job)

while True:
    schedule.run_pending()
    time.sleep(1)

 

머신 러닝 시작하기

머신 러닝 개요

머신 러닝에는 예측을 위한 모델 훈련이 포함됩니다.

from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# Load dataset and split into features and target
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)

# Create and train a linear regression model
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)

# Make predictions
predictions = model.predict(X_test)

 

간단한 기계 학습 모델 구축

유명한 Iris 데이터 세트를 사용하여 기본 분류 모델을 구축해 보겠습니다.

from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.neighbors import KNeighborsClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2)
model = KNeighborsClassifier(n_neighbors=3)
model.fit(X_train, y_train)

predictions = model.predict(X_test)
accuracy = accuracy_score(y_test, predictions)
print(f"Accuracy: {accuracy}")

 

모범 사례 및 코딩 표준

읽기 쉽고 유지 관리가 가능한 코드 작성

PEP 8과 같은 코딩 표준을 준수하면 일관되고 읽기 쉬운 코드가 될 수 있습니다.
 

• 의미 있는 변수 및 함수 이름을 사용합니다.
• 코드 줄을 79자 미만으로 유지합니다.
• 가독성을 높이려면 공백을 사용합니다.

 

PEP 8 지침 준수

공식 Python Enhancement Proposal(PEP) 8은 명확하고 일관된 Python 코드 작성을 위한 자세한 지침을 제공합니다.
 

결론

초보자에게 친숙한 언어에서 다용도의 강력한 언어로 거듭난 Python의 여정은 업계 전반에 걸쳐 널리 채택되고 있습니다. 이 포괄적인 가이드는 Python 프로그래밍을 마스터하기 위한 기초를 제공했습니다. 구문 및 제어 흐름의 기본부터 객체 지향 프로그래밍, 데이터 과학, 기계 학습과 같은 고급 개념까지 광범위한 주제를 다루었습니다.
 
연습, 실험, 지속적인 학습이 Python을 진정으로 마스터하는 데 핵심이라는 점을 기억하세요. 새로 발견한 기술을 사용하면 더욱 발전된 주제를 탐구하고 혁신적인 프로젝트를 만들 수 있는 능력을 갖추게 됩니다. 즐거운 코딩하세요.