Python의 기본

Python은 단순성과 다양성으로 잘 알려진 고급 해석 프로그래밍 언어입니다. 웹 개발 데이터 분석 인공지능 과학 컴퓨팅 자동화 등 다양한 용도로 활용되고 있습니다. 광범위한 표준 라이브러리, 간단한 구문 및 동적 타이핑 덕분에 숙련된 코더는 물론 신규 개발자에게도 인기가 높습니다.

Python 설정

Python을 사용하려면 먼저 Python 인터프리터와 텍스트 편집기 또는 IDE(통합 개발 환경)를 설치해야 합니다. 인기 있는 선택에는 PyCharm, Visual Studio Code 및 Spyder가 있습니다.

• Python 다운로드:

  • 공식 Python 웹사이트(python.org)로 이동하세요.
  • 다운로드 섹션으로 이동하여 운영 체제(Windows, macOS, Linux)에 적합한 버전을 선택하세요.

• Python 설치:

  • 설치 프로그램을 실행하세요.
  • 설치 과정에서 "PATH에 Python 추가" 옵션을 확인하세요.
  • 설치 메시지를 따르세요.

• 코드 편집기 설치
  어떤 텍스트 편집기에서든 Python 코드를 작성할 수 있지만 IDE(통합 개발 환경) 또는 Python 지원이 포함된 코드 편집기를 사용하면 생산성이 크게 향상될 수 있습니다. 인기 있는 선택은 다음과 같습니다.

  • VS Code(Visual Studio Code): Python을 지원하는 가볍지만 강력한 소스 코드 편집기입니다.
  • PyCharm: Python 개발을 위한 모든 기능을 갖춘 IDE입니다.
  • Sublime Text: 코드, 마크업, 산문을 위한 정교한 텍스트 편집기입니다.

• 가상 환경 설치
  가상 환경을 생성하면 종속성을 관리하고 서로 다른 프로젝트 간의 충돌을 방지하는 데 도움이 됩니다.

  • 가상 환경 만들기:
    • 터미널이나 명령 프롬프트를 엽니다.
    • 프로젝트 디렉토리로 이동하세요.
    • python -m venv env 명령을 실행하세요.
      • env라는 가상 환경이 생성됩니다.
  • 가상 환경 활성화:
    • Windows의 경우: .envScriptsactivate
    • macOS/Linux: 소스 env/bin/activate
    • 가상 환경이 활성화되었음을 나타내는 (env) 또는 유사한 내용이 터미널 프롬프트에 표시되어야 합니다.

• 간단한 Python 스크립트 작성 및 실행

  • Python 파일 만들기:
  • 코드 편집기를 엽니다.
  • hello.py라는 새 파일을 만듭니다.
  • 코드 작성:
  • hello.py에 다음 코드를 추가하세요.

print("Hello, World!")

• 스크립트 실행:
  • 터미널이나 명령 프롬프트를 엽니다.
  • hello.py가 포함된 디렉터리로 이동합니다.
  • python hello.py를 사용하여 스크립트를 실행합니다.

Python으로 코딩을 시작하려면 Python 인터프리터와 텍스트 편집기 또는 IDE(통합 개발 환경)를 설치해야 합니다. 인기 있는 선택에는 PyCharm, Visual Studio Code 및 Spyder가 있습니다.

기본 구문
Python의 구문은 간결하고 배우기 쉽습니다. 중괄호나 키워드 대신 들여쓰기를 사용하여 코드 블록을 정의합니다. 변수는 할당 연산자(=)를 사용하여 할당됩니다.

예:

x = 5  # assign 5 to variable x
y = "Hello"  # assign string "Hello" to variable y

데이터 유형
Python에는 다음을 포함한 다양한 데이터 유형에 대한 지원이 내장되어 있습니다.

• 정수(int): 정수
• 플로트(float): 십진수
• 문자열(str): 문자 시퀀스
• 부울(bool): 참 또는 거짓 값
• 리스트(list) : 주문한 아이템 모음

예:

my_list = [1, 2, 3, "four", 5.5]  # create a list with mixed data types

연산자 및 제어 구조

Python은 산술, 비교, 논리 연산 등에 대한 다양한 연산자를 지원합니다. if-else 문 및 for 루프와 같은 제어 구조는 의사 결정 및 반복에 사용됩니다.

