(Python) Python의 기본 명령 배우기

이번 게시에서는 파이썬의 기본 명령어 중에서 주석 처리, PIP에서 외부 라이브러리 설치, print 함수 사용, 모듈 가져오기(import), 사칙 연산 등에 대해 자세히 배웁니다.

주석 달기 및 주석 처리 방법

파이썬에서 #로 시작하면 #에서 줄 끝까지 주석으로 처리됩니다.

주석은, 그 코드가 하는 기능을 설명하거나, 주의해야 할 내용등을 적어 둡니다.

주석이 있는지 여부에 관계없이 프로그램 실행 결과에는 영향을 미치지 않습니다.

그러나 주석을 사용하면 파이썬 코드를 오래 작성해도 즉시 전체 코드 순서를 이해하는 것이 쉽습니다.

특히 공동으로 개발하는 경우 코멘트에 코드 설명이 있으면 다른 개발자가 코드를 쉽게 이해할 수 있습니다.

코멘트가 없어도 프로그램의 실행 결과는 동일하기 때문에, #로 시작하는 후반은 실행되지 않는 것을 기억해 주세요.

<아래 예 참조>

# 다음 코드는 반지름을 이용하여 원의 면적을 출력하는 코드이다
반지름 = 4
면적 = 3.14 * 반지름 * 반지름
면적 #주석처리

<실행 결과>

pip install requests

pip uninstall requests

pip freeze > requirements.txt

freeze를 사용하여 requirements.txt에 저장된 라이브러리를 일괄 설치할 때 명령줄에서 다음과 같이 실행합니다.

pip install -r requirements.txt

pip uninstall -r requirements.txt

# 변수 값 확인 2가지 방법
a = 1.5
b = 2 * 3 + 1
print(a)
print(b)

<실행 결과>
1.5
7

# print 를 사용하여 감사합니다 출력하기
#첫번째 방법
print('감사합니다')
print("감사합니다")
#두번째 방법
a="감사합니다"
print(a)

<실행 결과>
감사합니다
감사합니다
감사합니다

print(1, 2, 3, sep=', ') # sep 구분기호

<실행 결과>
1, 2, 3

설치된 모듈 가져오기

Python 스크립트는 미리 작성된 모듈을 import 문을 사용하여 호출할 수 있습니다.

모듈을 하나로 정리한 것을 패키지, 모듈과 패키지를 라이브러리라고 부릅니다.

Python이 기본적으로 제공하는 패키지와 모듈을 표준 라이브러리라고합니다.

직접 작성하여 모듈 및 패키지를 작성할 수도 있습니다.

import numpy as np
import pandas as pd

모듈, 패키지의 import 문에서 호출할 수 있습니다.

모듈의 함수와 같은 특정 구성 요소를 사용하는 경우 모듈 이름 뒤에 점(.)을 사용하여 호출합니다.

Python의 기본 모듈인 time 모듈을 사용하여 sleep 함수를 사용하면 다음 항목을 실행하기 전에 지정한 시간을 주어 실행합니다.

import time
print(5*5*5*5)
time.sleep(10) #위아래 사이에서 10초의 시간을 준다는 의미
print(2*2*2*2*2)

print(4 + 10)
100 + 100
50 + 5

<실행 결과>
14
55

# 뺄셈 -
100 - 20
222 - 111

<실행 결과>
111

곱하기( * )

# 곱셈 *
6 * 2

<실행 결과>
12

# 제곱 **
2 ** 5

<실행 결과>
32

# 나눗셈 /
10 / 4

<실행 결과>
2.5

# 나눗셈의 몫 //
10 // 3

<실행 결과>
3

# 나머지 %
10 % 3

<실행 결과>
1

%matplotlib inline
import matplotlib.pyplot as plt

# -10에서 +10까지 100개의 숫자 생성
x = np.linspace(-10, 10, 100)

# sin함수 배열 생성
y = np.sin(x)

# plot 명령어로 그래프로 시각화
plt.plot(x, y, marker="x")

(<matplotlib.lines.Line2D at 0x7f0c8c6a8850>)

import pandas as pd

data = {'Name': ("John", "Anna", "Peter", "Linda"),
        'Location' : ("New York", "Paris", "Berlin", "London"),
        'Age' : (24, 13, 53, 33)
        }

data_pandas = pd.DataFrame(data)
data_pandas