https://www.python.org

print ("Hello, world!")

• 범용 프로그래밍 언어로, 간결하고 읽기 쉬운 문법의 특징이 있음
• 데이터 과학, 웹 개발, AI 등 다양한 분야에서 쓰이며, 라이브러리와 커뮤니티가 두터워 초보자부터 전문가까지 폭넓게 활용함
• GIL : 한 프로세스에서 바이트코드를 한 번에 한 스레드만 실행함, CPU 연산은 multiprocessing이나 네이티브 확장으로 우회하고 I/O 대기는 스레드나 asyncio로 충분함
  • 3.13부터 GIL을 끈 빌드가 실험적으로 제공되나 아직 기본값은 아님
• 가상 환경 : 프로젝트마다 venv 등으로 의존성을 격리, 전역 설치는 버전 충돌의 출발점
• 타입 힌트 : 실행에는 영향이 없고 mypy 같은 검사기가 읽는 표기에 가까움, 코드가 커질수록 이득이 큼

로컬 세팅

로컬 세팅

Libraries

Data Handling

• NumPy : 데이터 수치 계산 및 배열 처리에 용이함, 다차원 배열 생성 및 연산, 선형 대수, 통계 등에 적용
• Pandas : 데이터프레임 형태의 데이터 조작, 분석, CSV나 엑셀 등의 데이터를 읽고 그룹화, 필터링을 수행

ML

• TensorFlow : 딥러닝 프레임워크, 고성능 딥러닝 모델을 구현하고 배포
• PyTorch : 데이터 연구 중심의 딥러닝 프레임워크
• scikit-learn : 머신러닝 알고리즘 구현, 평가하는 라이브러리