파이썬 시작하기 다운로드와 설치의 모든 것 - 기본명령어 설치오류
파이썬 입문자를 위한 첫걸음 다운로드부터 설치까지
이번에는 전세계적으로 사랑을 받고 있는 코딩프로그램인 파이썬을 시작하고자 하는분들의 첫걸음인 파이썬 다운로드 및 설치방법에 대해 알아보도록 하겠습니다.
기본적으로 파이썬 " Python"은 오픈소스의 소프트웨어로서 누구나 무료로 다운로드 후 사용할 수 있습니다.
대학교 다닐때는 C+,C++,Visual Basic을 주로 시작했었는데 최근에는 대학교에서도 파이썬을 기본으로 프로그래밍 수업이 진행되는만큼 사용자들이 많이 증가한것으로 보입니다.
파이썬은 귀도 반 로섬이라는 프로그래머가 발표한 프로그래밍의 언어로서 독립적인 플랫폼입니다.
그리고 객체지향적, 인터 프리터식, 동적 타이핑 대화형 언어으로서 파이썬이라는 이름은 귀도 반 로섬이 즐겨보던 영국의 코미디 그룹의 이름인 Monty Python에서 탄생되었습니다.
Python 소개
Python은 귀도 반 로섬에 의해 개발된 고급 프로그래밍 언어로, 명료함, 간결함 및 읽기 쉬운 문법이 특징입니다.
Python은 동적 타이핑과 자동 메모리 관리를 지원하며, 광범위한 표준 라이브러리와 함께 제공되며 아래와 같은 분야에서 파이썬을 활용할 수 있습니다.
| 분야 | 활동/응용 프로그램 | 사용되는 라이브러리/툴 |
| 웹 개발 | 웹사이트 및 API 개발 | Django, Flask, Pyramid |
| 데이터 과학 | 데이터 분석, 통계 모델링 | Pandas, NumPy, SciPy, Matplotlib |
| 기계 학습 | 예측 모델링, 분류, 군집화 | scikit-learn, TensorFlow, Keras |
| 자동화 | 일상적인 작업 자동화 | Selenium, PyAutoGUI |
| 소프트웨어 개발 | 데스크톱 및 서버 애플리케이션 개발 | PyQt, Tkinter |
| 네트워킹 | 네트워크 자동화 및 프로토콜 개발 | Paramiko, Requests, Scapy |
| 게임 개발 | 2D 게임 개발 | Pygame |
| 인공지능 | 자연어 처리, 이미지 인식 | NLTK, OpenCV, spaCy |
| 인터넷 오브 씽스 (IoT) | 스마트 디바이스 제어 | Raspberry Pi GPIO, MicroPython |
| 금융 | 알고리즘 트레이딩, 위험 관리 | QuantLib, zipline |
| 교육 | 프로그래밍 교육 및 튜토리얼 | Jupyter Notebook |
이러한 언어는 객체지향, 명령형, 절차적, 그리고 함수형 프로그래밍 스타일을 지원하여 프로그래머에게 유연한 개발 구조를 제공합니다.
1. 웹 스크래퍼
- 목적: 웹 사이트에서 데이터를 자동으로 추출하여 분석할 수 있는 데이터 세트를 만듭니다.
- 도구: BeautifulSoup, requests
- 설명: 파이썬의 requests 라이브러리로 웹 페이지의 HTML을 다운로드하고, BeautifulSoup을 사용해 필요한 정보(예: 상품 가격, 리뷰, 이미지 등)를 파싱합니다. 이 데이터는 분석, 모니터링 또는 웹 사이트의 변화를 추적하는 데 사용될 수 있습니다.
2. 데이터 분석 및 시각화
- 목적: 다양한 데이터 소스에서 수집한 데이터를 분석하고 시각화합니다.
- 도구: pandas, matplotlib, seaborn
- 설명: pandas 라이브러리를 사용하여 데이터를 정제하고 처리한 후, matplotlib 또는 seaborn을 사용하여 데이터를 그래프와 차트로 시각화합니다. 이를 통해 데이터로부터 인사이트를 추출하고 결정을 내리는 데 도움을 줍니다.
3. 머신 러닝 모델 개발
- 목적: 데이터를 기반으로 예측 모델을 만듭니다.
