[Python] 외부 모듈

 

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프로그래밍 언어에 조금이라도 관심이 있는 사람이라면 numpy, Django, Tensor flow... 와 관련된 책이나

 

키워드를 보았을것이다. 이런 항목들이 바로 외부 모듈이다.

 

요즘 흔히들 말하는 인공지능, 머신러닝들을 공부하기 위해선 외부 모듈의 공부 역시 필수적으로 행 해져야 한다.

 

 

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외부 모듈 설치

 

window + R 키를 눌러 프로그램 실행 창을 띄우고 cmd를 입력하면 나타나는 명령 프롬프트 창에서

 

pip install 모듈 이름을 통해 모듈을 설치할 수 있다.

 

pip는 여러 가지 기능을 가지고 있는 예약어이고 이와 관련된 내용은 pip 문서를 참고하자

 

https://pip.pypa.io/en/stable/user_guide/#installing-packages

User Guide - pip documentation v21.1.2

 

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모듈 소개

 

 

• 웹 개발 : Flask, Django

Flask는 작은 기능만을 제공하는 웹 개발 프레임워크이고, Django는 매우 다양한 기능을 제공하는 웹 개발 프레임워크이다.

 

• 인공지능 개발 : scikit-lean, tensor flow, keras

딥러닝(심층 학습)과 관련된 모듈을 가장 많이 제공하며 쉽게 사용할 수 있는 언어가 파이썬이고, 

파이썬으로 인공지능을 개발할 때는 위와 같은 모듈을 사용한다.

 

• 데이터 분석 : pandas, matplotlib

pandas는 numpy를 기반으로 만들어졌다. 비개발자도 데이터 분석을 업무에 많이 활용할 수 있는데

대표적인 모듈인 두 가지로 공부를 시작하자

 

• 크롤러 개발 : BeautifulSoup, requests, scrapy

내부 데이터를 활용 할 수 없는 환경이라면 데이터를 직접 수집해야 한다.

또 기업이 받는 여러 가지 평가를 확인하고 싶다면 트위터와 같은 외부 데이터를 수집해야 하는데

이때 사용되는 게 BeautifulSoup, requests, scrapy 모듈이다.

 

 

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라이브러리와 프레임워크의 차이점

 

 

구분	설명
라이브러리(library)	정상적인 제어를 하는 모듈
프레임워크(framework)	제어 역전이 발생하는 모듈

 

라이브러리는 흔히 사용하는 내부 모듈을 떠올리면 이해가 쉽다.

 

math와 같은 모듈을 불러와 사용을 정의하고 진행 코드를 작성하면 결과가 출력되는 형태 었는데

 

이와 같은 상태를 정상적인 제어라고 부른다.

 

그렇다면 제어 역전이 발생한다는 건 무엇을 의미할까?

 

불과 몇 년 전까지만 해도 개발자가 직접 코드를 작성하고 컴퓨터는 이를 반환하는 형태로 진행되었다면,

 

현재는 개발자는 코드를 정의만 할 뿐 직접적인 출력에 관여하지 않고 기계에 의지하는데,

 

이게 바로 기계 학습, 딥러닝의 시발점이다.

 

이와 같은 제어 역전의 여부로 라이브러리와 프레임워크는 구분된다.

 

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