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[Python] 개발환경 만들기



Python 전용 통합개발환경(IDE) 사용


• Enthought Canopy

    - 별도의 파이썬 설치 없이 아래 통합개발환경을 사용하면 자동으로 파이썬이 설치됨

    - CANOPY EXPRESS (Free) 다운로드 사이트 :

        https://www.enthought.com/products/canopy/


• Python 실행

   - Enthought Canopy 직접 활용

   - 커맨드 창 (터미널)

   - ipython 명령어 이용



* ipython이 좀 더 대화환경을 깔끔하게 제공.



이클립스 사용


• 파이썬 설치

    - 파이썬 다운로드 사이트 :

      https://www.python.org/downloads/

   - 파이썬 2.7.x 버전 사용


• 이클립스에서 파이썬 설치 방법

    - PyDev 플러그인 설치

    - 참고 사이트: http://arisu1000.tistory.com/27707


* PyDev가 있어야 제대로 설치 된 것
* Quick Auto-Config 클릭 → 시스템 내 파이썬 인터프리터 검색


추천하는 코딩 환경 구성 방법

• 1) Enthought Canopy 설치
• 2) 이클립스 설치 (설치가 안되어 있는 경우)
• 3) PyDev 플러그인 설치


- 두 가지 파이썬 코딩 환경을 합쳐 사용하는 것을 추천
- 기본적인 파이썬 설치보다 Canopy 설치가 더 유리
- 환경설정 관련된 것도 한꺼번에 설정 가능하고 도구 같이 설치 가능


..........................................................

파이썬 코딩 환경 구축
* Python 전용 통합개발환경(IDE) 사용 : Enthought Canopy 별도의 파이썬 설치 없이 자동으로
    파이썬 설치
* 이클립스 사용 : 이클립스에 파이썬을 직접 설치하여 사용
* 두 가지 방식을 모두 사용하여 파이썬 코딩 환경을 구축하는 것을 추천CANOPY EXPRESS (free) 다운로드 사이트
* http://www.enthought.com/products/canopy/파이썬 다운로드 사이트
* http://www.python.org/downloads/이클립스에 파이썬 설치 방법 : PyDev 플러그인 설치
* http://arisu1000.tistory.com/27707






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MIT 6.00 컴퓨터 공학과 프로그래밍(Python) 오픈 코스

 

http://www.hakawati.co.kr/387

 

MIT 공대에서 컴퓨터 공학과 프로그래밍 소개에 관한 강의가 유튜브에 올라왔다. 최근에 업로드된 강의가 있음에도 이 강의들을 정리한 이유는 아무래도 한글 자막이 잘 되어 있기 때문이다.

출처 : MIT OpenCourseWare YouTube

교수 : Eric Grimson, John Guttag

제 01강 - 연산이란 - 데이터 타입, 연산자 및 변수 소개

제 02강 - 연산자와 피연산자 - 분기문, 조건문 그리고 반복문

제 03강 - 공통 코드 패턴, 반복 프로그램

제 04강 - 기능을 통한 분해 및 추상화, 재귀 소개

제 05강 - 부동 소수점, 계통적 명세화, 루트 찾기

제 06강 - 이분법, 뉴턴/랩슨, 그리고 리스트 소개

제 07강 - 리스트와 가변성, 딕셔너리, 의사코드, 그리고 효율성 소개

제 08강 - 복잡성 - 로그, 선형, 이차 방정식, 지수 연산 알고리즘

제 09강 - 이진 탐색, 버블 그리고 분류 선택

제 10강 - 분할 정복 방법, 합병 정렬, 예외

제 11강 - 테스트와 디버깅

제 12강 - 디버깅 추가 강의, 배낭 문제, 동적 프로그래밍 소개

제 13강 - 동적 프로그래밍 - Overlapping subproblems, Optimal substructure

제 14강 - 배낭 문제 분석, 객체 지향 프로그래밍 소개

제 15강 - 추상 데이터 타입, 클래스와 메소드

제 16강 - 캡슐화, 상속, 쉐도잉

제 17강 - 연산 모델 - 랜덤워크 시뮬레이션

제 18강 - 시물레이션 결과 제시, Pylab, Plotting

제 19강 - 편향된 랜덤워크, 배포

제 20강 - 몬테카를로(Monte Carlo) 시뮬레이션, 추정 파이

제 21강 - 시뮬레이션 결과 검증, 곡선 적합, 선형 회귀

제 22강 - 일반, 균등 그리고 지수 분포 - 통계의 오류

제 23강 - 주식 시장 시뮬레이션

제 24강 - 과정 개요 - 컴퓨터 과학자들은 무엇을 하나요?

 

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 * 파이썬 추천 사이트

    한국어 자연어 처리 개발 http://konlpy.org/en/v0.4.4/

    SAP B1의 강력한 경쟁사 http://www.odoo.com

    MIT nueral Network http://ai6034.mit.edu/wiki/index.php?title=Lab_5

    기계학습 관련         http://pybrain.org

 

 

프로그램 언어 순위

http://www.tiobe.com/tiobe_index

 

 

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파이썬정리 20160129

http://www.slideshare.net/dahlmoon/20160129







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python IDE 프로그램 - PyCharm  : http://www.jetbrains.com/pycharm/download/

PyCharm 3.4

The intelligent Python IDE with unique code assistance and analysis, for productive Python development on all levels.

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Faker: Populate fake data with Python

faker

 

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