- 도구: scikit-learn, TensorFlow, Keras
- 설명: scikit-learn을 사용하여 회귀, 분류 등의 머신 러닝 모델을 훈련하고, TensorFlow나 Keras 같은 라이브러리를 사용해 심층 학습 모델을 구축합니다. 이 모델들은 주식 가격 예측, 이미지 인식, 언어 번역 등에 활용될 수 있습니다.
4. 자동화된 트위터 봇 만들기
- 목적: 특정 주제에 대해 트윗을 자동으로 게시하거나, 특정 해시태그를 모니터링합니다.
- 도구: Tweepy
- 설명: Tweepy 라이브러리를 사용하여 트위터 API와 상호작용하며, 특정 이벤트나 키워드에 대해 자동으로 트윗을 게시하거나 응답할 수 있습니다.
5. 개인 금융 관리 애플리케이션
- 목적: 개인의 재정 상황을 추적하고 관리하는 데 도움을 줍니다.
- 도구: Tkinter (GUI 개발), sqlite3 (데이터베이스)
- 설명: 사용자의 지출, 수입, 투자 등을 입력하고 관리할 수 있는 GUI 애플리케이션을 Tkinter를 사용하여 개발합니다. sqlite3 데이터베이스를 사용하여 데이터를 저장하고 관리합니다.
6. IoT 프로젝트
- 목적: 실시간으로 환경 데이터를 수집하고 분석합니다.
- 도구: Raspberry Pi, MicroPython
- 설명: Raspberry Pi와 센서를 사용하여 환경 데이터(예: 온도, 습도, 광량 등)를 수집하고, 이를 MicroPython을 사용해 처리합니다. 수집된 데이터는 원격 서버로 전송되거나 스마트 홈 시스템에 통합될 수 있습니다.
이러한 프로젝트들은 파이썬의
Python의 특징
- 동적 타이핑: 변수에 대해 별도의 타입 선언이 필요 없습니다.
- 광범위한 표준 라이브러리: 파일 I/O, 시스템 호출, 소켓 등과 같은 다양한 모듈과 라이브러리가 포함되어 있습니다.
- 플랫폼 독립성: Linux, Windows, macOS 등 다양한 운영 시스템에서 실행됩니다.
- 내장된 개발 환경: 대화형 터미널과 통합 개발 환경(IDE) 지원.
Python 설치 전 알아야 할 사항
- 버전 선택: Python 2와 Python 3 중에서 선택해야 하며, 현재는 Python 3의 사용이 권장됩니다.
- 환경 설정: 설치 후 시스템 경로에 Python을 추가하여 터미널이나 명령 프롬프트에서 직접 Python 명령을 실행할 수 있도록 설정합니다.
Python Down 파이썬 다운로드
- 파이썬 홈페이지로 접속합니다.
- 상단 메뉴 중 Downloads탭을 선택합니다.
- 윈도우 버전 및 애플의 Mac OSX등의 버전을 다운로드 할 수 있습니다.
현재 2020년 6월 기준 파이썬 버전입니다.
| 버전 | 출시 일자 | 주요 특징 및 개선 사항 |
| Python 2.7 | 2010년 7월 | 마지막 Python 2 버전. 유니코드 지원 강화, 기존 기능 향상. |
| Python 3.0 | 2008년 12월 | Python 2와 호환되지 않는 큰 변화, 개선된 유니코드 지원, 새로운 구문. |
| Python 3.1 | 2009년 6월 | 성능 개선, 새로운 기능 추가. |
| Python 3.2 | 2011년 2월 | 다양한 라이브러리 개선, 파이썬 런타임 개선. |
| Python 3.3 | 2012년 9월 | 새로운 구문 확장, 라이브러리 향상, 유니코드 관련 개선. |
| Python 3.4 | 2014년 3월 | pip 기본 포함, 다양한 새로운 라이브러리 추가. |
| Python 3.5 | 2015년 9월 | 코루틴을 지원하는 async와 await 키워드 도입. |
| Python 3.6 | 2016년 12월 | 새로운 f-strings, 순서가 유지되는 딕셔너리, 추가적인 타입 힌트 지원. |
| Python 3.7 | 2018년 6월 | 데이터 클래스 도입, 성능 향상, 더 나은 비동기 지원. |
| Python 3.8 | 2019년 10월 | 할당 표현식 (:=), 더 강력한 구성 설정 기능 등을 포함하는 새로운 기능. |
| Python 3.9 | 2020년 10월 | 딕셔너리 병합 및 업데이트 연산자, 새로운 문자열 메소드, 타입 힌팅 개선. |
| Python 3.10 | 2021년 10월 | 구조적 패턴 매칭, 파라미터와 반환값에 대한 정밀 타입 지정 강화. |
파이썬 설치
파이썬 설치는 어렵지 않습니다.
