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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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이유 있는 선택 Go 언어

http://www.slideshare.net/HyunWoo05/go-58998476


Resource : http://go-lang.cat-v.org/pure-go-libs



"개발자 스킬에 Go 언어를 추가해야 하는 이유" 

Go는 범용 프로그래밍 언어로, 깔끔하고 간결하게 생산성 높은 프로그래밍이 가능하다. 작성한 코드를 빠르게 컴파일하고 가비지 컬렉션을 지원하며, 정적 자료형 언어이지만 동적 자료형 언어로 프로그램을 작성하는 것 같은 기분을 느끼게 해주는 매력적인 언어이다. 또한 동시성을 지원하는 코드를 쉽게 작성할 수 있다.









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파이썬정리 20160129

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







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http://www.bloter.net/archives/234334 

 

<데브포스트>는 160개의 해커톤 1만여개의 프로젝트, 1만3281명의 해커에게 그들이 해커톤에서 사용한 기술을 물었다. 이를 기반으로 기술, 언어, API 인기 순위가 담긴 ‘학생 해커 리포트‘도 공개했다. 해커톤 프로젝트에서 해당 언어, 기술이 얼마나 많이 태그 됐는지에 따라 순위가 집계됐다.

다음 순위들은 학생 해커톤에서 집계된 것이므로 몇 가지 유의할 점이 있다. 해커톤은 보통 24~48시간처럼 짧은 시간 안에 개발을 진행해야 한다. 그래서 API를 이용한 웹, 모바일 앱 개발이 주를 이룬다. 자원도 한정돼 있기에 무료 혹은 비용이 적은 기술을 사용하게 된다. 이 순위들은 실제 IT업계에서 쓰는 비중과는 차이가 날 수 있다.

기술 & API 순위

모바일 플랫폼

플랫폼 %
Android 38.2
iOS 22.7
Windows Phone 4.9

프로그래밍 언어

1 HTML/CSS 11 Ruby
2 JavaScript 12 XML
3 Python 13 Ajax
4 Java 14 Shell
5 C/C++ 15 Processing
6 PHP 16 Lua
7 Objective-C 17 CoffeeScript
8 C# 18 Go
9 Swift 19 MATLAB
10 JSON 20 OpenGL

*HTML은 프로그래밍 언어가 아니라 마크업 언어다. 하지만 거의 모든 웹 개발에서 쓰이기 때문에 포함됐다. 제이슨도 프로그래밍 언어가 아니지만 포함됐다.

스위프트는 출시된 지 13개월 밖에 안 됐지만 9위에 올랐다.

데이터베이스

1 MongoDB
2 MySQL
3 SQLite
4 PostgreSQL
5 FoundationDB

커뮤니케이션 API

1 Twilio
2 Yo
3 SendGrid
4 Moxtra
5 Mailjet

소셜 API

1 Facebook
2 Twitter
3 Reddit
4 Instagram
5 Google+

결제, 금융 API

1 Venmo
2 Paypal
3 Stripe
4 Braintree
5 Blockchain

벤모 API가 페이팔보다 더 많이 쓰였다.

 

 

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