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파이썬 Python 기초 가이드 - 이 책 한 권이면 끝!
2. ⚙️ Python 설치 및 실행 환경 구축
와이웨이브이퍼블리싱
|
박빈
|
2025-02-12
16
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저자 소개
📖 서평 | "파이썬 Python 기초 가이드 – 이 책 한 권이면 끝!"
📢 출판사 서평 | "파이썬 Python 기초 가이드 – 이 책 한 권이면 끝!"
Chapter 1: 🐍 Python 개요와 개발 환경 설정
1. 🖥️ 프로그래밍 언어 개요 및 Python의 특징
1.1 🔹 프로그래밍 언어란?
1.2 🚀 Python의 주요 특징
2. ⚙️ Python 설치 및 실행 환경 구축
2.1 🏗 Python 설치
2.2 🌍 가상 환경 설정
2.3 🛠️ 개발 도구
3. ▶️ 기본적인 Python 실행 방법
3.1 🖥️ 인터프리터 vs 스크립트 실행
4. 🏁 첫 번째 Python 프로그램 작성 및 실행
4.1 🖨 기본적인 출력
4.2 ⌨️ 사용자 입력 받기
4.3 🔢 기본 연산 수행
5. ⚡ 개발 생산성을 높이는 필수 툴과 플러그인
5.1 🎨 코드 포매터 및 린터
5.2 📓 Jupyter Notebook 활용
5.3 📦 Python 패키지 관리
Chapter 2: 🐍 Python 기본 문법과 자료형
1. 📌 변수와 데이터 타입
1.1 🔢 기본 데이터 타입
2. 🔄 형 변환 (Casting) 및 데이터 타입 확인
3. ➕ 연산자 (산술, 비교, 논리, 비트 연산자)
3.1 🔢 산술 연산자
3.2 🔍 비교 연산자
3.3 🔄 논리 연산자
3.4 🔧 비트 연산자
4. 🔤 문자열 조작 (슬라이싱, 포맷팅, 주요 메서드 활용)
4.1 ✂️ 문자열 슬라이싱
4.2 🏷 문자열 포맷팅
4.3 📌 주요 문자열 메서드
5. ⚙️ Python의 동적 타이핑과 타입 힌트
5.1 🔄 동적 타이핑
5.2 📌 타입 힌트 사용
Chapter 3: 제어문과 반복문
1. ✅ 조건문 (if, elif, else)
2. 🔄 반복문 (for, while)과 활용 예제
2.1 🔹 for문
2.2 🔹 while문
3. 🔁 중첩 반복문 및 break, continue, pass
3.1 ⛔ break 문
3.2 🔀 continue 문
3.3 ⏭ pass 문
4. ⚡ 리스트 컴프리헨션과 반복문 최적화
5. ⚠️ 예외 처리 (try-except, finally)
5.1 🛑 기본 예외 처리
5.2 🔄 여러 개의 예외 처리
5.3 🔚 finally 문
Chapter 4: 함수와 스코프
1. 🚀 함수의 기본 개념 및 정의 (def)
1.1 🏗️ 함수 정의 및 호출
1.2 🎯 기본값을 가진 매개변수
2. 🔄 매개변수와 반환값 (*args, **kwargs)
2.1 📌 *args 사용 (가변 인수)
2.2 📌 **kwargs 사용 (키워드 인수)
3. 🔒 글로벌 변수와 지역 변수 (변수 스코프)
3.1 📍 지역 변수
3.2 🌍 글로벌 변수
4. ⚡ 람다 함수 (lambda)와 활용
4.1 ⚙️ 기본적인 람다 함수
4.2 🎛️ 람다 함수 활용
5. 🔄 재귀 함수와 실행 흐름 분석
5.1 🔁 기본적인 재귀 함수
5.2 🧩 실행 흐름 분석
Chapter 5: 리스트, 튜플, 딕셔너리, 집합 자료구조
1. 📌 리스트 (list)와 주요 메서드
1.1 📋 리스트 생성 및 기본 연산
1.2 🛠️ 주요 메서드
2. 🔹 튜플 (tuple)의 불변성 및 활용
2.1 🎯 튜플 생성 및 기본 연산
2.2 🔄 튜플 활용
3. 🔑 딕셔너리 (dict)와 키-값 쌍 관리
3.1 📜 딕셔너리 생성 및 기본 연산
3.2 🛠️ 주요 메서드
4. 🏗️ 집합 (set)과 중복 제거, 교집합, 합집합 연산
4.1 🎲 집합 생성 및 기본 연산
4.2 🛠️ 집합 연산
5. 🚀 리스트와 딕셔너리의 성능 비교 및 최적화
5.1 ⏳ 리스트 탐색 성능
5.2 ⚡ 딕셔너리 탐색 성능
Chapter 6: 파일 입출력 (I/O)
1. 📂 파일 읽기 (open, read, with문 활용)
1.1 📖 기본적인 파일 읽기
1.2 🔄 with문 활용 (자동으로 파일 닫기)
