MacOS 또는 Linux를 사용하는 경우 Python이 설치되어 있습니다. 터미널을 열고 Python3을 입력하면 거기에 있습니다.
Windows를 사용하는 경우 Microsoft Store에 있습니다. 매장 또는 웹 개발 방법에서 Python을 설치하는 방법에 대한 Microsoft 자체 지침을 참조하십시오.
iPhone에는 Pythonista와 Pyto가 있으며 Android에는 Qpython 및 Termux가 있습니다.
파이썬을 실험하여 작동 방식을 이해하려면 아무것도 설치할 필요가 없습니다. Pyodide 팀은 설치없이 웹 브라우저에서 실행할 수있는 정식 버전의 Python을 구축했으며 Jupyter를 사용하면 브라우저에서 Python을 사용해 볼 수 있습니다.
Python의 인기
파이썬을 배우는 또 다른 좋은 이유는 그것이 매우 인기가 있기 때문입니다. Tiobe Index는 매달 프로그래밍 언어의 인기를 평가합니다. Python은 항상 1 위 또는 근처에 있습니다 (2022 년 8 월에 처음으로 순위를 매겼습니다)
마찬가지로, 2022 스택 오버플로 개발자 설문 조사에 따르면 Python은 "가장 인기있는"프로그래밍 언어, 주요 JavaScript, Go 및 Kotlin 및 Swift와 같은 플랫폼 별 언어와 연결되어 있음을 보여줍니다.
github의 "Octoffe Status"요약은 Python을 모든 Github 리포지토리에서 두 번째 인기있는 언어로 나열합니다. 부분적으로 Python은 모든 플랫폼에서 사용할 수 있기 때문입니다. 추세를 따르는 것은 종종 다른 많은 사람들이 사용하는 도구를 사용하는 유용한 방법입니다. 이런 식으로, 무언가 잘못되면, 당신은 도울 수있는 역동적 인 커뮤니티가 있으며, 당신이 가질 수있는 문제는 일반적으로 다른 사람들이 이미 해결 한 문제입니다.
파이썬의 힘
파이썬은 어디에나 있고 매우 인기가 있기 때문에, 당신은 그것으로 많은 일을 할 수 있습니다. 파이썬이 해결할 수없는 문제는 거의 없습니다. 매우 근본적이거나 성능 지향적 인 작업은보다 복잡한 언어에서 더 잘 작동하지만 생각보다 훨씬 적습니다.
특히, 나중에 더 근본적인 언어로 무언가를 만들 계획이더라도, 먼저 파이썬에서 프로토 타입을 먼저 프로토 타입으로 만들고 가장 중요한 성능 경로를 가속화하기 위해 열심히 노력하는 것이 좋습니다.
파이썬이 어디에나있는 이유 중 일부는 그것이 다양한 작업에 적합하고 적응할 수 있었기 때문에 Python은 "표준 라이브러리"(모든 Python 프로그래머가 사용할 수있는 코드 스위트)에 번들로 제공됩니다. 박스) 문제 해결을위한 많은 모듈이 사용됩니다.
Python Standard Library에는 웹 서버 실행, 데이터 처리, 날짜 처리, 시간 및 시간 영역, 파일 관리, 암호화 작업 수행, 네트워크 관리, 네트워크 관리 등의 작업을 처리하기위한 많은 내장 모듈이 포함되어 있습니다. HTML 처리, 응용 프로그램 구축 및 운영 체제와 통신합니다.
또한 Python 패키지 인덱스에는 300,000 개가 넘는 패키지가있어 생각할 수있는 거의 모든 문제를 처리 할 수 있습니다. 이것은 손가락 끝에 큰 힘입니다.
Python의 쉽게 학습
파이썬은 인기 있고 흥미 롭기 때문에 파이썬을 배우는 데 도움이되는 많은 자원이 있습니다.
물론 Sitepoint의 자체 프로그래밍 자습서가 있으며, 그 중 다수는 특히 Python 및 모든 유용한 커뮤니티 포럼을위한 것입니다.
freecodecamp에는 학습 Python 전용 무료 코딩 부트 캠프가 있으며, 여기에는 기본부터 시작한 다음 웹 프로그래밍 및 데이터베이스 또는 과학 컴퓨팅으로 이동하는 데 도움이되는 수십 가지 연습이 포함되어 있습니다.
Python 웹 사이트 자체는 Python을 시작하는 방법에 대한 지침을 제공합니다.
파이썬을 배울 곳이 많이 있습니다.
Python의 물리적 값
물론, 학습과 지식은 그 자체로 보상입니다. 그러나 인터넷에 업로드되지 않았지만 청구서를 지불 해야하는 경우 Python 프로그래밍 경력은 상당히 잘 지불 될 수 있습니다.
2022 년 8 월, 는 미국의 Python 프로그래머에 대한 평균 기본 급여가 $ 115,965임을 보여 주었다.