설치파일을 다운받았다면 실행합니다.
그리고 Install Now를 통해 바로 서치가 가능하며 하단에 add python 체크항목을 체크합니다.
이를 통해 환경변수를 통해 프롬프트에서 파이썬 명령어를 실행하는 경우 전체 경로를 사용하지 않아도 위치를 찾게 해주기 때문에 매우 편리합니다.
이상 간단하게 파이썬 설치가 완료되었으며 만약 파이썬 설치 시 오류가 발생한다면 아래 파이썬 설치오류에 따른 해결방법을 참고하세요
| 오류명 | 원인 및 설명 | 해결 방법 |
| Permission Denied | 사용자에게 필요한 파일 또는 디렉토리에 대한 쓰기 권한이 없음. | 설치 프로그램을 관리자 권한으로 실행하세요. Windows에서는 우클릭 후 '관리자 권한으로 실행'을 선택합니다. |
| Failed to create process | Python 스크립트를 실행할 수 있는 환경 변수 문제가 발생함. | Python 경로를 시스템 환경 변수에 올바르게 설정했는지 확인하세요. PATH 환경 변수에 Python 설치 경로를 추가합니다. |
| DLL load failed | 필요한 DLL 파일을 찾을 수 없거나 손상되었음. | 필요한 모든 DLL 파일이 시스템에 있는지 확인하고, Python을 재설치하여 누락된 파일을 복구합니다. |
| ModuleNotFoundError | 설치 중 요구되는 Python 모듈을 찾을 수 없음. | 필요한 모듈이 설치되어 있는지 확인하고, 없다면 pip install 모듈명을 통해 설치합니다. |
| The installer has insufficient privileges to access directory | 설치 프로그램이 설치 디렉토리에 접근할 권한이 부족함. | 설치 경로의 폴더에 대한 접근 권한을 확인하고, 필요하다면 폴더의 보안 설정을 조정합니다. |
| Error writing to file | 파일에 쓸 때 오류가 발생함. 파일 시스템의 오류 또는 디스크 공간 부족 등이 원인일 수 있음. | 디스크 공간이 충분한지 확인하고, 파일 시스템 오류를 검사한 후 필요하다면 디스크를 정리하거나 수리합니다. |
| Setup was interrupted | 설치 과정이 사용자 또는 시스템에 의해 중단됨. | 컴퓨터를 재부팅한 후 설치를 다시 시도하세요. 필요하다면 안전 모드에서 설치를 진행합니다. |
파이썬 설치가 완료되면 명령 프롬프트나 터미널을 열고 python 혹은 python3 명령어로 Python 인터프리터를 시작할 수 있습니다.
간단한 테스트를 위해 print("Hello, world!")를 입력하고, 이 코드가 정상적으로 실행되는지 확인합니다.
그럼 정상적으로 프로그래밍 출력이 되느것을 볼 수 있으며 OpenAI인 ChatGPT와 함께 사용하면 다양한 인공지능 프로그래밍이 가능합니다.
