Difference between revisions of "파이썬"

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[[파이썬]]은 [[프로그래밍 언어]]의 일종이다.

[[자바]], [[C 언어]], [[C++]], [[Python]], [[C#]]이 전세계에서 가장 많이 쓰이는 다섯 개의 [[프로그래밍 언어]]이다.

http://freesearch.pe.kr/archives/2406

[[디렉터리]] 구분은 [[리눅스]]에서는 [[슬래시]] 기호 /로 하고, [[윈도우즈]]에서는 [[백슬래시]] 기호 \나 [[원화]] 기호 ￦로 한다.

[[파이썬]]은 [[객체 지향 프로그래밍]]([[object-oriented programming]]) 언어에 속한다. 객체 지향 프로그래밍 전에 [[절차적 프로그래밍]]([[procedural programming]]) 언어가 먼저 개발되었다. 절차적 프로그래밍 언어에서 [[구조적 프로그래밍]]이 나왔다. 현재는 [[절차적 프로그래밍]] 언어에도 [[객체 지향 프로그래밍]] 개념이 포함되어있다.

객체 지향을 배울때 추천할만한 언어이다. 많은 대학들이 C++ 환경에서 가르치지만, 이경우 필요한 객체를 만들어서 쓰는 실습이 많은데 대부분 이미 존재하는 객체를 가져다 쓴다는 개념을 이해하지 못하는 경우가 많다. STL을 쓰면 달라지지만 실습에서 STL을 요구하는 문제가 나오는 경우도 드믈고 주로 사용되는 문자열 변환, 배열 관련 연산 등은 파이썬에서 따로 임포트할 필요없이 자료형 자체가 이미 클래스로서 편리하게 클래스 함수를 던져주기 때문에, 클래스의 재활용이라는 측면을 훨씬 이해하기 쉽다. 무엇보다 하루면 다 배울 수 있는 언어이기도 하고. 예전에는 한국을 포함하여 대부분의 대학들이 C++이나 Java 같은 실제 회사에서 많이 쓰는 언어 위주로 수업을 개설했으나, 미국대학들은 개론 수업 언어를 Python으로 옮겨가는 추세이다. [[UC 버클리]] 컴퓨터과학 개론수업인 CS 61A 를 인터넷 강의로 들어보자!

JIT 컴파일(just-in-time compilation) 또는 동적 번역(dynamic translation)은 프로그램을 실제 실행하는 시점에 [[기계어]]로 번역하는 [[컴파일]] 기법이다. 이 기법은 프로그램의 실행 속도를 빠르게 하기 위해 사용된다.

[[정적 타입 언어]]: 자료형(Type)이 고정돼 있는 언어. 설명이 어려운데 간단히 얘기하자면 정수형으로 정의한 1은 계속 정수형 1로 남아있다. 이걸 실수형 1.0으로 바꾸려면 명시적인 형변환(Type casting)을 해줘야 한다. 묵시적 형변환이 이루어지는 경우도 있지만 제한적이다.

[[동적 타입 언어]]: 자료형이 그것을 처리할 함수(또는 메서드)에 따라 그때그때 바뀌는 언어. 예를 들어 정수형 1을 정의했어도 그걸 처리할 함수가 문자열을 받아들이게 설계돼있다면 자동으로 정수형 1을 문자 1로 바꿔준다.  

정적 타입 언어가 별 거 아닌 것처럼 느껴질 수도 있지만 실은 프로그래머들을 짜증나게 하는 주범이 바로 형변환(Type casting)이기 때문에 동적 타입 언어는 이런 점에서 매우 강점을 가진다. 특히 객체 지향 언어에서는 동적 타입 및 그것의 일반화버전이라 할 수 있는 덕 타이핑(Duck typing)이 프로그래머에게 수많은 혜택을 준다. 예를 들어 오리라는 타입과 닭이라는 타입이 있고 둘 다 날아오르는 기능이 있다면 정적 타입 언어에서는 상위 인터페이스를 추출하는 등의 부가 작업이 쩌는데 덕 타이핑을 지원하는 언어에서는 그냥 넣어버리면 알아서 난다. 물론 단점도 있는데 고래 같이 못 나는 타입을 집어넣으면 실행시간 오류(런타임 에러)를 뱉어버린다는거. 정적 타입 언어는 이런 문제가 없다...고 알려져있지만 거짓말이고 정적 타입 언어도 닭은 닭인데 통닭 같이 못 나는 타입을 집어넣는 바람에(기술적으로는 해당 메서드가 구현이 안된 객체) 런타임 에러가 나올 수 있다.

