실제 세계에서 가장 매력적인 12가지 Python 응용 프로그램 [2022]

Python이 코딩 및 데이터 과학 커뮤니티에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나라는 것은 잘 알려진 사실입니다. 하지만 파이썬이 왜 그렇게 인기가 있는지 궁금해 한 적이 있습니까? Python의 세계적인 성공과 명성의 비결은 무엇입니까?

한 줄로 답을 드리겠습니다. Python은 최고의 프로그래밍 언어 중 하나입니다!

개발 및 데이터 과학에 필요한 것이 무엇이든 이름을 지정하면 Python이 처리할 수 있습니다. Python은 객체 지향, 구조 및 기능 프로그래밍의 기능을 통합하는 오픈 소스, 고급, 범용 프로그래밍 언어입니다.

Guido Van Rossum이 1989년에 만든 Python은 Python 코드의 가독성을 향상시키는 DRY(Don't Repeat Yourself) 원칙을 강조합니다. Python의 강력한 문자열 조작, 사용자 친화적인 라이브러리의 방대한 컬렉션 및 쉬운 셸 액세스는 반복적인 작업을 빠르게 자동화하는 데 유용한 도구입니다.

Python의 간단한 구문을 사용하면 읽을 수 있는 코드를 작성할 수 있으며, 이를 복잡한 소프트웨어 개발 프로세스에 추가로 적용하여 테스트 주도 소프트웨어 애플리케이션 개발, 기계 학습 및 데이터 분석을 용이하게 할 수 있습니다. Python은 Windows, Linux 및 iOS를 포함한 모든 주요 운영 체제에서 실행할 수 있습니다.

Python은 플랫폼 간 운영 체제에서 작동하기 때문에 웹 앱, 게임 앱, 엔터프라이즈 수준 응용 프로그램, ML 앱, 이미지 처리, 텍스트 처리 등을 포함한 많은 응용 프로그램을 개발하는 데 사용할 수 있습니다.

그러나 타고난 단순성과 다재다능함 외에도 Python을 돋보이게 하는 것은 광범위한 개발 및 데이터 과학 요구 사항을 충족할 수 있는 방대한 라이브러리 및 패키지 모음입니다.

Python을 "최고 중 최고"로 만드는 이유는 무엇입니까?

다음은 모든 기술 수준의 전문가에게 탁월한 도구가 되는 Python의 가장 주목할만한 기능 중 일부입니다.

파이썬 = 단순성

이 점을 충분히 강조할 수는 없지만 Python은 배우기 쉬울 뿐만 아니라 사용 및 구현도 쉽습니다. 영어와 유사한 구문을 사용하면 며칠 만에 Python 코딩의 핵심을 마스터할 수 있습니다. 또한 Python은 동적으로 유형이 지정되므로 들여쓰기가 필수이므로 가독성 요소가 향상됩니다.

오픈 소스 언어입니다

Python을 설치하고 사용하기 위해 비용을 지불할 필요가 없습니다. Python은 오픈 소스입니다. 이것이 의미하는 바는 Python의 소스 코드가 대중에게 무료로 제공된다는 것입니다. Python 공식 웹사이트 에서 다운로드할 수 있습니다 . 뿐만 아니라 Python은 FLOSS(Free/Libre and Open Source Software) 모델을 지원하므로 이를 변경하고 배포할 수도 있습니다. 이를 통해 Python 커뮤니티는 이를 조정하고 기능을 지속적으로 개선할 수 있습니다.

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고급 언어입니다

Python은 고급 언어이므로 시스템 아키텍처를 기억할 필요가 없으며 메모리 관리를 수행할 필요도 없습니다. 이 기능은 Python의 사용자 친화성에 기여합니다.

해석된다

코드를 컴파일한 다음 실행해야 하는 C++ 및 Jave와 같은 컴파일된 언어와 달리 Python은 해석된 언어입니다. 이것이 의미하는 바는 소스 코드를 한 번에 모두 실행하는 대신 Python이 한 줄씩 실행한다는 것입니다. 이렇게 하면 코드를 작성하는 동안 수행할 수 있으므로 Python 코드를 더 쉽게 디버그할 수 있습니다.

객체 지향적이고 기능적입니다.

객체 지향 프로그래밍 언어는 실제 데이터를 모델링할 수 있는 반면 기능 언어는 기능(재사용 가능한 코드)에 중점을 둡니다. Python은 객체 지향 및 함수형 프로그래밍 기능을 모두 지원합니다. 또한 Python은 Java와 달리 다중 상속을 지원합니다.