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Python 학습과 개발을 위한 추가 팁
| 명령어 | 기능 설명 |
| print() | 지정한 메시지, 변수 등을 출력합니다. |
| input() | 사용자로부터 입력을 받습니다. |
| len() | 주어진 항목의 길이를 반환합니다 (예: 문자열, 리스트). |
| type() | 객체의 타입을 반환합니다. |
| int() | 주어진 값을 정수형으로 변환합니다. |
| str() | 주어진 값을 문자열로 변환합니다. |
| float() | 주어진 값을 부동 소수점 수로 변환합니다. |
| list() | 다른 자료형을 리스트로 변환합니다. |
| dict() | 딕셔너리 자료형을 생성합니다. |
| set() | 집합 자료형을 생성합니다. |
| help() | 도움말 정보를 제공합니다. |
| max() | 최대값을 찾습니다. |
| min() | 최소값을 찾습니다. |
| sum() | 합계를 계산합니다. |
| sorted() | 정렬된 리스트를 반환합니다. |
| range() | 연속된 숫자를 생성합니다. |
| open() | 파일을 열어 파일 객체를 반환합니다. |
| close() | 파일을 닫습니다. |
| read() | 파일의 내용을 읽습니다. |
| write() | 파일에 텍스트를 쓰기. |
| append() | 리스트의 끝에 항목을 추가합니다. |
| extend() | 한 리스트의 모든 항목을 다른 리스트에 추가합니다. |
| insert() | 리스트의 지정된 위치에 항목을 삽입합니다. |
| remove() | 리스트에서 항목을 제거합니다. |
| pop() | 리스트에서 항목을 꺼내 반환한 뒤, 해당 항목을 삭제합니다. |
| clear() | 리스트의 모든 항목을 삭제합니다. |
| index() | 지정된 값의 위치를 찾습니다. |
| count() | 리스트에서 항목의 개수를 셉니다. |
| reverse() | 리스트의 순서를 뒤집습니다. |
| copy() | 리스트의 복사본을 반환합니다. |
| split() | 문자열을 분리하여 리스트로 반환합니다. |
| join() | 리스트의 문자열을 연결합니다. |
| replace() | 문자열의 일부를 다른 문자열로 교체합니다. |
| upper() | 문자열을 대문자로 변환합니다. |
| lower() | 문자열을 소문자로 변환합니다. |
| strip() | 문자열 양쪽의 공백을 제거합니다. |
| lstrip() | 문자열 왼쪽의 공백을 제거합니다. |
| rstrip() | 문자열 오른쪽의 공백을 제거합니다. |
| find() | 문자열 내에서 부분 문자열을 찾아 위치를 반환합니다. |
| format() | 문자열을 포맷팅합니다. |
| exec() | 문자열 형태의 파이썬 코드를 실행합니다. |
| eval() | 표현식을 평가하고 결과를 반환합니다. |
| compile() | 소스를 코드 객체로 컴파일합니다. |
| globals() | 현재 전역 심볼 테이블의 딕셔너리를 반환합니다. |
| locals() | 현재 지역 심볼 테이블의 딕셔너리를 반환합니다. |
| assert() | 조건이 True가 아니면 예외를 발생시킵니다. |
| enumerate() | 순서가 있는 자료형을 입력받아 인덱스 값을 포함하는 객체를 반환합니다. |
| zip() | 여러 개의 순회 가능한 객체를 인자로 받아, 각 객체가 담고 있는 요소를 튜플의 형태로 차례로 접근할 수 있는 반복자를 반환합니다. |
Python을 배우고 개발하는 데 있어 몇 가지 추가적인 자원과 팁을 활용하면 더 효율적이고 생산적인 경험을 할 수 있습니다. 여기에는 학습 자료, 개발 환경, 그리고 커뮤니티 참여 방법이 포함됩니다.
1. 학습 자료
- 공식 문서: Python의 공식 문서는 매우 잘 정리되어 있으며, 언어 자체의 모든 측면을 커버하고 있습니다. 특히 모듈과 라이브러리에 대한 상세한 설명이 포함되어 있어서 필요한 기능을 쉽게 배우고 활용할 수 있습니다.
- 온라인 코스: Coursera, edX, Udemy 같은 플랫폼에서는 초보자부터 고급 개발자까지 다양한 수준의 Python 코스를 제공합니다. 이 코스들은 종종 동영상 강의, 퀴즈, 프로젝트 작업을 통해 학습 경험을 제공합니다.
- YouTube 튜토리얼: 무료로 접근할 수 있는 YouTube는 Python 학습에 매우 유용합니다. Core Python 프로그래밍부터 데이터 과학, 웹 개발, 기계 학습 등 특정 주제에 초점을 맞춘 튜토리얼이 많이 있습니다.
2. 개발 환경
- PyCharm: JetBrains에서 제공하는 PyCharm은 Python 개발에 가장 인기 있는 IDE 중 하나입니다. 강력한 코드 편집, 디버깅, 테스팅, 프로젝트 관리 도구를 제공합니다.
- Visual Studio Code (VSCode): 가볍고 확장 가능한 편집기로, Python 개발을 위한 풍부한 플러그인(예: Python, Pylint, Pyright)을 지원합니다. 커스터마이징이 가능하여 다양한 개발 요구를 충족시킵니다.