그런데 [[하스켈]]([[Haskell]])은 정적 타입 언어다. 그런데도 하스켈 코드에는 형 변환 연산자가 없다. 이게 어찌된 일이냐 하면 하스켈 언어는 정적 타입 언어이지만 강력한 타입 추론 기능을 내장하고 있어 형변환을 언어 차원에서 자동으로 해 준다. 동적 타입 언어 역시 자동 형변환을 제공하는데 무슨 차이가 있냐면 그 형변환을 런타임에 하느냐 컴파일 타임에 하느냐의 차이다. 즉 버그가 발생하는 시점을 런타임에서 컴파일 타임으로 끌어당긴다. 타입 추론 엔진은 딱히 하스켈 같은 선언형, 함수형 언어에만 도입할 수 있는 건 아니므로 신형 설계가 적용된 언어라면 명령형, 객체 지향 언어라도 타입 추론을 할 수 있다. 단지 정적 타입 언어로 유명한 C나 자바에 타입 추론 엔진이 없을 뿐이지. 여기서 타입 추론은 묵시적 형변환과 동의어가 아니다. 겉으로 보이는 건 묵시적 형변환하고 똑같지만.

 

파이썬이 동적 타입 언어(dynamically typed language)라는 점이 큰 프로젝트에서는 단점으로 작용하여 자료구조 설계나 디버깅이 어렵다는 지적도 있다. 다만 "정적 타입 언어 vs. 동적 타입 언어" 논쟁은 서로의 장단점이 있으며 일종의 종교논쟁 취급 받는다. 일례로 OCaml같은 강력한 타입 인터페이스(Hindly-Milner)를 가진 경우라 할지라도 타입 에러 정도는 거의 모두 컴파일 타임에 잡아내는 있는 반면에, 모든 버그가 타입 에러는 아니기 때문에 여전히 테스트 및 디버깅 과정은 필요하며, 타입 시스템으로 인한 부담 때문에 빠른 구현에는 부담이 갈 수 있다. 반면에 동적 언어는 빠른 구현의 이점이 있지만 타입 에러가 많이 나는 특징이 있다. 그러나 커버리지가 높은 테스트 세트로 어느정도 커버할 수 있으며 최근의 추세와 부합하는 방식이기도 하다.

파이썬 2.5 이하 버전에서는 문법이 좀 다르다.

와 같이 입력해야 한다. 파이썬 3 이상에서는 print가 함수가 되어

"[[NumPy]] + [[SciPy]] + [[matplotlib]]" 조합이 과학 공학 계산용으로 써볼만하다는 의견도 있다. ~~조금있으면 독점할 기세이다.~~ http://www.numpy.org/ http://www.scipy.org/ http://matplotlib.org/

http://selfc.tistory.com/27

함수를 사용하는 이유는 무엇일까?

이번 강의에선 함수의 기본구조(문법)에 대해 알아보고

http://hashcode.co.kr/questions/3/if-__name__-__main__%EC%9D%80-%EC%99%9C%EC%93%B0%EB%82%98%EC%9A%94

[[팬더즈]]([[pandas]], http://pandas.pydata.org/ )는 데이터 처리와 분석을 위한 파이썬 라이브러리입니다. R의 data.frame을 본떠서 설계한 DataFrame이라는 데이터 구조를 기반으로 만들어졌습니다. 간단하게 말하면 pandas의 DataFrame은 엑셀의 스프레드시트와 비슷한 테이블 형태라고 할 수 있습니다. pandas는 이 테이블을 수정하고 조작하는 다양한 기능을 제공합니다. 특히, SQL처럼 테이블에 쿼리나 조인을 수행할 수 있습니다. 전체 배열의 원소가 동일한 타입이어야 하는 NumPy와는 달리 pandas는 각 열의 타입이 달라도 됩니다(예를 들면 정수, 날짜, 부동소숫점, 문자열). SQL, 엑셀 파일, CSV 파일 같은 다양한 파일과 데이터베이스에서 데이터를 읽어 들일 수 있는 것이 pandas가 제공하는 또 하나의 유용한 기능입니다. 이 책은 pandas의 기능을 자세히 설명하지는 않습니다. 대신 pandas에 대한 훌륭한 안내서로 웨스 맥키니Wes Makinney가 쓴 『파이썬 라이브러리를 활용한 데이터 분석』(한빛미디어, 2013)을 추천합니다.