휴대용이다

Python은 이식 가능하고 매우 유연합니다. 즉, Windows 시스템 또는 Linux 시스템용으로 작성된 Python 코드는 iOS에서도 실행될 수 있으며 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 코드를 변경할 필요가 없습니다. 따라서 Python을 사용하면 다른 시스템에 대해 다른 코드를 작성할 필요가 없습니다(Python 코드에 시스템 종속 기능이 없는지 확인하십시오).

확장 및 내장 가능

Python은 확장 가능한 언어입니다. Python 코드의 특정 부분을 C++와 같은 다른 프로그래밍 언어로 작성할 수 있기 때문입니다. 마찬가지로 다른 언어의 소스 코드에 Python 코드를 포함할 수도 있습니다. 이를 통해 Python의 스크립팅 기능을 다른 언어로 작성된 코드에 통합할 수 있습니다.

방대한 라이브러리 컬렉션과 함께 제공됩니다.

Python을 다운로드하면 Python과 함께 광범위한 Python 라이브러리 컬렉션이 자동으로 다운로드됩니다. 이러한 라이브러리는 내장되어 있으므로 모든 항목에 대해 개별 코드를 작성할 필요가 없습니다. Python에는 웹 브라우저, 스레딩, 데이터베이스, 정규식, 이미지 조작, 문서 생성, 단위 테스트, CGI, 이메일 등을 위한 라이브러리와 패키지가 있습니다.

이제 우리는 Python이 얼마나 훌륭한 도구인지에 대해 길게 이야기했으므로 Python의 12가지 실제 응용 프로그램을 확인해 보겠습니다.

12 Python의 실제 응용 프로그램

1. 웹 개발

웹 개발과 관련하여 Python은 최고의 도구여야 합니다. 왜요?

Python은 웹 개발을 위한 다양한 옵션을 제공하기 때문입니다. 예를 들어 웹 프레임워크를 개발하기 위한 Django, Pyramid, Flask 및 Bottle이 있고 Plone 및 Django CMS와 같은 고급 콘텐츠 관리 시스템도 있습니다. 이러한 웹 프레임워크에는 콘텐츠 관리, 데이터베이스 상호 작용 및 HTTP, SMTP, XML, JSON, FTP, IMAP 및 POP와 같은 인터넷 프로토콜과의 인터페이스와 같은 작업을 단순화하는 표준 라이브러리 및 모듈이 포함되어 있습니다.

Python 웹 프레임워크는 보안, 확장성 및 유연성으로 유명합니다. 여기에 추가하기 위해 Python의 패키지 색인에는 Requests, BeautifulSoup, Paramiko, Feedparser 및 Twisted Python과 같은 유용한 라이브러리가 함께 제공됩니다.

2. 게임 개발

앞서 언급했듯이 Python에는 대화형 게임 개발에 유용한 많은 유용한 확장(라이브러리)이 포함되어 있습니다. 예를 들어 PySoy(Python 3을 지원하는 3D 게임 엔진) 및 PyGame과 같은 라이브러리는 게임 개발에 널리 사용되는 두 가지 Python 기반 라이브러리 입니다. Python은 Battlefield 2, Frets on Fire, World of Tanks, Disney의 Toontown Online, Vega Strike 및 Civilization-IV와 같은 인기 있는 게임의 기반입니다.

게임 개발 외에도 게임 디자이너는 레벨 디자인이나 대화 트리 생성과 같은 특정 작업을 단순화하는 도구를 개발하는 데 Python을 사용할 수 있으며 이러한 도구를 사용하여 기본 게임 엔진에서 사용할 수 있는 형식으로 해당 작업을 내보낼 수도 있습니다. 또한 Python은 많은 게임 엔진에서 스크립팅 언어로 사용됩니다.

3. 과학 및 수치 응용

방대한 라이브러리 기반 덕분에 Python은 과학 및 수치 컴퓨팅에서 중요한 도구가 되었습니다. 실제로 Python은 계산 및 과학 데이터 처리를 처리하는 응용 프로그램에 대한 골격을 제공합니다. FreeCAD(3D 모델링 소프트웨어) 및 Abaqus(유한 요소 방법 소프트웨어)와 같은 앱은 Python으로 코딩됩니다.