예:

x = 5
if x > 10:
    print("x is greater than 10")
else:
    print("x is less than or equal to 10")

for i in range(5):
    print(i)  # prints numbers from 0 to 4

기능

함수는 인수를 취하고 값을 반환하는 재사용 가능한 코드 블록입니다. 코드를 정리하고 중복을 줄이는 데 도움이 됩니다.

예:

def greet(name):
    print("Hello, " + name + "!")

greet("John")  # outputs "Hello, John!"

모듈 및 패키지

Python에는 수학, 파일 I/O, 네트워킹 등 다양한 작업을 위한 방대한 라이브러리와 모듈 컬렉션이 있습니다. import 문을 사용하여 모듈을 가져올 수 있습니다.

예:

import math
print(math.pi)  # outputs the value of pi

파일 입출력

Python은 텍스트 파일, CSV 파일 등을 포함하여 파일을 읽고 쓰는 다양한 방법을 제공합니다.

예:

with open("example.txt", "w") as file:
    file.write("This is an example text file.")

예외 처리

Python은 try-Exception 블록을 사용하여 오류와 예외를 적절하게 처리합니다.

예:

try:
    x = 5 / 0
except ZeroDivisionError:
    print("Cannot divide by zero!") 

객체 지향 프로그래밍

Python은 클래스, 객체, 상속, 다형성과 같은 객체지향 프로그래밍(OOP) 개념을 지원합니다.

Example:

class Person:
    def __init__(self, name, age):
        self.name = name
        self.age = age

    def greet(self):
        print("Hello, my name is " + self.name + " and I am " + str(self.age) + " years old.")

person = Person("John", 30)
person.greet()  # outputs "Hello, my name is John and I am 30 years old."

Advanced Topics

Python has many advanced features, including generators, decorators, and asynchronous programming.

Example:

def infinite_sequence():
    num = 0
    while True:
        yield num
        num += 1

seq = infinite_sequence()
for _ in range(10):
    print(next(seq))  # prints numbers from 0 to 9

Decorators

Decorators are a special type of function that can modify or extend the behavior of another function. They are denoted by the @ symbol followed by the decorator's name.

Example:

def my_decorator(func):
    def wrapper():
        print("Something is happening before the function is called.")
        func()
        print("Something is happening after the function is called.")
    return wrapper

@my_decorator
def say_hello():
    print("Hello!")

say_hello()

Generators

Generators are a type of iterable, like lists or tuples, but they generate their values on the fly instead of storing them in memory.

Example:

def infinite_sequence():
    num = 0
    while True:
        yield num
        num += 1

seq = infinite_sequence()
for _ in range(10):
    print(next(seq))  # prints numbers from 0 to 9

Asyncio

Asyncio is a library for writing single-threaded concurrent code using coroutines, multiplexing I/O access over sockets and other resources, and implementing network clients and servers.

Example:

import asyncio

async def my_function():
    await asyncio.sleep(1)
    print("Hello!")

asyncio.run(my_function())

Data Structures

Python has a range of built-in data structures, including lists, tuples, dictionaries, sets, and more. It also has libraries like NumPy and Pandas for efficient numerical and data analysis.

Example:

import numpy as np

my_array = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(my_array * 2)  # prints [2, 4, 6, 8, 10]

Web Development

Python has popular frameworks like Django, Flask, and Pyramid for building web applications. It also has libraries like Requests and BeautifulSoup for web scraping and crawling.

Example:

from flask import Flask, request

app = Flask(__name__)

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

if __name__ == "__main__":
    app.run()

Data Analysis

Python has libraries like Pandas, NumPy, and Matplotlib for data analysis and visualization. It also has Scikit-learn for machine learning tasks.

Example:

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

data = pd.read_csv("my_data.csv")
plt.plot(data["column1"])
plt.show()

Machine Learning

Python has libraries like Scikit-learn, TensorFlow, and Keras for building machine learning models. It also has libraries like NLTK and spaCy for natural language processing.

Example:

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

boston_data = load_boston()
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(boston_data.data, boston_data.target, test_size=0.2, random_state=0)
model = LinearRegression()
model.fit(X_train, y_train)
print(model.score(X_test, y_test))  # prints the R^2 score of the model

Conclusion

Python is a versatile language with a wide range of applications, from web development to data analysis and machine learning. Its simplicity, readability, and large community make it an ideal language for beginners and experienced programmers alike.

위 내용은 Python의 기본의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!