1.3 📜 줄 단위 읽기
2. ✍️ 파일 쓰기 (write, writelines)
2.1 📝 텍스트 쓰기
2.2 📄 여러 줄 쓰기
3. 📊 JSON, CSV 파일 입출력
3.1 📂 JSON 파일 저장 및 불러오기
3.2 📑 CSV 파일 저장 및 불러오기
4. 💾 데이터 저장 및 불러오기 (pickle, shelve)
4.1 📦 pickle 모듈 사용 (바이너리 파일 저장)
4.2 📚 shelve 모듈 사용 (딕셔너리 형태 저장)
5. ⚠️ 파일 예외 처리 및 최적화
5.1 🚨 파일 예외 처리
5.2 ⚡ 파일 입출력 최적화
Chapter 7: 객체 지향 프로그래밍 (OOP) 기초
1. 🏗️ 클래스와 객체 개념
2. 🔄 생성자 (__init__)와 소멸자 (__del__)
2.1 🏗️ 생성자 (__init__)
2.2 💥 소멸자 (__del__)
3. 🔑 인스턴스 변수와 클래스 변수
3.1 🔹 인스턴스 변수
3.2 🔷 클래스 변수
4. ⚙️ 메서드 (self, classmethod, staticmethod)
4.1 📌 인스턴스 메서드 (self)
4.2 🔧 클래스 메서드 (@classmethod)
4.3 🎯 정적 메서드 (@staticmethod)
5. 📏 객체 지향 설계 원칙 개요 (SOLID 원칙)
Chapter 8: 객체 지향 프로그래밍 (OOP) 심화
1. 🏗️ 상속과 다형성 (inheritance, super())
1.1 📜 기본 상속 예제
1.2 🔗 super()를 이용한 부모 클래스 호출
2. 🔄 메서드 오버라이딩과 다중 상속
2.1 🔃 메서드 오버라이딩 (Method Overriding)
2.2 🔀 다중 상속 (Multiple Inheritance)
3. 🔒 캡슐화 (private, protected 속성)
3.1 🔐 Private 속성 (__ 사용)
3.2 🔏 Protected 속성 (_ 사용)
4. 🏛️ 추상 클래스와 인터페이스 (ABC 모듈)
4.1 📜 추상 클래스 구현
5. 🏗️ 디자인 패턴 개요 및 실용 사례
5.1 🔄 싱글톤 패턴 (Singleton Pattern)
5.2 🏭 팩토리 패턴 (Factory Pattern)
Chapter 9: 모듈과 패키지 활용
1. 📦 모듈과 패키지의 개념 및 활용
1.1 📌 모듈 불러오기
1.2 🔄 특정 함수만 불러오기
1.3 ✍️ 사용자 정의 모듈 사용
2. 🔧 표준 라이브러리 (os, sys, datetime, random)
2.1 🖥️ os 모듈 (운영체제 관련 기능)
2.2 ⚙️ sys 모듈 (시스템 관련 정보)
2.3 📅 datetime 모듈 (날짜 및 시간 처리)
2.4 🎲 random 모듈 (난수 생성)
3. 🏗️ 사용자 정의 모듈 만들기 및 활용
3.1 📜 모듈 생성
3.2 🛠️ 모듈 사용
4. 🔗 외부 라이브러리 설치 및 사용 (pip, virtualenv)
4.1 📥 pip를 이용한 라이브러리 설치
4.2 🏗️ 가상 환경 설정 (virtualenv)
4.3 📂 가상 환경 내에서 패키지 설치 및 관리
5. 🏗️ Python 프로젝트 구조화 및 모듈 관리
5.1 🏛️ 프로젝트 구조 예제
5.2 📌 __init__.py 파일 사용
5.3 🏗️ 모듈과 패키지 사용 예제
Chapter 10: 예외 처리와 디버깅
1. ⚠️ 예외 처리의 개념 및 필요성
1.1 🚨 예외가 발생하는 사례
2. 🛠️ try-except-finally 활용 및 예제
2.1 ✅ 기본적인 예외 처리
2.2 🔄 여러 개의 예외 처리
2.3 🔚 finally 블록 사용
3. 🚀 예외 발생 (raise) 및 사용자 정의 예외
3.1 🔼 예외 강제 발생 (raise)
3.2 🔧 사용자 정의 예외 클래스
4. 🕵️ 디버깅 도구 활용 (pdb, logging 모듈)
4.1 🐛 pdb를 활용한 디버깅
4.2 📝 logging 모듈 활용
5. 🧐 효율적인 오류 해결 방법
5.1 🔎 예외 발생 위치 추적
5.2 ✅ 디버깅 시 체크리스트
Chapter 11: 데이터 분석 기초 (NumPy, Pandas)
1. 🧮 NumPy 배열과 벡터 연산 (ndarray)
1.1 🔹 NumPy 배열 생성
1.2 🔄 배열 연산
1.3 🏗️ 다차원 배열 생성
