왜 파이썬인가?

가독성이 높고 문법이 쉬운 Python

 

 

1. 직관적인 문법

 

파이썬의 문법은 영어 문장과 유사하여 자연스럽게 읽힙니다.

for name in ["Sparta", "Coding", "Club"]:
      print(name)

 

코딩을 잘 모르는 사람도 이 코드를 보고 해당 리스트의 이름을 출력할거라고 예측할 수 있습니다.

 

 

2. 간결한 코드

 

파이썬은 다른 언어들에 비해 적은 코드 라인으로도 동일한 기능을 구현할 수 있습니다.

 

다음은 리스트에서 짝수만 출력하는 코드인데요,

# Python
numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6]
even_numbers = [num for num in numbers if num % 2 == 0]
print(even_numbers)

 

// Java
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;

public class Main {
    public static void main(String[] args) {
        List<Integer> numbers = List.of(1, 2, 3, 4, 5, 6);
        List<Integer> evenNumbers = new ArrayList<>();
        for (int num : numbers) {
            if (num % 2 == 0) {
                evenNumbers.add(num);
            }
        }
        System.out.println(evenNumbers);
    }
}

 

딱 보기만 해도 파이썬이 훨씬 간결하다고 느껴지지 않나요?

 

 

3. 명확한 구조

 

파이썬은 들여쓰기를 통해 코드 블록을 구분하므로 코드의 구조가 명확합니다.

def greet(name):
    if name:
        print(f"Hello, {name}!")
    else:
        print("Hello, world!")

greet("SpartaCodingClub")

 

들여쓰기 덕분에 가독성이 좋아보이지 않나요?

 

 

4. 풍부한 라이브러리

 

라이브러리란 프로그래밍에서 자주 사용되는 코드들을 모아둔 일종의 도구 모음집이라고 할 수 있습니다.

pandas, numpy, sk-learn 등 다양한 라이브러리가 있어 머신러닝과 데이터 분석을 간편하게 할 수 있습니다.

 

 

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가독성이 좋은 코드 사용의 이점

 

 

1. 협업

 

가독성이 좋으면 다른 개발자들도 이해하기 좋습니다.

따라서 커뮤니케이션을 더 활발하게 만들어줄 수 있습니다.

 

2. 디버깅

 

디버깅이란 프로그래밍에서 잘못된 부분을 찾아 고치는 것을 의미합니다.

가독성이 좋은 코드는 보통 코드에 논리가 명확하게 드러나기 때문에 오류를 찾아 수정하는 데 걸리는 시간이 줄어듭니다.

 

3. 학습

 

두말할 것 없이 코딩 초보자도 배우기 좋습니다.

팀에 새로운 개발자가 들어왔을 때도 빠르게 배워서 적응에 도움을 줍니다.

 

 

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데이터 분석가가 Python을 사용할 때 이점

 

 

파이썬은 강력한 데이터 분석 라이브러리를 제공합니다.

 

• Pandas: 데이터 조작과 분석을 위한 도구
• NumPy: 수치 계산을 위한 라이브러리로 다차원 배열 객체와 다양한 수학 함수를 제공
• SciPy: 과학적 계산을 위한 라이브러리로 선형 대수, 통계, 신호 처리 등의 기능을 제공
• Matplotlib, Seaborn: 데이터 시각화를 위한 라이브러리

 

파이썬은 머신 러닝 및 인공지능 라이브러리도 제공합니다.

 

• Scikit-learn: 머신 러닝을 위한 라이브러리
• TensorFlow, Keras: 딥러닝 프레임워크, 복잡한 신경망을 구축하고 훈련 가능
• PyTorch: 유연하고 강력한 딥러닝 프레임워크

파이썬은 다양한 데이터베이스, 웹 서비스, 빅데이터 도구와 쉽게 통합할 수 있습니다.

 

• SQLAlchemy를 사용하여 데이터 베이스와 상호작용
• Spark와 통합하여 빅데이터 분석을 수행

 

파이썬의 다양한 라이브러리를 활용해 데이터 분석 작업의 생산성과 품질을 크게 향상시킬 수 있습니다.