[부스트캠프 AI Tech / Day4] 파이썬 Module & Project

[DAY 4] Module & Project

• 공개된 코드들의 공통적인 형식은 모듈로 이루어져 있다는 것
• 모듈과 프로젝트로 이루어진 라이브러리를 불러와서 쓸 수 있는 기능이 매우 강력
• 남이 만든 프로그램을 쓰는 법: 객체 < 모듈
• 객체가 모듈안에 들어가있음, 모듈은 프로젝트 안에 들어가있음

모듈과 패키지

• 모듈은 패키지 안에 들어가있음
• 모듈: 어떤 대상의 부분 혹은 조각
• 패키지: 모듈을 모아놓은 단위, 하나의 프로그램
• 프로젝트: 패키지를 공개한 것

모듈

• 프로그램에서는 작은 프로그램 조각들, 모듈들을 모아서 하나의 큰 프로그램을 개발함
• 프로그램을 모듈화 시키면 다른 프로그램이 사용하기 쉬움
• 남들이 만든 프로젝트를 단위로 가져와 사용하는 경우,
  • “모듈화 된 프로그램을 가져와 사용했다. API를 사용한다.”
• Python 내부의 모듈
  • Built-in Module인 Random을 사용, 난수를 쉽게 생성할 수 있음
• 파이썬의 Module == py 파일을 의미

• 같은 폴더/디렉토리에 Module에 해당하는 .py 파일과, 사용하는 .py을 저장한 후

• import 문을 사용해서 module을 호출(로딩)

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  ######################################### # fah_converter.py def covert_c_to_f(celcius_value): return celcius_value * 9.0 / 5 + 32 #########################################3 # module_ex.py import fah_converter # 불러오기, 로딩 # 모든 코드가 메모리로 로딩이 됨 # 접근하기 위해서 (모듈이름).(함수명) => 작동! print ("Enter a celsius value: "), celsius = float(input()) fahrenheit = fah_converter.covert_c_to_f(celsius) # 함수명으로 접근해서 쓸 수 있음 print ("That's ", fahrenheit, " degrees Fahrenheit") ##########################################

namespace

• 모듈을 호출할 때 범위 정하는 방법
• 모듈 안에는 함수와 클래스 등이 존재 가능
• 필요한 내용만 골라서 호출 할 수 있음
• from 과 import 키워드를 사용함
  • from ( ) import ( )
• ex)

  • 모듈명을 별칭으로 써서 (Alias 설정하기)

    1 2	import fah_converter as fah # fah_converter를 fah라는 이름으로 부름 print(fah.covert_c_to_f(41.6)) # 그 안에 covert_c_to_f 함수 사용

  • 모듈에서 특정 함수 또는 클래스만 호출하기

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    from fah_converter #이렇게만 호출하면 fah_converter.py 내의 모든 내용이 메모리에 로딩 from fah_converter import covert_c_to_f print(covert_c_to_f(41.6)) # covert_c_to_f 함수만 호출함 # 필요한 내용만 불러오기 위해서 namespace 사용

  • 모듈에서 모든 함수 또는 클래스를 호출하기

    1 2	from fah_converter import * print(covert_c_to_f(41.6)) # 전체 호출

• __pycache__/fah_converter.cpython-38.pyc 폴더가 새로 생김
• .pyc : 컴파일 된 파일
  • python 인터프리터가 해석/컴파일
  • 뒷단에서 돌아가고 있는 프로그램이 파이썬을 쉽게 호출하기 위해 기계어로 번역해서 pycache에 저장
  • 내 폴더를 빠르게 메모리에 로딩하기 위해서 컴파일한 것을 저장
  • 캐시가 생성되면, 자동완성 기능 사용가능

Built-in Modules

• 파이썬이 기본 제공하는 라이브러리
• 문자처리, 웹, 수학 등 다양한 모듈이 제공됨
• 별다른 조치없이 import 문으로 활용 가능
• 수 많은 파이썬 모듈은 어떻게 검색할 것인가?
  • 1) 구글 검색
  • 2) 모듈을 import후 구글 검색 또는 Help 쓰기
  • 3) 공식 문서를 읽어보기

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  """1 부터 100까지 특정 난수를 뽑기""" #난수 import random print (random.randint (0,100)) # 0~100사이의 정수 난수를 생성 print (random.random()) # 일반적인 난수 생성 #시간 import time print(time.localtime()) # 현재 시간 출력 #웹 import urllib.request response = urllib.request.urlopen("http://thetemlab.io") print(response.read())

패키지

• 하나의 대형 프로젝트를 만드는 코드의 묶음
• 다양한 모듈들의 합, 폴더로 연결됨
• __init__ , __main__ 등 키워드 파일명이 사용됨

