안녕 세상. - 파이썬.

파이톤은 이미 상당히 오랫동안 존재해 온 프로그래밍 언어로 많은 것을 제공한다.약 30년 전 파이톤이 출시된 이래로, 파이톤은 이미 긴 길을 걸었고, 많은 기회 속에서 끊임없이 유행하고 있다.
오늘날 기계 학습이 날로 보급되고 파이톤이 이 분야의 기능을 이용하기 위해 도입된 사용하기 쉬운 도구로 인해 파이톤은 큰 번영을 겪었다.
그렇다면 파이톤은 도대체 무엇에 관한 것일까?
파이톤은 사실상 유니버설 프로그래밍 언어로 해석형과 대상을 대상으로 하는 언어로 문법이 매우 읽기 쉽다.그 뒤에는 커다란 지역사회가 있어 당신이 겪는 모든 문제에 대해 해결 방안을 쉽게 찾을 수 있다.
Python2든 Python3이든 사용자가 사용하는 특정 버전에 대한 토론이 집중되어 있음을 알 수 있습니다.21세기 말에 파이톤3이 도입된 것은 그의 전신인 파이톤2의 중대한 비약을 대표하기 때문이다.x와 그것은 실제적인 불호환성을 가져왔다.
많은 것들이 버려졌고, 또 다른 것들도 끌어들였다.불행하게도 파이썬 커뮤니티에는 많은 문제가 생겼다.이미 많은 응용 프로그램이 파이톤2를 실행하고 있으며, 변환은 당신이 원하는 것처럼 쉽지 않다.
지금까지도 많은 응용 프로그램과 라이브러리가 실행되고 있으며, 이전 버전에 의존하고 있기 때문에 개발자는 이 언어를 사용할 때 이 점을 기억해야 한다.
다행히도 Ruby이나 Elixir 등 많은 다른 언어와 마찬가지로 파이톤에도 현재 버전과 환경 관리자가 있어 프로젝트의 다양한 버전과 라이브러리를 추적하는 데 도움이 된다.
본고는 설치, 기초 지식과 기능 세 부분으로 나눌 것이다.그러나 이러한 기능 중에는 매우 긴 목록이 있는데 특히 기계 학습과 람바다 구조 분야에서 저는 뒤에 있는 다양한 게시물에서 상세하게 토론할 것입니다.

장치
설치 과정의 단순성은 운영체제와 시스템에 존재할 수 있는 다른 의존 항목에 달려 있습니다.
나처럼 다른 프로그래밍 언어와 도구를 사용하는 개발자이거나, 구 버전의 MacOS를 사용한다면, 파이톤 2 또는 3이 필요한 의존 항목을 설치했을 수도 있습니다.
제가 알고 있는 가장 간단한 방법 중 하나인 설치 과정을 소개하지만, 설치 과정에서 약간의 저항에 부딪힐 수 있으니 주의하십시오.만약 당신이 이렇게 한다면 언제든지 drop me a line으로 전화하세요. 나는 최선을 다해서 당신이 일어나서 달리기를 하도록 도울 것입니다.
우선 Python의 내장 장치가 아래에 설치되어 실행되는 것을 원하지 않기 때문에 버전 관리자를 사용하는 것이 가장 좋다는 것을 기억해야 한다.
아마도 침입성이 낮은 파이썬 버전 관리자는 Pyenv일 것이다.다른 버전과 달리, Pyenv는 Python 자체에 의존하지 않습니다. 왜냐하면 이것은 완전히 셸 스크립트로 구축되었기 때문입니다.이것은 아주 좋은 일이다.
Pyenv를 설치하는 방법은 여러 가지가 있습니다. installation페이지를 보면 더 많은 정보를 얻을 수 있습니다.만약 당신이 MacOS를 사용한다면 가장 간단한 방법은 homebrew을 사용하는 것이다.
사용 가능

$> brew install pyenv

셸에 which pyenv을 입력하면 설치가 제대로 완료되었는지 확인할 수 있습니다.
그 다음에 bash가 시작할 때pyenv를 시작해야 합니다.이를 위해, 사용 중인 셸에 다음 init 스크립트를 추가할 수 있습니다.
제 zsh의 경우 .zshrc에 추가해야 하지만, 당신에게는 .bash_profile 또는 .bashrc일 수 있습니다.

