[python] 파이썬으로 할 수 있는 일과 우리가 일상 속에서 사용하고 있는 플랫폼

파이썬(python)을 이용하여 다양한 개발이 진행되고 있고, 파이썬을 이용하여 할 수 있는 일과 함께 추가적으로 사용되는 우리가 사용하고 있는 플랫폼과 각 대표적인 프레임워크 또는 라이브러리를 소개해보고자 합니다.

 

파이썬으로 할 수 있는 일

웹 프로그래밍

게시판이나 방명록 같은 웹 프로그램이 대부분 파이썬으로 만들어지며, 주로 우리가 사용하는 대표적인 웹사이트는 YouTube, Instagram, Dropbox, LinkedIn, Netflix가 있습니다.

• Django: 웹 애플리케이션을 빠르게 개발할 수 있으며, 소셜 미디어 플랫폼인 Instagram이 사용한 프레임워크입니다.
• Flask: 가벼운 웹 애플리케이션을 구축하는 마이크로 프레임워크이며, 온라인 스트리밍 플랫폼인 Netflix가 사용한 프레임워크입니다.

인공지능과 머신러닝

데이터 과학, 머신러닝, 딥러닝 등의 분야에서 파이썬은 많이 사용됩니다. Tensor Flow, Keras, Scikit-learn 등의 라이브러리를 활용하여 AI 모델을 구축하고 학습시키는 데 사용되며, 대표적인 플랫폼은 Snapchat, Airbnb, Netflix가 있습니다.

• Tensor Flow: 딥러닝 및 머신러닝 모델을 구축하고 학습하는 데 사용되며, 스마트한 필터 및 이미지 인식을 위해 Snapchat이 사용한 라이브러리입니다.
• Keras: 딥러닝 모델을 빠르게 구축할 수 있는 고수준 신경망 API입니다. 구글, 아마존, 애플 등 쟁쟁한 기업들이 지지하고 있다고 합니다.
• Scikit-learn: 데이터 분석 및 머신러닝 알고리즘을 제공, 여행 및 숙박 서비스 플랫폼인 Airbnb가 사용한 라이브러리입니다.

수치 연산 프로그래밍

과학 및 수치 계산을 위한 라이브러리는 다양한 기업에서 널리 사용되고 있습니다. NumPy와 SciPy와 같은 라이브러리는 데이터 처리, 수학적 계산, 과학적 실험, 통계 분석 등 다양한 영역에서 사용되며, 대표적인 플랫폼은 Jupyter Notebook, Google Colab, Apache Spark, AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure에서 NumPy와 SciPy 모두 사용된다고 합니다.

• NumPy: 과학적인 연산을 위한 다차원 배열과 함수를 제공하는 라이브러리입니다.
• SciPy: 과학, 공학, 수학 분야의 고급 기능을 제공하는 라이브러리입니다.

데이터 분석

데이터 처리, 분석, 시각화 등의 작업을 위해 Numpy, Pandas, Matplotlib 라이브러리를 통해 대용량 데이터셋을 다루고 분석하는 데 적합하여 데이터 사이언스 분야에서 널리 사용되며, 대표적인 플랫폼은 Jupyter Notebook, Google Colab, Apache Spark, Kaggle 모두 사용된다고 합니다.

• NumPy: NumPy는 파이썬의 수치 계산을 위한 핵심 라이브러리로, 다차원 배열과 행렬 연산에 대한 다양한 함수와 도구를 제공합니다.
  • NumPy 문서: NumPy 문서에서는 라이브러리의 설치 방법, 다차원 배열과 관련된 함수, 수학적 연산, 브로드캐스팅 등에 대한 자세한 내용과 예제를 확인할 수 있습니다.
• Pandas: Pandas는 데이터 조작과 분석을 위한 파이썬 라이브러리로, 데이터 구조 및 처리를 위한 강력한 도구들을 제공합니다.
  • Pandas 문서: Pandas 문서에서는 데이터 구조, 데이터 조작, 데이터 시각화, 파일 입출력 등에 관한 설명과 예제를 확인할 수 있습니다.
• Matplotlib: Matplotlib는 파이썬의 시각화 라이브러리로, 다양한 차트, 플롯, 이미지를 생성하는 데 사용됩니다.
  • Matplotlib 문서: Matplotlib 문서에서는 다양한 플롯 유형, 사용법, 예제 코드 등에 대한 자세한 설명과 정보를 확인할 수 있습니다.

