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파이썬 Python 시작하기

미운앙마 2017. 11. 4. 15:39

https://www.infoworld.com/article/3209091/application-development/how-to-get-started-with-python.html#tk.drr_mlt

 


Python 배포판, 올바른 Python IDE 및 Python 프로그래밍을 시작하기위한 올바른 지원 도구를 선택하는 방법


파이썬은 배우기 쉽고 사용하기 쉬운 쉬운 언어로 설명되었습니다. Python을 사용하면 방대한 응용 프로그램을위한 강력한 소프트웨어를 쉽게 개발할 수 있습니다. 그러나 파이썬은 다른 프로그래밍 언어와 마찬가지로 시작하기가 어려울 수 있습니다. 모든 선택은 OS, Python 런타임 및 코드를 작성하는 데 사용할 편집기 또는 IDE와 관련됩니다.

 

 

이 기사에서는 파이썬으로 "바다 다리"를 만드는 데 필요한 단계를 수행합니다. 다양한 Python 배포판, 개발 환경 중에서 가장 좋은 선택, 코드 포맷터, 프로젝트 템플릿 및 가상 환경과 같은 Python 작업 영역 지원 도구에 대해 살펴 보겠습니다. 다행히도 파이썬 프로그래밍 환경을 함께 모으는 데 따른 함정을 피할 수있게 도와 드리겠습니다.

 

 

우리가 다루어야 할 첫 번째 문제는 Python 2 또는 Python 3을 사용할 지 여부입니다. 간단한 대답 : Python 3을 사용하십시오.

Python 3은 현재와 미래의 언어 판으로 간주됩니다. 파이썬 2는 이제 이전 버전과의 호환성을 위해 지원되는 레거시 버전입니다. 현재 대다수 타사 Python 라이브러리는 Python 3을 지원하며 Python 3에는 Python 2에서 사용할 수없는 동시성 기능과 성능상의 이점이 있습니다. 또한 두 버전 간의 구문 차이는 매우 미약합니다. 필요성이 생길 경우 Python 2를 배우는 데 오랜 시간이 걸리지 않습니다.

 

Python 플랫폼 선택

 

파이썬을 시작하는 방법은 주로 개발 환경으로 사용할 운영 체제에 따라 다릅니다. 다행히 파이썬은 모든 주요 운영체제에서 사용할 수 있으며 좋은 파이썬 편집기와 개발 환경도 있으므로 원하는 운영 체제로 자유롭게 시작할 수 있습니다.

설치하기 전에 :이 섹션의 지침은 Python Software Foundation에서 생산 한 Python의 표준 버전을 설치하기위한 것입니다. 파이썬은 다른 버전에서도 사용할 수 있으며, 그 중 하나가 사용자의 요구에 더 적합 할 수 있습니다. 실제로 아무것도 설치하기 전에 "배포판 선택"섹션을 읽으십시오.

 

 

Microsoft Windows : Python은 기본적으로 Windows에서는 제공되지 않지만 Python을 Windows에 추가하는 것은 일반적으로 런타임을 다운로드하고 몇 개의 버튼을 클릭하는 것보다 복잡합니다. Windows 용 Chocolately 패키지 관리자를 사용하는 경우 (좋은 이유는 아닐까요?) choco install python3명령 프롬프트 에 타이프하여 Python의 최신 버전을 얻을 수 있습니다  .

 

 

Linux : Python은 모든 주요 Linux 배포판의 표준 문제 패키지입니다. 문제는 기본적으로 최신 버전의 Python을 설치할지 여부입니다. 일부 리눅스는 좋은 이유로 Python의 이전 버전을 번들로 제공합니다. 예를 들어, 특정 배포판 용으로 작성된 Python 스크립트는 주어진 버전의 Python에 의존 할 수 있습니다.


 

그렇다면 배포판의 패키지 관리자를 사용하여 다른 버전의 Python을 설치해야 할 수도 있습니다. 이미 설치된 버전과의 충돌을 피하려면 pyenv 프로젝트를 사용하여 설치된 여러 버전의 Python 중 어떤 것을 기본값으로 사용할지 지정할 수 있습니다. 또한 특정 프로젝트에 대한 Python 버전을 설정할 수 있습니다.