2. 📊 Pandas DataFrame 생성 및 조작
2.1 📋 Series 생성
2.2 🏛️ DataFrame 생성
2.3 🔧 DataFrame 데이터 추가 및 삭제
3. 🔍 데이터 필터링 및 정렬
3.1 🎯 조건을 이용한 필터링
3.2 📌 정렬
4. 🚀 결측치 처리 및 데이터 정제
4.1 ⚠️ 결측치 확인 및 처리
5. 📊 데이터 시각화 (matplotlib, seaborn 간략 소개)
5.1 📈 Matplotlib을 이용한 기본 그래프
5.2 📊 Seaborn을 이용한 히스토그램
Chapter 12: 🌐 웹 스크래핑 (BeautifulSoup, Selenium)
1. 🕵️ 웹 크롤링 개념 및 활용 사례
1.1 📌 웹 크롤링 활용 사례
2. 🔗 requests를 활용한 웹 데이터 가져오기
2.1 🌍 기본적인 웹 요청
2.2 🛠️ HTTP 요청 헤더 설정
3. 🏗️ BeautifulSoup을 활용한 HTML 파싱
3.1 📜 HTML 파싱 및 요소 선택
3.2 🔍 특정 태그 검색 및 데이터 추출
3.3 🎯 CSS 선택자를 이용한 데이터 추출
4. 🤖 동적 웹페이지 크롤링 (Selenium 활용)
4.1 ⚙️ Selenium 설치 및 기본 설정
4.2 🎛️ 버튼 클릭 및 스크롤 조작
5. 💾 웹 스크래핑 데이터 저장 및 활용
5.1 📂 CSV 파일 저장
5.2 📜 JSON 파일 저장
Chapter 13: 🗄️ 데이터베이스 (SQLite, MySQL, PostgreSQL)
1. 🏛️ SQL 기본 개념 및 CRUD 연산
1.1 📌 기본적인 CRUD 연산
2. 📂 SQLite를 활용한 로컬 데이터베이스 관리
2.1 🛠️ SQLite 데이터베이스 생성 및 기본 조작
3. 🔗 Python과 MySQL 연동 (mysql-connector)
3.1 🔄 MySQL 데이터베이스 연결 및 데이터 조작
4. ⚙️ ORM 개념 및 SQLAlchemy 활용
4.1 🏗️ SQLAlchemy를 사용한 데이터베이스 조작
5. 🚀 대용량 데이터 처리 및 최적화 기법
5.1 🔍 인덱스 활용
5.2 🔄 배치 처리 (Bulk Insert)
5.3 🔗 커넥션 풀링
Chapter 14: ⚡ 병렬 처리와 최적화
1. 🔀 멀티스레딩 (threading)과 멀티프로세싱 (multiprocessing)
1.1 🔹 멀티스레딩 (threading)
1.2 🔸 멀티프로세싱 (multiprocessing)
2. ⏳ 비동기 프로그래밍 (asyncio) 개념 및 활용
3. 📥 큐 (queue)를 활용한 작업 스케줄링
4. 🏗️ 메모리 최적화 기법 (generator, yield)
5. 📊 Python 성능 프로파일링 (cProfile, timeit)
5.1 📌 cProfile을 활용한 성능 분석
5.2 ⏱️ timeit을 활용한 실행 시간 측정
Chapter 15: 🚀 프로젝트 기반 실전 활용
1. 🖥️ 간단한 Python 애플리케이션 개발
1.1 📜 CLI 애플리케이션 (할 일 목록 프로그램)
1.2 🖱️ 간단한 GUI 애플리케이션 (Tkinter 활용)
2. 📊 데이터 분석 프로젝트 (웹 크롤링 + Pandas + 시각화)
2.1 🌐 웹 크롤링 및 데이터 수집
2.2 📉 데이터 시각화
3. 🌍 웹 API 개발 (Flask 또는 FastAPI)
3.1 🛠️ Flask 기반 간단한 API
3.2 ⚡ FastAPI 기반 API
4. 🤖 머신러닝 기초 개념 및 scikit-learn 활용
4.1 🏗️ 데이터셋 로드 및 분할
4.2 🎯 간단한 분류 모델 적용
5. 🚢 프로젝트 배포 및 코드 최적화
5.1 📦 Python 애플리케이션 패키징
5.2 🐳 Docker를 활용한 배포
📚 부록 (Appendix)
1. 🎨 Python 스타일 가이드 (PEP8)
1.1 📝 기본 코드 스타일
1.2 🏷️ 변수 및 함수 네이밍 규칙
1.3 ⚡ 불필요한 공백 제거
2. 🔗 Git을 활용한 코드 관리
2.1 🛠️ Git 기본 명령어
2.2 🌿 브랜치와 협업
3. 📦 패키징 및 배포 (PyPI, setuptools)
3.1 📜 setup.py 예제
3.2 🚀 PyPI 업로드
4. 📚 추가 학습을 위한 추천 자료 및 프로젝트 아이디어
4.1 🔍 추천 자료
4.2 💡 프로젝트 아이디어
판 권