if command -v pyenv >/dev/null 2>&1; then
  eval "$(pyenv init -)"
fi

이것은 Pyenv가 경로를 조작할 수 있도록 하고 Pyenv 환경에서 자신에게 우선순위를 부여합니다.
이 모든 것을 완성한 후에, 우리는 현재 사용하고자 하는 전역pyenv를 설정할 수 있습니다.
설치할 수 있는 사용 가능한 버전을 보려면

$> pyenv install --list
Available versions:
2.1.3
2.2.3
...
3.9.0
3.9-dev
3.9.1

그래서 3.9.1 버전을 계속 설치하고 전 세계적으로 설치합시다.

$> pyenv install 3.9.1

단, 전역 설정을 하기 전에, 현재 설치되어 있는python (있다면) 을 보십시오.python의 전역 버전이 어떻게 바뀌었는지 알아보기 위해서.

$> python --version
Python 2.7.16 # You may see something well different, this is my MacOS system default

$> pyenv global 3.9.1
$> python --version
Python 3.9.1

버전 변경을 보지 못하면 init 스크립트가 실행되지 않았을 수도 있습니다.bash를 다시 불러오고 다시 검사할 수 있습니다.
이렇게 해서, 현재 완전히 실행되고 업데이트된 파이톤 해석기가 있으며, 여러 버전의 파이톤 해석기를 설치할 수 있습니다.
그러나 프로젝트 중에서도 환경 관리자, 예를 들어 pipenv을 사용하는 것이 가장 좋다.나는 앞으로 더 많은 세부 사항을 쓸 것이다.

토대
파이톤은 매우 직관적인 언어로 대부분의 코드(정확하게 조작되면)가 교과서를 읽는 것처럼 쉽게 읽을 수 있다.
고려해야 할 주요 문제는 파이톤이 다른 프로그래밍 언어처럼 블록을 열고 닫는 것이 아니라는 것이다.이를 위해 언어는 들여쓰기에 의존하기 때문에 한 블록을 다른 블록에 끼워 넣으려면 부모 블록 이외의 옵션 카드로 들여씁니다.이 방면의 한 예는 바로 전형적인 함수이다

def say_hello():
    print("Hello World")

인쇄는 함수 제목의 탭 공간으로 end 또는 } 같은 끝문장이 없습니다.
파이톤의 상호작용 컨트롤러에서 뭔가를 테스트합시다.다른 언어와 마찬가지로 파이톤은 테스트에 사용할 수 있는 상호작용 컨트롤러를 제공합니다.나는 그것들을 특히 좋아한다. 왜냐하면 내가 특정한 문법이나 방법을 확정하지 못할 때, 그것은 나의 시간을 절약할 수 있기 때문이다.일반적으로 콘솔에서 테스트는 테스트를 실행하거나 작성 중인 프로그램을 실행하거나 문서를 탐색하는 것보다 빠르다.
그러나 기계 학습에서 대량으로 사용하는 최신 개발 도구(예를 들어 Jupyter notebooks,)를 사용할 때 단원에서 즉시 피드백을 받을 수 있습니다.이것은 개발 환경에서 컨트롤러로 왕복하는 속도보다 빠르다.
대화형 콘솔을 시작하려면 셸으로 이동하여 python을 입력합니다.

$> python
Python 3.9.1
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

콘솔은 pyenv을 통해 전역 기본값으로 설정된 파이톤 버전으로 시작해야 한다는 것을 기억하십시오.만약 그렇지 않다면, exit() 명령을 사용하여 컨트롤러를 종료하고 정확한 버전을 선택하지 않은 원인을 수정하기를 원할 수도 있습니다.
파이톤에서 콘솔 출력에 사용되는 내장 함수는 print입니다.이것은 우리의 첫 번째 Hello World를 상당히 간단하게 만들었다.

>>> print("Hello World")
Hello World

파이썬 데이터 형식과 조작은 다른 언어와 크게 다르지 않다

# There's simple arithmetic operations
>>> 5 + 5
10

# There are String concatenations
>>> "Hello" + "World"
'HelloWorld'

# And there are of course String-Integer operations
>>> "Hello" * 5
'HelloHelloHelloHelloHello'

# Hold on, what?

마지막은 직관적이지는 않지만 멋있어요.파이톤은 매우 유연해서 문자열을 정수에 곱해서 많은 것을 얻을 수 있는 교묘한 기술을 사용할 수 있습니다.특히 numpy과 pandas 라이브러리를 사용하기 시작했을 때 파이톤을 강하게 만들었다.
파이톤의 함수도 다른 언어와 매우 비슷해서, 그것들을 충분히 분해하면 코드를 더욱 읽을 수 있다.