 

 

MacOS : MacOS 의 상황은 Linux와 비슷하지만 몇 가지 예외가 있습니다. 첫째, 가장 최신 버전의 MacOS (10.11)에 설치된 Python의 유일한 사전 설치된 버전은 Python 2.7.10입니다. Python 3을 사용하려면 Homebrew를 사용하여 설치해야합니다. 또한 pyenv를 사용하여 관리 할 수도 있습니다.

Docker가 설치되어 있다면 Python 런타임이 있는 Docker 컨테이너 를 가져 와서 프로젝트의 기초로 사용할 수 있습니다. Docker를 통해 문제의 앱을 배포하려는 경우에 가장 좋은 방법입니다. 오른쪽 발로 시작할 수도 있습니다.

 

 

파이썬 배포판 선택

 

파이썬은 여러 가지 다른 배포판이나 언어 런타임의 재 포장 방식을 통해 사용할 수 있습니다. 서로 다른 Linux 배포판이 서로 다른 유스 케이스를 만족시키기위한 것이기 때문에 다른 Python 배포판은 각기 다른 독자와 사용 시나리오에 호소력을 발휘합니다.

이것은 파이썬 배포판의 명확한 목록이 아니라는 점에 유의하십시오. 비슷한 사용 사례를 다루는 많은 다른 제품도 있지만 가장 널리 사용되고 널리 사용됩니다. 

 

 

CPython : 이것은 Python Software Foundation에서 만든 기본 Python 런타임이며 가장 일반적인 목적의 Python 버전입니다. 인터프리터와 표준 라이브러리 외에도 Python 인터프리터와 함께 제공되는 타사 구성 요소 (예 : SQLite 용 바이너리)의 패스워드가 포함되어 있습니다.

CPython에는 기술 지원이 없습니다. 호출되는 타사 패키지를 추가하기위한 메커니즘이 내장되어 있지만 pip, 특히 더 큰 패키지 (특히 바이너리 종속성이있는 Windows 용 패키지)는 때로는 실행에 어려움을 겪습니다.

 

 

유스 케이스 : 아주 초련하지 않은 절대 초보자 또는 자신의 작품을 집어 들지 않아 협박하지 않는 진정한 마술사.

ActivePython : ActiveState는 상업용 및 엔터프라이즈 급 언어 런타임 및 IDE를 제공합니다. 액티브 파이썬은 핵심 CPython 런타임을 포함하고 다양한 분야에 걸쳐 널리 사용되는 써드 파티 라이브러리를 미리 설치 하기 때문에 CPython에 비해 엄청난 노력이 필요하다. ActivePython은 또한 Intel Math Kernel Library 를 통해 많은 Python 수학 및 과학 라이브러리의 성능을 향상 시킵니다.

ActivePython을 사용하기 위해 현금화 할 필요는 없습니다. 배포판이 들어오는 세 가지 버전 : 무료 커뮤니티 에디션 (지원 없음), 비즈니스 버전 (지원, 일부 특권) 및 엔터프라이즈 에디션 (지원, 법적 배상, 기타 보너스의 많음). 유망한 엔터프라이즈 사용자는 피라미드의 맨 아래에서 시작하여 ActivePython이 프로젝트에 적합한 지 확인하기 위해 작업을 시작할 수 있습니다.

 

 

사용 사례 : 일반적인 타사 라이브러리에 핸즈프리 액세스하고 유료 지원을 원하는 엔터프라이즈 사용자.

PyPy : CPython의 대체품 인 PyPy는 JIT (just in time) 컴파일러를 통해 Python 애플리케이션을 가속화한다는 것이 큰 차이점이다. 속도 향상 중 일부는 여러 단계의 순서로 극적 일 수 있습니다. 그러나 성능 향상은 실행 및 종료되는 자동화 스타일 스크립트가 아니라 장기 실행 응용 프로그램에서 가장 두드러지게 나타납니다.

 

 

사용 사례 : Python의 역 동성이 유용하고 (C 확장이 많이 사용되지 않는 경우) 장기 실행 서비스를 개발하는 개발자.

