Python 기본 • 챕터 1 / 5
Python은 AI와 머신러닝 개발에 가장 많이 쓰이는 프로그래밍 언어 입니다.
| 특징 | 설명 |
|---|---|
| 간결한 문법 | 문법이 간결하고 배우기 쉬움 |
| 풍부한 생태계 | 방대한 라이브러리와 커뮤니티 지원 |
| 범용성 | 웹 개발, 데이터 분석, AI/ML, 자동화 등 다양한 분야에 활용 |
| LLM 친화적 | 특히 LLM(대규모 언어 모델)에서 가장 많은 활용성을 보임 |
# 설치 확인
python --versionPATH 설정 필수
PATH에 Python을 추가하지 않으면 터미널에서 python 명령어를 사용할 수 없습니다.
| 확장 프로그램 | 설명 |
|---|---|
| Python | Python 언어 지원 |
| Pylance | Python 타입 체킹 |
| Jupyter | Jupyter Notebook 지원 |
| Python Debugger | 디버깅 도구 |
# 버전 확인
python --version
# Python 인터프리터 실행 (대화형 모드)
python
# 코드 실행
>>> print("Hello, Python!")
Hello, Python!
>>> exit() # 종료가상환경 사용 이유
프로젝트 A는 numpy 1.20이 필요하고, 프로젝트 B는 numpy 2.0이 필요할 때 가상환경으로 분리하면 충돌 없이 개발할 수 있습니다.
# 가상 환경 생성
python -m venv myenv
# 활성화 (Windows)
myenv\Scripts\activate
# 활성화 (Mac/Linux)
source myenv/bin/activate
# 비활성화
deactivate# 패키지 설치
pip install numpy pandas
# 특정 버전 설치
pip install numpy==1.24.0
# 설치된 패키지 목록
pip list
# requirements.txt로 내보내기/설치
pip freeze > requirements.txt
pip install -r requirements.txt| 구분 | .py (Python Script) | .ipynb (Jupyter Notebook) |
|---|---|---|
| 형식 | 일반 Python 코드 파일 | JSON 형식으로 저장된 노트북 파일 |
| 특징 | 실제 개발에 적합 | 코드 + 결과 + 문서(Markdown) 함께 관리 |
| 용도 | 프로덕션 배포, 스크립트 실행 | 데이터 분석, 교육, 실험 |
# hello.py
print("Hello, AI Advanced!")
# 변수 사용
name = "학습자"
print(f"안녕하세요, {name}님!")완료!
축하합니다! Python 개발환경 설정을 완료했습니다.
| 개념 | 핵심 내용 |
|---|---|
| Python 설치 | PATH 추가 옵션 체크 필수 |
| 가상환경 | 프로젝트별 독립 환경, python -m venv |
| pip | 패키지 설치 및 관리 |
| 파일 형식 | .py (프로덕션용), .ipynb (실험/교육용) |