파이썬이란 무엇인가?(2)

파이썬의 장점과 단점

 

Python의 다양한 매력적인 기능은 Python을 많은 분야에서 인기 있고 선호하게 만듭니다.

Python의 주요 기능 중 일부는 다음과 같습니다.

• 무료 및 오픈 소스
• 동적으로 입력
• 가지고 다닐 수 있는
• 수많은 라이브러리 및 애플리케이션
• 대규모 지원 커뮤니티
• 적응성
• 사용하기 쉽고 배우기 쉬움
• 확장 가능
• 포함 가능
• 대부분의 언어보다 짧은 코드 

Python이 널리 사용되지만 일부 영역에서는 효과적이지 않습니다. 이러한 단점을 알면 Python이 효과적인 곳으로 제한하여 강력한 응용 프로그램을 구축하는 데 도움이 됩니다.

Python의 몇 가지 단점은 다음과 같습니다.

• 느린 속도
• 메모리 비효율
• 모바일 컴퓨팅에서는 비효율적입니다.
• 미개발 데이터베이스 계층.
• 역동성으로 인한 런타임 오류 프롬프트.

파이썬 대 다른 언어

Python이 유일하게 뛰어나고 인기 있는 언어는 아닙니다. Java , JavaScript , C++ 등과 같이 종종 Python과 비교되는 훨씬 더 많은 해석 언어가 있습니다 .

이 섹션에서는 비용, 커뮤니티 규모, 정서적 애착 등과 같은 제약이 아닌 언어 수준에서 Python을 다른 언어와 간략하게 비교할 것입니다.

 

파이썬과 다른 프로그래밍 언어의 차이점.

다른 언어파이썬과의 차이점

자바	Python 프로그램은 Java 프로그램보다 느립니다.
	Python 프로그램은 개발하는 데 훨씬 적은 시간이 걸립니다.
	Python 프로그램은 3-5가지 유형이 더 짧습니다.
	Python은 동적으로 입력되지만 Java는 정적으로 입력됩니다.
자바스크립트	Python의 "객체 기반" 하위 집합은 JavaScript와 거의 동일합니다.
	Python은 모바일 개발 세계에서 약합니다.
	JavaScript는 프론트엔드 개발에서 더 우수하며 morden 인터페이스를 구축하기 위한 최고의 프레임워크를 가지고 있습니다.
	JavaScript는 I/O 집약적 상황에서 더 잘 작동하고 Python은 CPU 집약적 상황에서 가장 잘 작동합니다.
C++	Python 프로그램은 C++ 프로그램보다 5-10배 짧습니다.
	파이썬 프로그램은 더 느립니다.
	Python 프로그램은 개발하는 데 훨씬 적은 시간이 걸립니다.
	Python은 동적으로 입력되지만 Java는 정적으로 입력됩니다.

 

파이썬을 배우는 방법

 

Python과 같은 프로그래밍 언어와 사랑에 빠진 후 다음으로 까다로운 질문은 " 어떻게 Python을 효과적으로 배우 나요?"입니다. 대부분의 초보자가 저지르는 실수는 이 질문을 피하고 바로 언어 학습에 몰두하는 것입니다.

Python과 같은 프로그래밍 언어는 빠르게 성장하고 있으며 많은 영역에서 사용됩니다. 우리가 "모든 거래의 만능" 이 되고 싶지 않다면 이 질문에 철저히 답해야 합니다.

다음은 Python을 0에서 영웅으로 효과적으로 배우기 위해 취할 수 있는 다양한 단계입니다.

1) 파이썬의 사용법 살펴보기

위의 표 중 하나에서 보았듯이 Python은 흥미롭고 유망한 많은 영역에서 사용됩니다. 어떤 영역에 집중하고 싶거나 다음 대규모 프로젝트를 구축할지에 대한 명확한 아이디어 없이 Python을 배우는 것은 돛이 없는 보트와 같습니다. 노력과 용기는 목적과 방향 없이는 충분하지 않습니다.

다양한 영역을 탐색하고 집중할 영역을 결정했으면 다음 단계로 넘어갈 수 있습니다.

2) 학습 환경 선택

코드 작성을 시작하기 전에 Python 편집을 쉽고 편안하게 만드는 IDE와 코드 편집기를 찾는 것이 중요합니다.