- Jupyter Notebook: 데이터 과학과 기계 학습 프로젝트에 매우 인기 있는 도구로, 코드를 셀 단위로 실행하고 결과를 바로 확인할 수 있어 연구 및 프레젠테이션에 적합합니다.
3. 커뮤니티 참여
- Stack Overflow: 프로그래밍 질문에 대한 답변을 찾거나, 다른 사용자의 질문에 답변함으로써 Python 지식을 향상시킬 수 있는 훌륭한 리소스입니다.
- GitHub: Python 관련 프로젝트에 기여하거나 자신의 프로젝트를 시작하여 전 세계 다른 개발자와 협력할 수 있는 기회를 제공합니다.
- 로컬 및 온라인 사용자 그룹: PyCon, DjangoCon 등과 같은 콘퍼런스와 지역 사용자 그룹은 네트워킹, 학습, 경험 공유에 좋은 장소입니다.
이러한 자원과 도구들을 활용하면 Python 프로그래밍 능력을 키우고, 자신만의 프로젝트를 시작하거나, 전문적인 개발자 커뮤니티에 기여할 수 있습니다. 각각의 도구와 자원이 제공하는 독특한 기능과 장점을 활용하여 자신에게 맞는 최적의 학습 경로와 개발 환경을 구축해보세요.
Q&A
Q1: Python 2와 Python 3 중 어느 것을 사용해야 하나요?
A1: Python 3를 사용하는 것이 현재 권장됩니다. Python 2는 2020년에 공식적으로 지원이 종료되었으며, Python 3는 보다 나은 기능과 개선된 성능을 제공합니다.
Q2: 파이썬을 설치할 때 "Add Python to PATH" 옵션을 선택하는 이유는 무엇인가요?
A2: 이 옵션을 선택하면 Python이 시스템의 환경 변수 PATH에 추가되어 명령 프롬프트나 터미널에서 'python' 명령을 전역적으로 사용할 수 있게 됩니다. 이는 Python과 관련 도구들을 어느 위치에서나 실행할 수 있게 해주어 크게 편리합니다.
Q3: Python 설치 후 기본적으로 해야 할 설정은 무엇인가요?
A3: Python 설치 후 가장 먼저 할 일은 pip (Python의 패키지 관리자)를 확인하고 업데이트하는 것입니다. 명령 프롬프트에 python -m pip install --upgrade pip를 입력하여 pip를 최신 버전으로 업데이트할 수 있습니다.
Q4: Python을 사용한 개발에 적합한 IDE는 무엇이 있나요?
A4: PyCharm과 Visual Studio Code는 Python 개발에 매우 인기 있는 IDE입니다. PyCharm은 Python에 특화된 강력한 기능을 제공하며, Visual Studio Code는 경량이면서도 다양한 확장 기능을 통해 Python 개발을 지원합니다.
Q5: 고급 Python 개발자에게 유용한 라이브러리는 무엇인가요?
A5: 고급 개발자들은 종종 비동기 프로그래밍을 위해 asyncio를 사용하거나, 데이터 처리를 위해 pandas의 고급 기능을 활용합니다. 또한, NumPy와 SciPy를 사용하여 과학적 계산을 수행하거나, matplotlib와 seaborn으로 복잡한 데이터 시각화를 구현할 수 있습니다.
Q6: Python 프로젝트를 시작하기 전에 알아두어야 할 팁은 무엇인가요?
A6: 새로운 Python 프로젝트를 시작할 때는 가상 환경을 설정하는 것이 좋습니다. 이를 통해 프로젝트별로 독립된 Python 환경을 만들어 다른 프로젝트와의 의존성 충돌을 방지할 수 있습니다. venv 또는 conda와 같은 도구를 사용하여 가상 환경을 생성하고 관리할 수 있습니다.
Q7: Python의 성능을 최적화하기 위한 고급 기술은 무엇인가요?
A7: Python에서 성능을 최적화하려면 Cython이나 PyPy와 같은 도구를 사용할 수 있습니다. Cython은 Python 코드를 C 확장으로 컴파일하여 실행 속도를 향상시키고, PyPy는 JIT 컴파일러를 사용하여 Python 코드의 실행 속도를 높입니다.