[Python] 소개 및 개발 환경 구축

python 프로그래밍

1. 프로그래밍 언어
   : 기계어 - 어셈블리어 - 고급언어(컴파일)

2. 기계어로 변환하는 방식

• 컴파일드 언어 : 다수의 명령어로 이루어진 소스코드를 한번에 기계어로 번역하여 실행파일 생성, 자바
• 인터프리티드 언어 : 소스코드를 한줄씩 기계어로 번역해서 실행 결과를 반환, 파이썬

3. python 특징 : 동적인 데이터 타입 결정을 지원함 (like javascript), 들여쓰기 필수

python 개발 환경 구축

1. Anaconda
   : 파이썬 기본 프로그램과 함께 많이 사용하는 패키지(모듈)와 통합 개발 환경을 한번에 설치할 수 있도록 만들어진 배포판, 수학/과학 분야에서 사용되는 패키지를 묶어놓음
   : 설치 url >> https://repo.continuum.io/archive/index.html
   : 설치 후 Anaconda Prompt를 통해 가상환경 삭제 및 library 생성 진행

가상환경과 함께 설치하는 python library

• numpy : 행렬이나 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리할 수 있는 라이브러리
• scipy : 과학적 도구의 오픈소스 라이브러리, 수치 해석 소프트웨어
• matplotlib : 데이터 시각화 라이브러리
• pandas : 데이터 분석을 위한 파이썬 라이브러리, 데이터프레임 구조에 데이터를 저장하고 다양한 조작으로 데이터 분석을 편리하게 해 줌
• seaborn : matplotlib 기반의 파이썬 시각화 라이브러리, 다양한 색상 테마와 통계용 차트 등의 기능 제공

2. jupyter notebook 커널(conda 가상환경) 연동

   1) jupyter notebook
   : 웹 브라우저에서 python 코드를 작성하고 실행할 수 있는 개발 도구
   : 아나콘다를 설치하면 함께 설치되며, default web port = 8888
   : Anaconda Prompt를 통해 Jupyter notebook 커널 연동 및 Interpreter 사용환경 최적화 <= 가상환경 사용 가능, 작업폴더 관리
   : jupyter notebook 실행 파일 생성

   2) 구글 코랩
   : jupyter notebook을 구글 서버에 특화시킨 버전
   : 웹 브라우저를 통해 제어하고, 실제 파이썬 코드 실행은 구글 클라우드 가상 서버에서 이루어짐
   : 설치가 필요 없고, 구글의 GPU를 활용하기 때문에 python 설치되어있지 않고, 인터넷만 될 때 유용