과학 및 수치 계산에 가장 유용한 Python 패키지는 다음과 같습니다.

• SciPy(과학 숫자 라이브러리)
• Pandas(데이터 분석 라이브러리)
• IPython(명령 셸)
• 숫자 파이썬(기본 숫자 패키지)
• Natural Language Toolkit(수학 및 텍스트 분석)

4. 인공 지능과 머신 러닝

AI 및 ML 모델과 프로젝트는 본질적으로 기존 소프트웨어 모델과 다릅니다. AI/ML 프로젝트에 대해 이야기할 때 사용되는 도구와 기술, 필요한 기술은 기존 소프트웨어 프로젝트 개발에 사용되는 것과 완전히 다릅니다. AI/ML 응용 프로그램에는 안정적이고 안전하며 유연한 언어가 필요하며 이러한 프로젝트의 다양한 고유한 요구 사항을 처리할 수 있는 도구가 장착되어 있습니다. Python은 이러한 모든 특성을 갖추고 있으므로 데이터 과학 전문가가 가장 선호하는 언어 중 하나가 되었으며 Python은 데이터 과학 과정에서 필수 도구입니다.

Python의 단순성, 일관성, 플랫폼 독립성, 리소스가 풍부한 라이브러리의 훌륭한 컬렉션, 활발한 커뮤니티는 Python을 AI 및 ML 애플리케이션 개발을 위한 완벽한 도구로 만듭니다. AI 및 ML을 위한 최고의 Python 패키지는 다음과 같습니다.

• 고급 컴퓨팅을 위한 SciPy
• 범용 데이터 분석을 위한 팬더
• 데이터 시각화를 위한 Seaborn
• ML을 위한 Keras, TensorFlow 및 Scikit-learn
• 고성능 과학 컴퓨팅 및 데이터 분석을 위한 NumPy

이러한 라이브러리 외에도 AI 및 ML 프로젝트에 유용한 NLTK, Caffee, PyTorch 및 Accord.NET과 같은 다른 Python 기반 라이브러리도 있습니다.

5.데스크탑 GUI

Python은 영어와 유사한 구문을 자랑할 뿐만 아니라 모듈식 아키텍처와 여러 운영 체제에서 작동하는 기능도 갖추고 있습니다. 이러한 측면은 풍부한 텍스트 처리 도구와 결합되어 Python을 데스크탑 기반 GUI 응용 프로그램 개발에 탁월한 선택으로 만듭니다.

Python은 데스크탑 애플리케이션 개발을 쉽게 만드는 많은 GUI 툴킷과 프레임워크를 제공합니다. PyQt, PyGtk, Kivy, Tkinter, WxPython, PyGUI 및 PySide는 개발자가 고기능 GUI(그래픽 사용자 인터페이스)를 만들 수 있게 해주는 최고의 Python 기반 GUI 프레임워크 중 일부입니다.

6. 소프트웨어 개발

Python 패키지 및 응용 프로그램은 소프트웨어 개발 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 합니다. 과학 및 수치 컴퓨팅을 포함하는 복잡한 응용 프로그램 개발에서 데스크톱 및 웹 응용 프로그램 개발에 이르기까지 Python은 모든 작업을 수행할 수 있습니다. 이것이 소프트웨어 개발자가 빌드 제어, 테스트 및 관리를 위한 지원 언어로 Python을 사용 하는 이유입니다.

예를 들어 SCons는 빌드 제어를 위해 명시적으로 설계되었으며 Buildbot 및 Apache Gump는 자동화된 연속 컴파일 및 테스트를 허용하며 Roundup 및 Trac은 버그 추적 및 프로젝트 관리에 적합합니다.

Python은 또한 데이터 분석 및 시각화를 지원하므로 추가 노력과 시간 투자를 뺀 맞춤형 솔루션 생성 프로세스를 더욱 단순화합니다.

7. 엔터프라이즈급/비즈니스 애플리케이션

엔터프라이즈 수준 소프트웨어 또는 비즈니스 응용 프로그램은 가독성, 확장성 및 확장성과 같은 기능을 요구하는 표준 응용 프로그램과 크게 다릅니다. 기본적으로 비즈니스 응용 프로그램은 개별 고객의 요구 사항보다는 조직의 요구 사항에 맞게 설계되었습니다.