올바른 IDE 또는 텍스트 편집기를 선택하면 생산성에 더 집중할 수 있습니다.

3) 기본 구문 배우기

프로그래밍 언어를 마스터하기 위한 가장 필수적인 요구 사항은 최소한 기본 수준의 구문입니다. 그것은 영어와 같습니다. 먼저 다양한 동사 시제를 배운 다음 이를 사용하여 문장을 구성합니다.

Python은 특히 간단한 구문과 역동성으로 인해 배우기 쉽습니다. 대부분의 Pythonista는 구문을 영어와 비교합니다. 앞서 보았듯이 Python에는 두 가지 안정적인 버전, 즉 2x 와 3x 가 있습니다. 업계에서 더 이상 사용하지 않으므로 Python 2x가 아닌 Python 3x 를 배우는 것이 좋습니다 .

그러나 Python 2x는 Linux, macOS와 같은 일부 운영 체제와 함께 제공된다는 점을 아는 것이 중요합니다.

이러한 구문을 학습하는 동안 나중에 참조할 수 있는 메모를 작성하는 것이 중요하며 권장됩니다. 또한 온라인 문서 는 최종 정보를 얻기 위한 첫 번째 포트가 되어야 합니다.

4) 코드 작성 연습

이 단계는 코드로 손을 더럽히는 것으로 구성됩니다. " 연습이 완벽을 만든다 "는 말이 있듯이 . 많은 뉴비들이 범하는 실수는 개념을 읽는 것만으로 충분하다고 생각하는 것입니다.

그러나 일상을 유지하고 일관성을 유지하면 근육 기억력을 개발하여 예상보다 빠르게 코딩 기술을 습득하는 데 도움이 됩니다.

우리는 모든 Python 개념에 대해 엄청나게 많은 문제 연습과 인터뷰 질문을 가지고 있습니다. 인터넷에서 질문을 검색하고 해결하려고 시도하는 데 시간이 걸리지 않습니다. 이러한 문제 연습을 해결하면서 배운 모든 것을 적용하는 것은 구문과 개념에 빠르게 익숙해지는 데 도움이 되는 열쇠입니다.

5) 다른 사람들과의 토론 경험

코딩은 구문에 익숙해지는 데 도움이 되지만 걱정, 발견 및 실패에 대해 논의하면 개념과 용어에 익숙해지는 데 도움이 됩니다. 우리는 다른 사람에게서 배우거나 이해하는 데 며칠, 심지어 몇 달이 걸리는 것을 배울 수도 있습니다.

큰 소식은 Python에 크고 활동적인 커뮤니티가 있다는 것입니다. 따라서 해결하기 어려워 보이는 문제가 발생하면 어딘가에 누군가가 이미 이 문제를 해결했을 가능성이 있습니다.

6) 미니 프로젝트 수행

이 단계에서는 프로그래밍의 고급 개념에 대해 알아볼 것입니다. 그러나 기본에 대한 강력한 기반이 있으면 빠르게 손을 댈 수 있습니다.

이 단계의 목표는 복잡한 프로젝트에서 작업하는 것이 아니라 우리가 관심 있는 영역에서 작업하고 지금까지 배운 모든 것을 사용해야 하는 프로젝트에서 작업하는 것입니다. 이 단계는 의미 있는 것을 생성하기 위해 우리가 알고 있는 것을 사용하는 데 도움이 됩니다.

인터넷은 우리가 선택할 수 있는 초보자를 위한 몇 가지 미니 프로젝트로 가득합니다. 아래에서 몇 가지 예를 볼 수 있습니다. 자세한 내용은 인터넷 검색을 확인하십시오.

 

초보자를 위한 Python 미니 프로젝트 아이디어 표

 

노름	가위 바위 보
	교수형 집행인
	알아 맞추기 게임
웹 애플리케이션	URL 단축기
	Flask 또는 Django가 포함된 단일 페이지 포트폴리오 웹사이트.
데스크탑 애플리케이션	비밀번호 생성기
	주소록

7) 관심 영역의 라이브러리 및 프레임워크 탐색

 

우리는 첫 번째 큰 프로젝트를 진행하거나 오픈 소스 프로젝트에 기여하기 전에 매우 중요한 단계에 도달했습니다. Python에는 위의 표 중 하나 에서 보았듯이 모든 도메인에서 사용되는 많은 라이브러리와 프레임워크가 있습니다 .

