Python을 처음 시작할 때 알아야 할 것들: 특징, 설치, 실행 환경

Python을 처음 배우면 가장 먼저 해야 할 일은 문법을 외우는 것이 아니라 Python이 어떤 언어인지, 그리고 내 컴퓨터에서 코드를 어떻게 실행하는지 이해하는 것이다.

Python은 문법이 비교적 단순하고 읽기 쉬운 편이라 입문용 언어로 자주 선택되지만, 단순히 배우기 쉬운 언어에 그치지 않는다. 웹 백엔드, 데이터 분석, 머신러닝, 자동화, 크롤링, 테스트, 스크립트 작성 등 실제 개발에서도 널리 활용된다.

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Python의 가장 큰 특징

문법이 비교적 간결하다

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

for user in users:
    print(user)

블록을 {}로 감싸지 않고 들여쓰기로 표현한다.

is_admin = True

if is_admin:
    print("관리자 메뉴 표시")

Python에서는 들여쓰기가 단순한 스타일이 아니라 문법이다. 일반적으로 공백 4칸을 사용한다.

인터프리터 방식으로 바로 실행할 수 있다

터미널에서 다음 명령을 실행하면 Python 인터프리터를 사용할 수 있다.

python

Windows 환경에 따라 다음 명령을 사용할 수도 있다.

py

간단한 계산을 바로 테스트할 수 있다.

>>> 10 + 20
30

짧은 함수나 문법을 확인할 때 유용하다.

실제 프로그램은 .py 파일로 작성한다

예를 들어 hello.py 파일을 만든다.

name = "Python"

print(f"Hello, {name}!")

터미널에서 실행한다.

python hello.py

프로그램이 커질수록 인터프리터보다는 파일 단위로 작성하고 실행하는 방식이 기본이 된다.

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Python으로 무엇을 할 수 있을까?

웹 백엔드

대표적으로 Django, Flask, FastAPI 같은 프레임워크를 사용할 수 있다.

from fastapi import FastAPI

app = FastAPI()


@app.get("/health")
def health_check():
    return {
        "status": "ok",
    }

데이터 분석

자주 사용하는 도구에는 NumPy, Pandas, Matplotlib, Plotly 등이 있다.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "product": ["A", "B", "C"],
        "sales": [120, 85, 160],
    }
)

print(df["sales"].mean())

머신러닝과 AI

scikit-learn, PyTorch, TensorFlow, Transformers처럼 방대한 생태계가 있다.

자동화

from pathlib import Path

for path in Path("logs").glob("*.log"):
    print(path.name)

반복 업무를 작은 스크립트로 바꾸는 데도 적합하다.

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Python 설치 확인하기

python --version

Windows에서는 다음도 가능하다.

py --version

Python 코드 안에서는 다음처럼 확인할 수 있다.

import sys

print(sys.version)

패키지 설치 문제가 생겼을 때는 Python 버전과 실행 환경을 먼저 확인하는 습관이 중요하다.

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python과 pip이 같은 환경인지 확인하기

외부 패키지를 설치할 때는 다음 형태가 안전하다.

python -m pip install requests

확인:

python -m pip --version

현재 실행 중인 Python에 연결된 pip을 명시적으로 사용할 수 있다.

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가상환경은 왜 필요할까?

프로젝트마다 서로 다른 라이브러리 버전이 필요할 수 있다. 시스템 전체에 모두 설치하면 충돌이 생기기 쉽다.

python -m venv .venv

Windows:

.venv\Scripts\activate

macOS/Linux:

source .venv/bin/activate

활성화 후 필요한 패키지를 설치한다.

python -m pip install requests

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어떤 에디터를 사용하면 좋을까?

대표적으로 다음을 많이 사용한다.

• Visual Studio Code
• PyCharm
• Jupyter Notebook / JupyterLab

일반적인 프로그램과 웹 개발은 VS Code나 PyCharm, 데이터 분석 실습은 Jupyter 환경이 편한 경우가 많다.

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Python 코드를 작성할 때 기본적으로 기억할 것

대소문자를 구분한다

name = "kim"
Name = "lee"

두 변수는 서로 다르다.

세미콜론이 필요하지 않다

name = "kim"
age = 30

주석은 #

# 활성 사용자 수
active_users = 120

좋은 주석은 코드가 왜 이렇게 작성되었는지 설명하는 데 사용하면 좋다.

Python 3를 기준으로 공부하자

오래된 자료에서 다음 문법을 볼 수 있다.

print "hello"

현재 Python 3에서는 다음처럼 작성한다.

print("hello")

사용자 입력도 Python 3에서는 input()을 사용한다.

name = input("이름: ")

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간단한 첫 프로그램

name = input(
    "이름을 입력하세요: "
)

skill = input(
    "공부 중인 기술: "
)

print(
    f"{name}님은 "
    f"{skill}을 공부 중입니다."
)

이 짧은 코드에도 변수, 문자열, 함수 호출, 사용자 입력, f-string, 출력이 함께 들어 있다.

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핵심 정리

• Python은 웹, 데이터 분석, AI, 자동화 등 다양한 분야에서 사용할 수 있는 범용 언어다.
• Python 코드는 대화형 인터프리터나 .py 파일로 실행할 수 있다.
• Python에서는 들여쓰기가 문법의 일부이며 일반적으로 공백 4칸을 사용한다.
• 패키지 설치 문제를 줄이려면 python -m pip 형태를 익혀두는 것이 좋다.
• 프로젝트마다 가상환경을 만들어 의존성을 분리하면 패키지 충돌을 줄일 수 있다.
• 간단한 테스트에는 REPL, 실제 프로그램에는 에디터와 .py 파일이 적합하다.
• 오래된 Python 2 문법이 아니라 현재 Python 3 문법을 기준으로 공부해야 한다.