Anaconda : Python의 큰 사용 사례 중 하나는 수학 및 통계 엔지니어링, 데이터 분석, 기계 학습입니다. 몇 가지 파이썬 배포판이 유스 케이스에 사용되었습니다. Continuum Analytics의 Anaconda는 가장 널리 사용되고 널리 사용되는 제품 중 하나입니다. ActivePython과 마찬가지로 수학 및 통계를위한 많은 Python 라이브러리를 번들로 제공하며 가능하면 Intel 최적화 버전의 수학 라이브러리를 사용합니다. Anaconda는 타사 라이브러리를 관리하기위한 자체 설치 프로그램을 제공하여 바이너리 종속성을 관리함으로써 패키지를 최신 상태로 유지하는 것을 더 쉽게 만듭니다.

 

 

사용 사례 : 데이터 분석이나 기계 학습을 위해 Python을 사용하는 모든 사람. 아나콘다는 이러한 유스 케이스 에만 국한 되지 않지만 그 (것)들을 위해 무겁게 낙관됩니다. Enthought 파이썬 유통은 같은 방식으로 구축 및 이와 유사한 사용 사례위한 것입니다.

파이썬 IDE 선택

 

 

이론 상으로는 파이썬에서 소프트웨어를 개발하기 위해 텍스트 편집기와 파이썬 런타임 이상을 사용할 필요가 없습니다. 실제로 Python을 지원하는 IDE는 사소한 스크립트 이상의 것을 개발할 때 유용합니다.

이미 IDE로 소프트웨어를 개발하고 있다면, 아마 파이썬 프로그래밍을 위해이 소프트웨어를 사용할 수있을 것이다. 가장 많이 사용되는 IDE는 강력한 Python을 지원합니다.

 

Visual Studio 및 Visual Studio Code 와 같은 Microsoft IDE는 확장을 통해 탁월한 Python 지원을 제공하므로 이미 해당 IDE 위에 워크 플로가있는 사용자는 해당 추가 기능을 설치하기 만하면됩니다.

Eclipse 는 Java뿐만 아니라 다른 언어에서도 널리 사용되며 추가 기능을 통해 Python을 지원합니다. 또는 Eclipse IDE의 버전 인 LiClipse를 사용할 수 있습니다. Python을 지원하는 다양한 부가 기능이 사전 설치되어 있으며 바로 사용할 수 있습니다.


많은 MacOS 사용자 는 속도, 단순성 및 성능면 에서 Sublime Text 편집기를 칭찬하며 Python을 지원합니다. Sublime Text는 통합 된 파이썬 인터프리터도 포함하고 있으며 많은 플러그인이 Python으로 작성되어있어 Python 개발자가 Sublime Text로 워크 플로우를 쉽게 강조 할 수 있습니다.


Vim 과 Emacs는 둘 다 더 강력해질 수있는 강력한 Python을 지원합니다. Vim은 파이썬 모드 플러그인을 가지고 있으며, Emacs는 애드온으로 강화할 수있는 기본적인 파이썬 지원 기능을 가지고 있습니다 .

Python을위한 많은 전용 IDE도 존재하며 다양한 유스 케이스를 포함합니다.

 

CPython과 함께 번들로 제공되는 IDLE 은 빠른 스크립트를 함께 버리고 언어에 익숙한 사람들이 그들의지지를 얻을 수 있도록 도와줍니다.
JetBrains의 PyCharm 이 널리 권장되며, 왜 그런지 알기가 어렵지 않습니다. Python 세계에서 가장 많이 사용되는 많은 도구 (예 : Jupyter 노트북)를 지원하지만 이러한 도구를 쉽게 액세스하고 쉽게 사용할 수 있도록 노력합니다.


ActiveState에서 제작 한 IDE 라인 인 Komodo 는 ActiveState의 ActivePython을 보완하는 역할을 할 수 있지만 CPython에서도 잘 작동합니다.
Spyder 는 일반적으로 Python 소프트웨어 개발자가 아닌 과학 및 통계 관중을 대상으로하지만 Jupyter 노트북을 기본적으로 지원하는 것과 같은 유용한 도구가 포함되어 있습니다.

가장 일반적인 파이썬 IDE에 대한 전체 리뷰는 우리의 정리 (roundup) 및 후속 기사를 참조하십시오 .

 

Python 패키지 선택

 

ActivePython이나 Anaconda와 같은 배포판을 사용하는 경우 많은 일반적인 써드 파티 Python 라이브러리가 사전 설치되거나 IDE 제조업체의 자체 저장소에서 더 많은 패키지를 얻기위한 도구를 통해 사용할 수 있습니다. CPython 또는 이러한 종류의 편의를 제공하지 않는 다른 배포판을 사용하는 경우 제 3 자 라이브러리를 추가하는 것이 약간 번잡합니다.