데이터베이스 프로그래밍

파이썬은 SQLite, MySQL, PostgreSQL 등과 같은 다양한 데이터베이스와 연동하여 데이터베이스를 조작하고 관리하는 데에도 사용되며, Apple, Adobe, Facebook, YouTube, Uber 등에 사용됩니다.

• SQLite: SQLite는 서버가 필요 없는 경량의 오픈 소스 SQL 데이터베이스 엔진으로, 임베디드 시스템이나 모바일 앱과 같은 작은 규모의 애플리케이션에 이상적입니다. 표준 SQL 문법을 따르며, 안정적이고 고성능인 데이터베이스로 사용됩니다.
• MySQL: MySQL은 가장 인기 있는 오픈 소스 관계형 데이터베이스 관리 시스템(RDBMS) 중 하나로, 웹 애플리케이션부터 엔터프라이즈 수준의 시스템에 이르기까지 다양한 환경에서 사용됩니다. 빠른 처리 속도와 안정성이 특징입니다.
• PostgreSQL: PostgreSQL은 강력하고 확장 가능한 오픈 소스 객체-관계형 데이터베이스 시스템(ORDBMS)입니다. 다양한 기능과 풍부한 문서화, 표준 SQL 지원으로 대규모 엔터프라이즈 애플리케이션 및 데이터 웨어하우징에 사용되며, 안정성과 확장성이 뛰어납니다.

시스템 유틸리티 제작

파이썬은 시스템 유틸리티나 스크립트 작성에도 적합합니다. shutil, requests 같은 프레임워크를 이용 파일 관리 및 네트워크 통신과 같은 시스템 관리 작업을 자동화하는 데 유용하게 사용됩니다. 파일 관리에서는 파일 복사, 이동, 삭제, 디렉터리 관리 등, 네트워크 통신에서는 HTTP 요청 및 응답 처리 등 다양한 작업을 간편하게 수행할 수 있습니다.

파일 관리

• shutil: shutil은 파일 및 디렉터리 작업을 위한 파이썬 표준 라이브러리로, 파일 복사, 이동, 삭제, 디렉터리 트리 복사 등 파일 시스템 관리에 유용한 함수들을 제공합니다.

네트워크 통신:

• requests: requests는 HTTP 요청을 보내고 받는 데 사용되는 인기 있는 라이브러리로, 간편한 API를 통해 웹 요청을 수행하여 데이터를 가져오거나 보낼 수 있습니다.

GUI 프로그래밍

Tkinter, PyQt 등의 라이브러리를 사용하여 파이썬으로 GUI 프로그램을 개발할 수 있습니다. 사용자 친화적인 인터페이스를 구현하는 데 유용합니다.

• Tkinter: Tkinter는 파이썬의 표준 GUI 라이브러리로, 내장되어 있는 라이브러리이기 때문에 별도의 설치가 필요하지 않습니다. 간단하고 빠르게 GUI를 구축할 수 있으며, 다양한 위젯(버튼, 레이블, 텍스트 상자 등)을 지원합니다.
• PyQt: PyQt와 PySide는 Qt 프레임워크의 파이썬 바인딩으로, 강력하고 다양한 GUI 응용 프로그램을 개발할 수 있습니다. PyQt는 상업적인 응용 프로그램 개발에도 사용될 수 있지만, GPL 라이선스를 따르기 때문에 주의가 필요합니다.

C/C++와의 결합

파이썬은 C/C++과의 통합이 가능합니다. C/C++로 개발된 프로그램을 파이썬에 포함시켜 사용하거나, 파이썬에서 C/C++ 코드를 호출할 수 있습니다.

 

사물인터넷 (IoT)

파이썬은 라즈베리 파이(Raspberry Pi)와 같은 임베디드 시스템을 위한 프로그래밍에도 사용됩니다. 여러 가지 재미있는 것을 만들 수 있는데 대표적으로 게임 콘솔과 스마트홈 자동화 시스템 또는 IoT 프로젝트를 구현하는 데 유용하게 활용됩니다.

 

 

이번 포스팅에서는 할수 있는 일에 대한 기초를 익히며, 해당하는 프레임워크 또는 라이브러리를 우리가 일상 속에 사용되는 플랫폼을 함께 알아보았습니다. 저도 작성하면서 이렇게 많이 사용되고 있다는 걸 처음 알았는데요 다음에도 공부한 내용과 함께 유용한 정보를 드릴 수 있도록 찾아보겠습니다. 긴 글 읽어주셔서 감사합니다.

 

 

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