Python을 사용하다 보면 비슷해 보이는 세 종류의 기능을 만나게 된다.

• 별도 import 없이 쓰는 내장 함수
• Python 설치 시 함께 제공되는 표준 라이브러리
• pip으로 설치하는 외부 패키지

이 세 가지를 구분하면 어떤 기능을 바로 사용할 수 있는지, 무엇을 import해야 하는지, 무엇을 설치해야 하는지 판단하기 쉬워진다.

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내장 함수

별도 import 없이 사용할 수 있다.

print("hello")
len([1, 2, 3])
sum([10, 20, 30])
max([3, 8, 2])
min([3, 8, 2])

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자주 사용하는 내장 함수

type()

value = 10

print(type(value))

isinstance()

value = 10

print(
    isinstance(
        value,
        int,
    )
)

abs()

print(abs(-10))

round()

print(
    round(
        3.14159,
        2,
    )
)

sorted()

scores = [
    80,
    95,
    70,
]

result = sorted(
    scores,
    reverse=True,
)

enumerate()

users = [
    "kim",
    "lee",
]

for index, user in enumerate(
    users,
    start=1,
):
    print(
        index,
        user,
    )

zip()

names = [
    "kim",
    "lee",
]

scores = [
    90,
    85,
]

for name, score in zip(
    names,
    scores,
):
    print(
        name,
        score,
    )

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표준 라이브러리

Python 설치 시 함께 제공되지만 보통 import가 필요하다.

대표적인 모듈:

• datetime
• time
• math
• random
• json
• pathlib
• shutil
• statistics
• collections
• itertools
• functools
• logging
• argparse
• re

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datetime

날짜와 시간을 다룬다.

from datetime import date

start = date(
    2026,
    1,
    1,
)

end = date(
    2026,
    10,
    1,
)

diff = end - start

print(diff.days)

현재 날짜:

from datetime import datetime

now = datetime.now()

print(
    now.strftime(
        "%Y-%m-%d %H:%M:%S"
    )
)

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pathlib

파일 경로를 객체 형태로 다룬다.

from pathlib import Path

path = (
    Path("data")
    / "users.json"
)

if path.exists():
    print(path.name)

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shutil

파일과 디렉터리의 고수준 작업에 사용한다.

import shutil

shutil.copy(
    "source.txt",
    "backup.txt",
)

디렉터리를 ZIP으로 만들 수도 있다.

shutil.make_archive(
    "backup",
    "zip",
    "logs",
)

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random

무작위 값을 만든다.

import random

items = [
    "A",
    "B",
    "C",
]

print(
    random.choice(items)
)

리스트 섞기:

random.shuffle(items)

보안 토큰이나 비밀번호처럼 보안이 중요한 난수에는 일반 random 대신 secrets를 사용하는 것이 적절하다.

import secrets

token = secrets.token_hex(
    16
)

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statistics

import statistics

scores = [
    90,
    80,
    100,
    70,
]

print(
    statistics.mean(
        scores
    )
)

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itertools

반복 작업을 조합할 때 유용하다.

from itertools import combinations

items = [
    "A",
    "B",
    "C",
]

for pair in combinations(
    items,
    2,
):
    print(pair)

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collections

카운팅 작업에는 Counter가 편리하다.

from collections import Counter

actions = [
    "view",
    "view",
    "buy",
    "view",
    "login",
]

counts = Counter(actions)

print(counts)

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외부 패키지

Python 기본 설치에 포함되지 않아 별도 설치가 필요하다.

예:

python -m pip install requests

사용:

import requests

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PyPI

Python 외부 패키지 대부분은 PyPI에 배포된다.

설치:

python -m pip install PACKAGE_NAME

삭제:

python -m pip uninstall PACKAGE_NAME

특정 버전:

python -m pip install PACKAGE_NAME==1.2.3

업그레이드:

python -m pip install --upgrade PACKAGE_NAME

설치 목록:

python -m pip list

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패키지 설치가 안 될 때

다음부터 확인한다.

python --version
python -m pip --version

가상환경을 사용한다면 현재 활성화된 환경도 확인한다.

Python 실행 환경과 pip 설치 환경이 다르면 패키지를 설치했는데도 ModuleNotFoundError가 발생할 수 있다.

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requests로 HTTP 요청하기

python -m pip install requests

import requests

response = requests.get(
    "https://example.com/api/users",
    timeout=10,
)

response.raise_for_status()

data = response.json()

실제 API 호출에서는 timeout과 HTTP 오류 처리를 함께 고려하는 것이 좋다.

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Faker로 테스트 데이터 만들기

테스트나 개발용 가짜 데이터가 필요할 때 사용할 수 있다.

python -m pip install Faker

from faker import Faker

fake = Faker("ko_KR")

for _ in range(3):
    print(
        fake.name(),
        fake.email(),
    )

실제 개인정보를 테스트 데이터로 사용하지 않고도 현실적인 데이터를 만들 수 있다는 장점이 있다.

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외부 패키지를 고를 때 확인할 것

아무 패키지나 설치하기보다 다음을 확인하는 습관이 좋다.

• 최근까지 유지보수되는가?
• 공식 문서가 있는가?
• 라이선스가 프로젝트 용도에 맞는가?
• 의존성이 지나치게 무겁지 않은가?
• 표준 라이브러리만으로 충분하지 않은가?
• 신뢰할 수 있는 배포자인가?

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의존성 기록하기

작은 프로젝트에서는 현재 설치 상태를 파일로 남길 수 있다.

python -m pip freeze > requirements.txt

다른 환경에서 설치:

python -m pip install -r requirements.txt

다만 pip freeze는 환경의 모든 패키지를 기록하므로 프로젝트 규모가 커질수록 의존성 관리 도구나 명시적인 프로젝트 설정을 고려할 수 있다.

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내장 함수와 라이브러리를 먼저 찾는 습관

예를 들어 합계를 직접 반복문으로 계산할 수도 있다.

total = 0

for number in numbers:
    total += number

하지만 내장 함수가 더 명확하다.

total = sum(numbers)

기능이 필요할 때 다음 순서로 생각해보면 좋다.

1. 내장 함수가 있는가?
2. 표준 라이브러리에 있는가?
3. 검증된 외부 패키지가 있는가?
4. 직접 구현해야 하는가?

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핵심 정리

• 내장 함수는 import 없이 바로 사용할 수 있다.
• 표준 라이브러리는 Python과 함께 제공되며 import해서 사용한다.
• 외부 패키지는 pip 등으로 별도 설치해야 한다.
• datetime, pathlib, shutil, collections, itertools, logging 등은 실무에서도 활용도가 높다.
• 외부 패키지는 python -m pip 형태로 관리하면 실행 환경을 명확하게 맞추기 쉽다.
• API 호출에는 requests, 테스트 데이터에는 Faker 같은 외부 패키지를 활용할 수 있다.
• 새 기능을 직접 만들기 전에 내장 함수와 표준 라이브러리를 먼저 확인하는 습관이 중요하다.