Python을 배워야 하는 이유 – 2022년에 Python을 배워야 하는 10가지 이유

게시 됨: 2021-01-10

파이썬은 엄청나게 인기 있고 세계에서 가장 수요가 많은 프로그래밍 언어 중 하나입니다. 왜요?

단순히 보편적인 매력 때문입니다. 데이터 과학이든 빅 데이터이든, 코딩 및 앱 개발을 위한 것이든 Python은 모든 곳에서 응용 프로그램을 찾습니다. 그만큼 다재다능합니다. 이 언어는 최근에 인기가 높아져 언어를 배우고 Python 프로그래밍 기술을 습득하려는 지망생이 몰려들고 있습니다.

Python을 배우고 싶지만 이에 대해 회의적이어서 "Python을 배워야 할까요?"

오늘 그 궁금증을 풀어드리겠습니다!

목차

왜 파이썬을 배우는가?

더 쉽게 하기 위해 Python을 배워야 하는 주요 이유를 나열했습니다.

원천

1. 파이썬보다 간단할 수 없습니다!

Python이 초보자에게 탁월한 선택인 주된 이유는 타고난 단순성 때문입니다. 코딩/데이터 과학 영역에 입문하려는 초보자는 종종 "Python을 배워야 하는 이유"를 생각합니다. 이에 대한 우리의 대답은 – 파이썬을 배우지 않으시겠습니까?

Python의 간단한 구문(영어와 거의 유사합니다!)과 높은 가독성 요소는 Python을 초보자에게 친숙한 언어로 만듭니다. 당연히 Python의 학습 곡선은 다른 언어(Jave, C, C++ 등)보다 훨씬 짧습니다. 또한 Python을 사용하면 문서에 대해 걱정할 필요 없이 연구 부분으로 바로 이동할 수 있습니다.

이것이 바로 웹 개발, 텍스트 처리, 데이터 분석 및 통계 분석을 위한 개발 및 데이터 과학 분야에서 Python이 널리 사용되는 이유입니다.

2. Python은 매우 유연하고 확장 가능합니다.

Python은 확장성과 확장성이 뛰어납니다. Python의 이러한 유연성 덕분에 번거로움 없이 언어 간 작업을 수행할 수 있습니다. Java 및 .NET 구성 요소와 통합할 수 있을 뿐만 아니라 Python을 사용하여 C/C++ 라이브러리를 호출할 수도 있습니다.

또한 Windows, Linux, Macintosh, Solaris 등과 같은 거의 모든 최신 플랫폼은 Python을 지원합니다.

3. Python에는 모든 필요를 충족하는 라이브러리가 있습니다.

다른 어떤 언어도 파이썬만큼 많은 유용한 라이브러리를 자랑할 수 없습니다. 프로그래밍 언어에는 개발 및 데이터 과학 작업에 유용한 다양한 라이브러리가 함께 제공됩니다. NumPy, SciPy, Scikit-Learn, Matplotlib, Pandas, StatsModels 등이 있습니다. 수년 동안 방대한 라이브러리 컬렉션과 포함 덕분에 Python의 기능과 기능이 크게 증가했습니다. 읽기: Python의 가장 인기 있는 기계 학습 라이브러리

NumPy는 다차원 배열 및 행렬에서 작동하는 고수준 수학 함수를 통합하는 가장 초기의 Python 라이브러리 중 하나입니다. 과학 컴퓨팅을 위한 완벽한 선택입니다. NumPy의 과학적 동등물인 SciPy는 과학적 데이터의 수치 통합 및 분석에 필요한 모든 것을 갖추고 있습니다.

Pandas는 NumPy 위에 구축된 또 다른 인기 있는 Python 라이브러리입니다. 주로 데이터 분석에 사용됩니다. Scikit-Learn, PyBrain, PyLearn2 및 PyMC는 Python의 ML 라이브러리입니다.

필요에 따라 이름을 지정하십시오. Python에는 이를 위한 라이브러리가 있습니다!