그리고 많은 직업 기회가 있습니다. Python은 다양한 기술 분야에서 다양한 기술 분야에서 이용할 수있어 재미가있는 재미가있는 것은 파이썬의 숙련 된 재능에 항상 구직 기회가 있다는 것입니다. 돈을받는 것이 좋습니다. 파이썬은 당신이 그것을 달성하는 데 도움이 될 수 있습니다.
파이썬의 재미
수입 antigravity를 어디서 말할 수 있습니까?
xkcd #353, "Python"
위의 그림은 XKCD에서 왔으며 URL은 https://xkcd.com/353/입니다. 그러나 URL을 기억할 수 없다면 Python 프롬프트를 열고 import angigravity를 입력하십시오. 진짜! 지금 시도해보세요!
시작할 준비가 되셨습니까?
그렇다면 왜 파이썬을 배우나요? 왜 파이썬을 배우지 않습니까? 친절하고 유비쿼터스, 인기 있고 강력하며 배우기 쉽고 시장성 및 재미입니다. 이제 시작할 준비가되었으므로 먼저 확인해야 할 사항에 대한 제안이 있습니다!
교육을 통해 배우고 싶다면 Freecodecamp Python Bootcamp를 확인하십시오. 비디오를 보는 것을 선호한다면 Python Insistrory 코스는 당신에게 적합하며 YouTube는 훌륭하고 훌륭하지 않은 튜토리얼과 교육을 찾을 수있는 곳이기도합니다.
Python을 사용하여 웹 프로젝트를 구축하려면 Django 프로젝트를 신속하게 시작하는 방법과 Django 응용 프로그램이 좋은 출발점이되면 Django의 웹 개발이 큰 도움이 될 것입니다.
데이터 과학 및 통계에 대해 배우기 시작하려면 "Data Science : 시작"과 나머지 시리즈를 확인하십시오. 두 책 모두 도구, 기술 및 실습 방법에 대한 심층적 인 세부 사항을 탐구합니다.
여러 분야에서 프로그래밍 기술을 향상 시키려면 파이썬 견습생과 그 속편과 후속 조치를 수행하는이 일련의 책을 추천합니다.
연습을 통해 배우고 싶다면 ... 그렇게하십시오. 소규모 프로젝트, 해결하려는 문제를 선택하고 파이썬을 사용하여 해결하십시오. 이제 다른 사람들을 위해 무언가를 구축하는 것에 대해 걱정하지 마십시오.
간단하고 실용적인 문제를 선택하고 해결하십시오. 모닝 크로스 워드 퍼즐을 풀거나 "-th-n"과 일치하는 모든 단어를 찾거나 2017 년에 찍은 모든 사진을 나열하는 가제트 또는 오늘날 칼로리 섭취 도구를 추적하는 데 도움이 될 수 있습니다.
위의 일부 자습서를 확인하여 시작하는 방법을 배우고 Python이 상자에서 제공하는 모든 내용에 대한 자세한 내용은 Python 자신의 문서를 확인하십시오. 입력을 요청하거나 번호 및 문자열을 조작, 파일 읽기 또는 프로세스 날짜를 조작하는 방법. 답변을 검색하고 스택 오버플로를 읽으십시오.
실험을 통해 배우는 사람들에게는 손가락을 파이썬에 넣는 것이 좋습니다. 그것은 실수를 용납하고 초보자를 돕습니다. 행운을 빌어요.
4 명의 프로그래머가 첫 번째 파이썬 작업을받는 방법
파이썬 자연 언어 처리 초보자
파이썬 웹 응용 프로그램 : WSGI의 기본 사항
파이썬 다중 프로세스 및 병렬 프로그래밍 안내서
예제
와 함께 파이썬 데코레이터를 이해하십시오
Python 단위 테스트로 시작하여 UnitTest 및 Pytest 를 사용하십시오
Python 학습에 대한 자주 묻는 질문
왜 파이썬을 배워야합니까? Python은 가독성과 단순성으로 유명한 보편적 인 고급 프로그래밍 언어입니다. 웹 개발, 데이터 과학, 기계 학습, 인공 지능, 자동화 및 기타 분야의 분야에서 널리 사용됩니다. Python은 초보자에게 적합합니까? 예, Python은 일반적으로 구문이 적합하고 읽기 쉽기 때문에 초보자에게 권장됩니다. 코드 가독성을 강조하고 개발자가 C 또는 Java와 같은 언어보다 코드 줄로 개념을 표현할 수 있습니다.
파이썬을 배우려면 프로그래밍 경험이 필요합니까? 아니요, Python의 독창적 인 디자인은 초보자 친화적입니다. 신규 이민자가 프로그래밍에 좋은 언어이지만 경험이 많은 개발자에게도 적합합니다.
Python은 웹 개발 및 데이터 과학에만 사용됩니까? 아니요, Python에는 광범위한 응용 프로그램이 있습니다. 웹 개발 및 데이터 과학 외에도 자동화, 스크립팅, 게임 개발 및 과학 연구와 같은 분야에서도 사용됩니다.