파이썬은 간결한 문법과 강력한 활용성 덕분에 초보자부터 전문가까지 사랑받는 프로그래밍 언어입니다.
이번 글에서는 파이썬 기본 문법을 핵심만 정리하고, 실제 예제와 함께 실무에서 바로 활용할 수 있는 방법을 안내합니다
파이썬 기본 자료형
파이썬의 자료형을 이해하면 효율적이고 깔끔한 코드 작성이 가능합니다.
숫자형: 정수(
int
), 실수(float
), 복소수(complex
)x = 10
y = 3.14
z = 1 + 2j
print(type(x)) # <class 'int'>
print(abs(z)) # 2.236...
문자열:
"Hello"
,'Python'
,"""Multiline"""
text = "Python"
print(text.upper()) # PYTHON
리스트/튜플: 순서 있는 데이터 저장
my_list = [1, 2, 'apple']
my_tuple = (1, 2, 'apple')
딕셔너리: 키-값 쌍 저장
person = {'name': 'Alice', 'age': 30}
print(person['name']) # Alice
집합(set): 중복 없는 데이터 모음
{1,2,3}
불 자료형(bool): 참/거짓 판단에 활용
제어문과 반복문
코드 흐름을 제어하는 핵심 도구입니다.
조건문: if, elif, else
score = 85if score >= 90:
grade = "A"
elif score >= 80:
grade = "B"
else:
grade = "C"
print(grade)
- 반복문: for, while
- for i in range(1, 6):
- print(i
secret = 7)
- guess = 0
while guess != secret:
guess = int(input(“숫자 입력: “))
break/continue: 반복 제어
for i in range(1, 6):
if i == 3: continue
print(i)
함수와 모듈 활용
함수: 코드 재사용과 구조화
def add(a, b):return a + b
print(add(3, 5))
모듈: 코드 구조화와 외부 기능 활용
import mathprint(math.sqrt(16)) # 4.0
from math import sin
print(sin(math.pi/2)) # 1.0
외부 라이브러리: 데이터 분석(pandas, NumPy), 웹 크롤링(requests, BeautifulSoup), 시각화(matplotlib)
실전 예제
NumPy 벡터화 연산: 대규모 데이터 처리
import numpy as npdata = np.random.rand(1000000)
result = np.sqrt(data) * np.sin(data)
웹 크롤링: BeautifulSoup 활용
import requestsfrom bs4 import BeautifulSoup
html = requests.get("https://example.com").content
soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
print(soup.title.text)
파일 입출력 + 예외 처리
try:with open("data.txt", "r") as f:
print(f.read())
except FileNotFoundError:
print("파일 없음")
파이썬의 자료형, 제어문, 함수, 모듈과 실전 예제를 통해 코드 작성 능력과 문제 해결 능력을 강화할 수 있습니다. 꾸준한 학습과 실습으로 더 복잡한 프로그램에도 도전해 보세요!