라이브러리와 프레임워크를 사용하면 크고 복잡한 프로젝트에서 작업하는 동안 우리의 삶이 고통스럽지 않을 것입니다. 따라서 큰 프로젝트를 시작하기 전에 다양한 라이브러리/프레임워크를 탐색하고 사용할 프레임워크를 결정하는 것이 중요합니다.

일반적으로 사용되는 Python 라이브러리/프레임워크 중 일부는 다음과 같습니다.

 

라이브러리/프레임워크기술일반적으로 사용되는 도메인

Django, 플라스크	웹 애플리케이션을 개발할 수 있게 해주는 오픈 소스 프레임워크.	웹 애플리케이션
텐서플로우, 케라스	대규모 AI 기반 프로젝트를 만들 수 있는 오픈 소스 라이브러리.	인공 지능
넘피, 판다	과학적 계산을 수행하는 데 주로 사용되는 라이브러리입니다.	머신러닝, 데이터 사이언스,
PyQT5, Tkinter, wxPython	Python용 그래픽 사용자 인터페이스(GUI) 프레임워크.	데스크탑 애플리케이션
파이게임, 파이카이라	게임과 같은 멀티미디어 응용 프로그램을 구축하는 데 많이 사용되는 오픈 소스 라이브러리 및 프레임워크입니다.	게임 개발
매트플롯립	데이터 시각화에 도움이 되는 NumPy 배열을 기반으로 하는 다중 플랫폼 플로팅 라이브러리입니다.	데이터 과학, 기계 학습.
사이킷런	분류, 회귀, 클러스터링 등과 같은 다양한 기계 학습 알고리즘을 통합하는 SciPy를 기반으로 설계된 오픈 소스 라이브러리입니다.	기계 학습

 

8) 멘토링 및 지식 공유

 

이 단계는 매우 간과되지만 새로운 개념, 용어 및 기술의 최상위에 있는 데 도움이 되는 학습의 매우 중요한 측면입니다. 가르치는 것은 배우는 가장 좋은 방법이며, 당신이 무엇을 이해했는지 아는 것은 당신이 알고 있는 것을 이해하도록 다른 사람들에게 가르치는 것이라고 종종 말합니다.

지식 공유는 기사 작성 , 프레젠테이션 제공 등과 같은 다양한 방법으로 수행될 수 있습니다 . 이는 우리가 더 많은 연구를 하도록 할 뿐만 아니라 우리를 능숙한 수준에서 마스터 수준으로 데려가는 것입니다.

 

자주 묻는 질문

 

Q #1) 파이썬이 게임에 좋은가요?

답변: Python 및 Pygame과 같은 게임 프레임워크는 빠른 게임 프로토타이핑에 적합합니다. 간단한 게임에도 좋지만 성능 집약적인 게임에는 적합하지 않습니다.

Q #2) C++이나 Python을 배워야 하나요?

답변: 이것은 당신이 무엇을 하고 싶은지에 달려 있습니다. 파이썬은 문법이 간단하고 배우기 쉽기 때문에 초보자에게 좋습니다.

또한 Python은 C++에 비해 웹에 대한 좋은 프레임워크를 가지고 있으며 데이터 과학, 머신 러닝, AI 등의 영역에서도 지배적입니다.

Q #3) Python의 주요 용도는 무엇입니까?

답변: Python은 범용 프로그래밍 언어로 알려져 있습니다. 즉, 프론트엔드 및 백엔드와 같은 다양한 유형의 소프트웨어 개발에 사용할 수 있습니다.

Python은 기계 학습, 인공 지능, 데이터 과학, 로봇 공학 등의 영역에서 많이 활용됩니다.

Q #4) 파이썬을 혼자서 배울 수 있나요?

답변: Python은 간단하고 배우기 쉬운 구문을 가진 가장 단순한 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 그러나 다른 모든 프로그래밍 언어와 마찬가지로 Python을 효과적으로 배우려면 다음 단계를 따르는 것이 좋습니다.

 

• Python 사용법 살펴보기
• 코딩 환경 선택
• 기본 구문 배우기
• 코드 작성 연습
• 다른 사람들과 경험 토론하기
• 미니 프로젝트를 수행
• 관심 도메인의 라이브러리 및 프레임워크를 탐색합니다.
• 멘토링 및 지식 공유