4. Python은 웹 개발을 쉽게 만듭니다.

Python을 배우는 또 다른 이유는 웹 개발 프로세스를 훨씬 쉽게 만들어주기 때문입니다. Python은 Django, Flask, Pyramid, TurboGears, Web2Py, Bottle, CherryPy, Hug, Falcon, Sanic 및 FastAPI와 같은 다양한 웹 개발 프레임워크와 함께 제공됩니다.

이러한 Python 프레임워크는 개발자가 안정적인 코드를 훨씬 빠르게 작성할 수 있도록 도와줍니다. 공통(표준) 솔루션의 구현을 자동화하여 개발 시간을 단축할 수 있습니다. 이를 통해 개발자는 애플리케이션 로직과 같은 보다 중요한 요소에 집중할 수 있습니다. 이 외에도 Python 프레임워크는 웹 스크래핑 작업도 수행할 수 있습니다.

5. 데이터 시각화에는 충분합니다.

앞서 언급했듯이 Python에는 모든 필요에 맞는 것이 있습니다. 데이터 시각화를 위한 다양한 옵션을 제공합니다. Python에서 가장 널리 사용되는 데이터 시각화 도구로는 Matplotlib(Pandas Plotting, Seaborn 및 ggplot이 개발된 기반 라이브러리), Plotly, Altair, Seaborn, Bokeh, Pygal, Geoplotlib, Gleam 및 Missingno가 있습니다.

이러한 데이터 시각화 프레임워크를 사용하면 복잡한 데이터 세트를 쉽게 이해할 수 있습니다. 뿐만 아니라 그래프, 파이 차트, 그래픽 플롯, 웹용 대화형 플롯 등과 같은 다양한 표현 옵션을 통해 결과를 시각화할 수도 있습니다.

6. Python은 수많은 테스트 프레임워크와 함께 제공됩니다.

아이디어/제품을 테스트하거나 검증할 때 Python이 가장 좋습니다. 워크플로를 디버깅하고 속도를 높이는 데 도움이 되는 몇 가지 기본 제공 테스트 프레임워크로 구성됩니다.

Python은 PyTest 및 Robot과 같은 프레임워크를 사용하여 플랫폼 간 및 브라우저 간 테스트를 모두 지원합니다. UnitTest, Behave 및 Lettuce와 같은 다른 테스트 프레임워크도 있습니다.

7. Python은 EAI(Enterprise Application Integration)에 탁월합니다.

Python은 EAI를 위한 환상적인 선택입니다. 응용 프로그램에 원활하게 포함할 수 있으며 다른 언어로 작성된 응용 프로그램에도 적용됩니다. 예를 들어, Python은 CORBA/COM 구성 요소를 호출할 수 있을 뿐만 아니라 Java, C++ 또는 C 코드에서 직접 호출할 수도 있습니다. 이 언어는 Java, C 및 C++와의 강력한 통합 결합을 제공하므로 애플리케이션 스크립팅에 적합합니다.

Python의 텍스트 처리 및 통합 기능은 매우 훌륭합니다. GUI 및 데스크탑 애플리케이션 개발에도 사용할 수 있습니다.

8. Python은 스크립팅에 적합합니다.

예, Python은 프로그래밍 언어일 뿐만 아니라 스크립팅에도 사용할 수 있습니다! 스크립팅 언어를 프로그래밍 언어와 구별하는 기능은 스크립팅 언어에 컴파일이 필요하지 않다는 것입니다. 그들은 직접 해석됩니다. Python에서는 스크립트에서 코드를 작성하고 직접 실행할 수 있습니다.

기계는 코드를 읽고 해석하며 런타임 자체에서 오류 검사도 수행합니다. 코드에 오류가 없으면 여러 번 사용할 수 있습니다.

Linux Journal 은 Python을 최고의 프로그래밍 및 스크립팅 언어로 평가합니다.

9. Python은 활발한 커뮤니티의 지원을 받습니다.

Python은 신뢰할 수 있는 역동적이고 잘 짜여진 커뮤니티를 자랑합니다. 코딩 관련 또는 데이터 과학 문제가 있는 경우 언제든지 Python 커뮤니티에 도움을 요청할 수 있습니다. 그들은 항상 사람들을 도울 준비가 되어 있습니다. 오픈 소스 언어이기 때문에 커뮤니티에서 매일 새로운 발전이 이루어지고 있습니다. 개발자와 코더는 정기적으로 새로운 도구와 라이브러리를 개발하여 언어를 풍부하게 하는 데 기여합니다. Python이 개발자들 사이에서 인기 있는 이유를 알아보십시오.