>>> def mean(values):
    return sum(values) / float(len(values))
...
>>> mean([1,2,3])
2.0

이것은 복잡한 수학 연산을 간소화할 때 특히 유용하다.lambda라는 함수는 익명 함수일 뿐 코드를 간소화하는 데도 큰 역할을 한다.

>>> def variance(values):
    mean = lambda v: sum(v) / float(len(v))
    return sum([(x - mean(values))**2 for x in values])
...
>>> variance([1,2,3,4,5])
10.0

마지막 방차 함수에서 값을 처리하는 방식을 알 수 있습니다. 그 중 for 순환은 매우 읽을 수 있는 구조를 가지고 있는 것 같습니다.이것은 목록 이해이자 파이톤에서 목록을 보는 가장 간단한 방법 중의 하나이다.
유연성은 매핑 조작을 할 수 있는 데서 나온다. 예를 들어

# The following will generate a new list in one pass of the array
>>> [value + 1 for value in range(1, 5)]
[2, 3, 4, 5]

집합 중의 모든 값에 적용할 수 있다. (일반적으로 더 복잡하다) 함수

>>> addtwo = lambda a, b: a + b
>>> [addtwo(value, value + 1) for value in range(1, 5)]
[3, 5, 7, 9]

능력
나는 파이톤의 기능을 보여주는 100편의 글을 쓸 수 있다. (그래, 내가 아닐지도 모르지만, 누군가가 정말 이런 언어를 좋아한다.) 그러나 이것은 여전히 그것을 포괄하기에는 부족하다.그것은 용도가 광범위하고 기능이 강한 프로그래밍 언어로 어떠한 환경에도 적용될 가능성이 높다.
내가 흥미를 느끼고 좋아하는 파이톤의 최신과 가장 유행하는 용도는 기계 학습과 서버 없는 응용 프로그램을 포함한다.

기계 학습
파이톤을 선택하여 기계 학습을 하는 데는 여러 가지 이유가 있다.그것은 간단하고 배우기 쉬워서 실천자들이 언어가 아닌 문제에 집중할 수 있지만 성능에 있어서는 큰 균형이 없다.
파이톤에 집중하는 많은 도구들이 최근에 시작되어 쉽게 모델 구축을 할 수 있다.
여러 해 동안 파이톤 커뮤니티는 수학을 위한 기능이 강한 라이브러리를 구축해 왔기 때문에 다른 언어보다 조작 데이터가 훨씬 쉽다.

서버 어플리케이션 없음
Serverless는 개발자에게 추상성과 신축성을 많이 제공하기 때문에 최근에 인기가 있다.서버가 없는 구조에서'서버'는 배치원이 명확하게 정의한 것이 아니라 매우 특정한 사건을 처리하는 특정한 기능에 주목한다.
AWS Lambdas과 Google Cloud Functions과 같은 플랫폼은 이런 기능을 쉽게 작성하고 배치할 수 있다. 더욱 중요한 것은 시스템이 임의로 확장되고 필요할 때 더 많은 기능(예를 들어 서버 부하가 증가할 때)을 제공할 수 있으며 코드의 복잡성을 증가시키지 않고 더욱 높은 수준의 합병성을 처리할 수 있다는 것이다.

결론
파이톤은 강력하고 간단한 언어다.그 환경에서 배워야 할 것이 많지만, 이 언어와 그 기능에 대한 개술이 생겨서, 계속해서 시도해 볼 수 있습니다.
기계 학습에 관심이 있든지, 신축 가능한 응용 프로그램 구축에 관심이 있든지, 사용하기 쉬운 프로그래밍 언어로 작업 스크립트를 작성하든지, 파이톤은 당신에게 많은 것을 제공할 수 있다. 어떤 길을 가든지, 나는 이것이 유쾌한 길이라고 믿는다.
즐거운 코딩!
자세한 내용은 rarias.dev을 보거나 참조하십시오.