[Python Tutorial] 파이썬으로 할 수 있는 일

파이썬의 활용 분야

파이썬은 정말 다양한 분야에서 활용이 가능한 다재다능한 언어입니다.
요즘 나오는 리눅스 기반 OS 에는 파이썬이 기본적으로 설치되어 나올 정도로
많은 분야에서 사용, 활용이 가능한데요
대학 뿐만 아니라 여러 교육기관, 연구기관 및 산업계, IT및 게임 업계에서도 많이 사용중에 있습니다

시스템 유틸리티제작, GUI(Graphic User Interface) 처럼 마우스나 키보드로 조작할 수 있는 프로그램을 tkinter 모듈을 이용하여 만들 수 있습니다.

파이썬을 활용하여 할 수 있는 일들을 자세히 알아보도록 하겠습니다.

1. 웹 어플리케이션 개발

웹 어플리케이션 개발에 사용될 수 있습니다
이 분야에서 사용할 수 있는 프레임 워크는 2가지가 있습니다

플라스크(Flask)

간단한 웹이나 모바일 앱 서버를 만들기에 적합한 웹 프레임워크입니다

장고(Django)
웹 사이트를 구축할 때 필요한 회원가입, 로그인, 로그아웃 등 각종 요소가 미리 구축해져 있어 활용이 가능하다는 장점이 있습니다

2. 크롤링

제가 많이 활용하고 있는 분야인 크롤링입니다
웹 페이지에서 필요한 데이터를 수집하는 것을 크롤링이라고 합니다
이렇게 크롤링한 데이터를 2,3차 데이터 정제를 통해 활용이 가능합니다
크롤링의 라이브러리로는 뷰티풀 수프(BeautifulSoup)가 있고 프레임워크로는 스크래피(Scrapy) 가 있습니다.

Beautifulsoup 는 HTML 파싱을 이용해 태그의 트리구조로 되어 있는 자료들을 수집합니다
애플리케이션을 만드는데 그렇게 많은 코드가 필요하지 않고 문서 인코딩을 자동으로 UTF-8로 변환하는 등의 기능을 제공하고 있습니다
lxml, html5lib 파서도 함께 사용이 가능합니다

Scrapy 는 프레임워크로 데이터를 추출하는 규칙을 작정하면 나머지는 스크래피를 통해 크롤링 처리를 할 수 있습니다. 구조화 되어 있는 데이터를 추출하는데 강점이 있습니다

3. 데이터 과학, 인공지능 개발

빅데이터, 머신러닝 등 데이터 분석을 활용하는 데이터 과학, 인공지능 분야에서 파이썬의 진가가 나옵니다

팬더스(Pandas) 는 사용하기 쉬운 고성능의 데이터 구조 및 데이터 분석 도구를 제공하는 라이브러리 입니다

넘피(Numpy), 스키피(Scipy) 데이터 분석도구로 많이 사용됩니다
Numpy는 N차원 배열 객체를 만들거나 선형대수, 푸리에 변환, 난수 변환 기능 등을 포함하고 있는 라이브러리 입니다
Scipy는 수학, 과학, 공학을 위한 오픈소스 소프트웨어 패키지로 numpy, pandas, scipy, ipython, sympy, matplotlib 등의 패키지를 포함한 코어패키지입니다.

텐서플로우(Tensorflow)
제가 최근에 활용도 해본 트렌디한 라이브러리입니다.
우리의 선생님 구글에서 만들었고 수학, 물리학, 통계학 등 다양한 학문 분야에서 활용할 수 있는 머신러닝 및 딥러닝 라이브러리입니다
연산, 함수 정의를 통한 미분 계산 등 을 그래프로 표현하는 등 복잡한 데이터 연산에 최적화 되어 있습니다.