따라서 이러한 애플리케이션은 기존 데이터베이스 및 웹이 아닌 앱과 같은 레거시 시스템과 통합할 수 있어야 합니다. 비즈니스 응용 프로그램이 개발되기 때문에 조직 운영 모델의 특정 요구 사항을 충족하기 위한 사용자 지정 요구 사항을 염두에 두고 개발하기 때문에 전체 개발 프로세스가 매우 복잡해집니다.

여기에서 Python이 상당한 차이를 만들 수 있습니다. Python 고성능, 확장성, 유연성 및 가독성은 완전한 기능을 갖춘 효율적인 비즈니스 응용 프로그램을 개발하는 데 필요한 기능일 뿐입니다. 또한 Python에는 다음과 같은 비즈니스 애플리케이션 개발을 위한 다른 도구가 있습니다.

• Odoo는 완전한 엔터프라이즈 관리 애플리케이션 제품군을 구성하는 올인원 관리 소프트웨어입니다.
• 3계층의 고급 범용 애플리케이션 플랫폼인 Tryton은 비즈니스 애플리케이션을 구축하기 위한 또 다른 환상적인 도구입니다.

자세히 알아보기: 최고의 Python 도구

8. 교육 프로그램 및 훈련 과정

초보자에게 친숙한 프로그래밍 언어가 있다면 바로 Python입니다. 우리는 전에도 그것을 여러 번 말했고 그것을 반복하고 있습니다. 파이썬은 영어와 유사한 매우 간단한 구문을 가지고 있습니다. 학습 곡선이 짧기 때문에 초보자에게 탁월한 선택입니다. Python의 쉬운 학습 곡선과 단순성은 초급 및 고급 수준 모두에서 교육 프로그램에서 Python이 가장 많이 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나인 두 가지 주요 이유입니다.

그러나 Python은 입문용 언어로 훌륭할 뿐만 아니라 전 세계의 전문 개발자와 코더조차도 Python에 크게 의존하고 있습니다.

9. 언어 발달

수년 동안 Python의 디자인 및 모듈 아키텍처는 Boo, Swift, CoffeeScript, Cobra 및 OCaml과 같은 많은 새로운 프로그래밍 언어 개발에 영감을 주었습니다. 이러한 모든 언어는 객체 모델, 구문 및 들여쓰기와 같은 이유로 Python과 많은 유사점을 공유합니다.

10. 운영 체제

예, Python은 Linux 배포판에서 가장 널리 사용되는 많은 운영 체제의 숨겨진 요소이기도 합니다. Linux 기반 Ubuntu의 Ubiquity Installer와 Fedora 및 Red Hat Enterprise의 Anaconda Installer는 Python으로 코딩되어 있습니다. Gentoo Linux조차도 Python Portage(패키지 관리 시스템)를 활용합니다. 일반적으로 Python은 C 프로그래밍 언어와 결합되어 운영 체제를 설계하고 개발합니다.

11. 웹 스크래핑 애플리케이션

Python은 웹 사이트와 웹 페이지에서 방대한 양의 데이터를 추출하는 멋진 도구입니다. 가져온 데이터는 일반적으로 구인 목록, 가격 비교, R&D 등 다양한 실제 프로세스에서 사용됩니다.

BeautifulSoup, MechanicalSoup, Scrapy, LXML , Python Requests, Selenium 및 Urllib는 최고의 Python 기반 웹 스크래핑 도구입니다.

12. 이미지 처리 및 그래픽 디자인 응용 프로그램:

위에서 언급한 모든 용도와 함께 Python은 이미지 처리 및 그래픽 디자인 응용 프로그램에서 고유한 사용 사례도 찾습니다. 프로그래밍 언어는 Inkscape, GIMP, Paint Shop Pro 및 Scribus와 같은 2D 이미징 소프트웨어를 설계 및 구축하는 데 전 세계적으로 사용됩니다. 또한 Python은 Blender, Houdini, 3ds Max, Maya, Cinema 4D 및 Lightwave와 같은 여러 3D 애니메이션 패키지에서 사용됩니다.

결론

Python의 이러한 다재다능하고 다양한 실제 응용 프로그램에 대해 읽은 후에는 Python이 거의 모든 개발 요구 사항을 처리할 수 있다는 결론을 내리는 것이 안전합니다. 지난 몇 년 동안 Python 응용 프로그램은 데이터 과학 분야, 특히 기계 학습 분야에서도 새로운 견인력을 얻었습니다.

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