• 다양한 오픈소스들이 모두 패키지로 관리됨

• Package 만들기

  1. 기능들을 세부적으로 나눠 폴더로 만듦
  2. 각 폴더별로 필요한 모듈을 구현함
  3. 1차 Test –python shell
  4. 폴더별로 __init__.py 구성하기
     • 현재 폴더가 패키지임을 알리는 초기화 스크립트
     • 없을 경우 패키지로 간주하지 않음 (3.3+ 부터는 X)
     • 하위 폴더와 py 파일(모듈)을 모두 포함함
     • 폴더로 이루어져 있더라도, 이를 모듈처럼 다룰 수 있음
       • 어떤 폴더 안에 있다면, from으로 부를 수 있음
     • import와 __all__ keyword 사용
       • 최상위 폴더에 위치하는 __init__.py는 `` 이런 식으로

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     __all__= ['image', 'stage', 'sound'] # 폴더명을 나열해줌 from . import image from . import stage from . import sound

  5. __main__.py 파일만들기
     • 보통 파이썬 패키지를 프로젝트로서 공개하게 되면, 폴더 자체를 실행 가능
     • 폴더 실행을 위해서 main필요
     • 다른 폴더에 존재하는 여러 모듈들을 한번에 폴더에 묶어서 처리: 패키지
     • 이를 공유하는 것이 프로젝트

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     from stage.main import game_start from stage.sub import set_stage_level from image.character import show_character from sound.bgm import bgm_play if __name__ == '__main__': print('hello game') game_start() set_stage_level(5) bgm_play(10) show_character()

  6. 실행하기 – 패키지 이름만으로 호출하기

package namespace

• Package 내에서 다른 폴더의 모듈을 부를때 상대참조로 호출하는 방법

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  # 현재 : game/ # >>> ls # __init__.py # sound/: __init__.py, bgm.py, echo.py # image/: __init__.py, character.py, object.py # stage/: __init__.py, main.py, sub.py from game.graphic.render import render_test # 절대참조 from .render import render_test # . 현재디렉토리기 from ..sound.echo import echo_test # .. 부모 디렉토리 기준

가상환경 (Virtual Environment)

• 오픈소스 라이브러리 사용하기
• 각 프로젝트에 맞춰서 환경을 새로 설정할 수 있음
• 프로젝트 진행 시 필요한 패키지만 설치하는 환경
• 기본 인터프리터 + 프로젝트 종류별 패키지 설치
  • ex) 웹 프로젝트, 데이터 분석 프로젝트
• 각각 패키지 관리할 수 있는 기능
• 다양한 패키지 관리 도구를 사용함
• 대표적인 도구 virtualenv와 conda가 있음
• virtualenv vs conda
  • virtualenv + pip conda
    • 가장 대표적인 가상환경 관리 도구
    • 레퍼런스+패키지 개수
    • pip로 설치, 유용
    • compile된 코드가 들어가있지 않은 경우 있음
  • conda
    • 상용 가상환경도구
    • miniconda 기본 도구
    • 설치의 용이성
    • Windows에서 장점
    • 컴파일 된 도구 존재(C기반의 python에 유리)

Anaconda

conda 명령어

• 가상환경 생성
  • conda create -n my_project python=3.8
  • conda create -n (가상환경이름) python=(파이썬버전)
• 가상환경 호출
  • conda activate my_project
  • conda activate (가상환경이름)
• 가상환경해제
  • conda deactivate
• 패키지 설치
  • conda install matplotlib
  • conda install <패키지명>
  • 패키지명: 설치하고자 하는 패키지명 입력
• conda vs pip
  • Windows에서는 conda
    • Windows에서는 컴파일된C 라이브러리 설치 필요
    • conda는 컴파일된 c 라이브러리 파일을 자동으로 설치한다는 장점이 존재
  • linux, mac에서는 conda or pip
• matplotlib
  • matplotlib 활용한 그래프 표시
  • 대표적인 파이썬 그래프 관리 패키지
  • 엑셀과 같은 그래프들을 화면에 표시함
  • 다양한 데이터 분석 도구들과 함께 사용됨
• tqdm
  • 프로그램 돌릴때, 내가 지금 어떤 상태에 있는지 확인 필요
  • 긴 반복문 수행시 용이
  • 특히 대용량 데이터
  • 확인할 수 있는 코드 돌리는 게 유리

  1 2	conda install matplotlib conda install tqdm

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  # matplotlib import matplotlib.pyplot as plt plt.plot([1,2,3,4]) plt.ylabel('some numbers') plt.show()

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  # tqdm from tqdm import tqdm import time for i in tqdm(range(100000)): if i % 1000 == 0: time.sleep(1)