팬더즈를 사용하여 [[수학]], [[통계학]], [[빅 데이터]], [[과학]], [[공학]] 계산 등에 쓰는 방법은 [[팬더즈]] 문서 참조.

NumPy( http://www.numpy.org/ )는 파이썬으로 과학 계산을 하려면 꼭 필요한 패키지입니다. 다차원 배열을 위한 기능과 선형대수 연산과 푸리에 변환 같은 고수준 수학 함수와 유사(pseudo) 난수 생성기를 포함합니다.

[[오픈 소스]]인 [[싸이킽-런]]([[scikit-learn]])은 자유롭게 사용하거나 배포할 수 있고, 누구나 소스 코드를 보고 실제로 어떻게 동작하는지 쉽게 확인할 수 있습니다. scikit-learn 프로젝트는 꾸준히 개발, 향상되고 있고 커뮤니티도 매우 활발합니다. 잘 알려진 [[머신 러닝]]([[machine learning]]) [[알고리듬]]들은 물론 [[알고리즘]]을 설명한 풍부한 문서( http://scikit-learn.org/stable/documentation )도 제공합니다. scikit-learn은 매우 인기가 높고 독보적인 파이썬 [[기계 학습]] 라이브러리입니다. 그래서 산업 현장이나 학계에도 널리 사용되고 많은 튜토리얼과 예제 코드를 온라인에서 쉽게 찾을 수 있습니다. 앞으로 보게 되겠지만 scikit-learn은 다른 파이썬의 과학 패키지들과도 잘 연동됩니다.

* tensorflow 4 : linear regression http://studioplug.tistory.com/251

장점: 게임 개발 분야에서 일하지 않는 사람이 이러한 프레임워크를 다룰 일이 있을까 라고 생각한다면 오산이다. 파이게임(Pygame)은 캔버스와 그래픽 그리기, 다채널 사운드 처리, 창과 클릭 이벤트 처리, 충돌 감지 등의 복잡한 작업 없이도 여러 가지 GUI 지향 동작을 편리하게 다룰 수 있는 방편을 제공한다. GUI 앱이라고 할지라도, 모든 앱에 파이게임이 제공하는 기능을 적용하지 못할 수도 있다는 사실을 감안하면서, 파이게임의 기능을 한차례 훑어보는 것도 좋다.

2014.05.22

파이선은 빠른 프로토타입이나 리버스 엔지니어링에 좋다고 한다. 쉽게 말하면 나같이 게으른 사람을 위해 만든 언어라고 보아도 좋다.  

그래픽이나 사운드같은 것이 잘 안된다는 점 .. 이부분을 pygame 같은 것으로 만들어서 놀면 된다는..

그럼 조금씩 시작해 보자.

이 글은 튜토리얼 팀 멤버인  줄리안 메이어 , 13 세 파이썬 개발자가 적었다.   Google+ 와 Twitter 에서 찾을수 있다.

단, CPU 부하가 큰 작업을 돌리는 것이 아니면 GIL을 체감하기는 생각보다 쉽지 않다. 다중 쓰레딩으로 CPU의 여러 코어를 최대한 이용하고 싶은 경우에는 GIL가 굉장히 아쉬운 이슈지만, CPU를 별로 쓰지않거나 I/O가 주가 되는 작업은 유의미한 성능 차이가 없다. 게다가 어설프게 코어 몇개 깔짝깔짝 이용해서 계산하는 것보다는 그냥 C언어로 모듈을 짜서 붙이는게 더 빠르다. 즉, python에서 CPU를 많이 먹는 부분은 C 모듈을 짜서 붙이고 필요하다면 multiprocessing 모듈을 이용하여 멀티코어를 활용하는 편. ~~그 이상의 CPU-heavy한 작업은 동적 인터프리팅 언어 쓰지 말고 처음부터 [[C]], [[C++]]로 짜는게 맞다.~~

 

 

 

서버로 프로그래밍을 하다보면 sun grid engine을 사용하여 코어가 4개 이상인 pc cluster를 활용하곤 한다. 20개의 노드에 코어가 24개씩 있으면 job을 480개로 분할해서 하나씩 일을 주는 것이다. 개인용 pc에서는 이런 방법이 통하지 않으니 python의 multiprocessing을 사용해야한다.

make와 Makefile - 멍멍멍

http://bowbowbow.tistory.com/12

OpenSSL 컴파일(compile) & 빌드(build)