 

Python Software Foundation은 타사 라이브러리 인 Python Package Index (PyPI)를 방대한 저장소에 보관합니다 . PyPI의 모든 패키지는 pip명령 행 도구 를 통해 Python 설치에 추가 할 수 있습니다 . 그러나 일부 패키지는 특정 플랫폼 용으로 작성된 바이너리를 필요로하며 PyPI의 모든 패키지가 모든 플랫폼에 대해 바이너리를 가지고있는 것은 아닙니다. 리눅스에서이 문제를 극복하는 것은 어렵지 않습니다. 일반적으로이 바이너리는 즉시 작성 될 수 있지만, Windows에서는 그다지 간단하지 않습니다.

 

한 가지 부분적인 해결책은 University of California, Irvine의 Christoph Gohlke가 제공합니다. 그는 널리 사용되는 많은 Python 패키지에 대해 미리 작성된 Windows 바이너리 의 비공식 저장소를 제공 합니다 . 대부분의 패키지는 과학적 컴퓨팅 응용 프로그램이나 기계 학습 (예 : NumPy, TensorFlow)을위한 것이지만 대부분은 범용 사용 사례 (예 : 이미지 처리 용 베개 또는 비동기 HTTP 서버 Aiohttp)를 다루고 있습니다.

 

 

Windows 사용자 인 경우 ...

특정 종류의 Python 프로젝트의 경우 Windows 사용자는 Linux, MacOS 및 기타 Unix 기반 시스템 사용자보다 수동 작업을 약간 더 수행해야합니다. Windows 개발자가 제공해야하는 일반적으로 부족한 요소 중 하나는 C 컴파일러입니다. 일부 패키지의 경우 Python은 모듈이 바이너리 형식으로 제공되지 않을 때 특정 모듈을 빌드하기 위해 C 컴파일러가 필요합니다. 파이썬을 C 코드로 변환하는 Cython은 작업 바이너리를 생성하기 위해 C 컴파일러가 필요합니다.

 

좋은 소식은 Microsoft 자체 C 컴파일러를 Microsoft Visual Studio Community Edition을 통해 무료로 구할 수 있다는 것입니다. Cygwin이나 MSYS2 와 같은 프로젝트를 통해 GCC (Gnu Compiler Collection)를 설치할 수도 있습니다 . 그러나 Visual Studio C 컴파일러는 Windows에서 CPython을 빌드하는 데 사용되므로 Visual Studio를 사용하면 바이너리 간의 일관성이 향상됩니다.

필요로하는 다른 써드 파티는 기본적으로 LLVM 컴파일러 프레임 워크가 기본적으로 설치되지는 않습니다. 일부 파이썬 프로젝트는 파이썬 함수를 어셈블리로 변환하는 Numba와 같은 LLVM을 사용합니다. 이 패키지 중 하나를 사용한다면 LLVM을 직접 설치하거나 Anaconda 또는 LLVM이 사전 통합 된 다른 Python 배포판을 사용해야합니다.

 

마지막으로 Git과 같은 개정 관리 소프트웨어는 Windows에 포함되어 있지 않습니다. Git과 통합되는 IDE는 찾지 못하면 망칠 것이다. Windows 용 Git을 수동으로 구 하거나 Chocolatey를 통해 설치할 수 있습니다 .

 

파이썬 코드를 깨끗하게 유지하십시오

 

대부분의 언어에는 코드 linting 및 구문 표준화를 수행하는 몇 가지 방법이 있습니다. 파이썬에는이 작업을 처리하는 패키지 모음이 있습니다. 주요 IDE에는 모두 통합 지원이되어 있으므로 작업 공간에 추가 할 가치가 있습니다.

 

파이썬 코드 형식을 규율하는 규칙은 PEP 8 이라는 문서에 성문화되어 있습니다. 이러한 규칙을 주어진 코드베이스에 적용하려면 autopep8 도구가 해당 작업을 자동화 할 수 있습니다. PEP 8과 일치하도록 Python 코드를 정리하고 개발자주의가 필요한 특정 라인에 대한 경고를 반환합니다. Python을 지원하는 대부분의 IDE는 autopep8을 기본 코드 포맷터로 사용할 수 있습니다.

 

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