10. Python 기술은 높은 급여를 요구할 수 있습니다.

Python 기술이 있으면 업계에서 높은 급여를 받을 수 있습니다. Python은 현재 개발 및 데이터 과학 분야를 지배하고 있기 때문에 높은 급여 전망과 함께 고성장 그래프를 약속합니다.

Daxx의 연구 에 따르면 Python 엔지니어, 개발자 및 프로그래머는 미국에서 가장 높은 급여를 받고 있습니다. 미국에서 Python 개발자 급여의 평균 연봉은 약 $110,021이며, 뉴욕과 캘리포니아가 각각 $122,135 및 $121,443로 가장 높은 급여를 받았습니다.

결론

자, 파이썬을 배워야 할 10가지 이유가 있습니다!

Python은 업계 최고의 프로그래밍 언어로 부상했으며, 지금이 아니라면 언제 이를 활용해야 할까요?

파이썬을 배우는 데 관심이 있고 다양한 도구와 라이브러리에 손을 대고 싶다면 upGrad의 데이터 과학 인증 프로그램을 확인하십시오.

사람들이 Python을 사용하는 것을 좋아하는 이유는 무엇입니까?

Python은 가장 일반적으로 사용되는 언어 중 하나이며 많은 응용 프로그램 중에는 데이터 마이닝, AI, 웹 개발, 임베디드 시스템 등이 있습니다. 데이터 분석 및 기계 학습 도구는 새로운 Python 패키지 덕분에 최근 몇 년 동안 크게 발전했습니다. 또한 데이터 이해 및 변환을 가능하게 하는 numpy 및 pandas와 같은 패키지가 있습니다. 빅 데이터 세트로 쉽게 작업할 수 있게 해주는 프레임워크인 Spark 작업을 위한 API 역할을 하는 pyspark도 있습니다. Python은 빠른 프로토타입을 만드는 데 인기 있는 선택입니다. 즉, 초기 MVP(최소 실행 가능 제품)를 빠르게 생성하기 위해 신생 기업에서 Python을 사용합니다. Python은 가장 확장성이 뛰어난 언어 중 하나이므로 세계에서 가장 크고 가장 발전된 많은 기업에서 사용합니다. Netflix는 최근 CDN에서 모니터링 시스템에 이르기까지 다양한 시스템에서 Python을 사용하는 방법을 설명했습니다. 급속한 성장과 함께하는 파이썬 프로그래밍은 일자리에 대한 수요가 있습니다. LinkedIn.com의 채용 공고에 따르면 Python은 2021년에 두 번째로 인기 있는 프로그래밍 언어가 될 것으로 예상됩니다.

Java 또는 Python 중 어느 것이 더 빠릅니까?

Python과 Java는 수백만 명의 사용자를 보유한 가장 인기 있고 안정적인 프로그래밍 언어입니다. Python의 속도와 효율성은 해석된 언어이기 때문에 Java보다 뒤떨어집니다. Python은 해석된 언어이기 때문에 Java보다 간단하고 간결한 언어입니다. Java와 동일한 기능을 갖지만 더 간결합니다. 프로그래머가 도입한 버그는 코드가 실행될 때까지 Python에서 포착되지 않습니다. 이는 잠재적으로 운영상의 어려움을 야기하고 주기 사이에 추가 시간을 줄 수 있습니다. Java에서 Python의 변경 가능한 객체는 변경할 수 없지만 Python에서는 모든 것이 변경 가능합니다. 이를 통해 안전한 소프트웨어 개발이 이루어집니다.

파이썬이 잘하지 못하는 것은 무엇입니까?

주목할 가치가 있는 Python의 몇 가지 단점은 다음과 같습니다. Python은 컴파일러 대신 인터프리터를 사용하여 실행합니다. C, C++, Java 및 기타 수많은 언어와 달리 코드 실행 속도가 비교적 느립니다. Python 구조에는 추가 메모리가 필요합니다.