OneBook(Python & Deep Learning)
  • 한곳에서 끝내는 파이썬 & 머신러닝 & 딥러닝
  • 문서 작업을 시작하며
  • 1. 인공지능(Artificial Intelligence) 시대
    • 1.1. 인공지능이란 도대체 무엇인가?
    • 1.2. 4차 산업혁명
    • 1.3. 인공지능의 역사
    • 1.4. 인공지능 > 머신러닝 > 딥러닝
    • 1.5. 머신러닝
    • 1.6. 머신러닝 알고리즘
      • 1.6.1. 지도 학습 (Supervised Learning)
      • 1.6.2. 비지도 학습 (Unsupervised learning)
      • 1.6.3. 강화 학습(Reinforcement Learning)
    • 1.7. 인공신경망(ANN)
    • 1.8. 딥러닝
  • 2. 기본 상식
    • 2.1. 기본 용어의 이해
      • 2.1.1. CPU와 GPU의 차이
      • 2.1.2. 오픈소스(Open Source)
      • 2.1.3. 깃허브(GitHub)
      • 2.1.4. 위키 Wiki
      • 2.1.5. 아나콘다(Anaconda)
      • 2.1.6. 활성화 함수
      • 2.1.5. 딥러닝 프레임워크 소개
    • 2.2. 텐서플로(Tensorflow)
    • 2.3. 케라스(Keras)
    • 2.4. 파이토치(PyTorch)
    • 2.5. 학습에 필요한 중요한 도구와 라이브러리들
      • 2.5.1. 주피터 노트북(Jupyter Notebook)
      • 2.5.2. 파이참(PyCharm)
      • 2.5.3. 스파이더(Spyder)
      • 2.5.4. 넘파이(NumPy)
      • 2.5.5. 싸이파이(SciPy)
      • 2.5.6. Matplotlib
      • 2.5.7. 판다스(Pandas)
      • 2.5.8. 장고(Django)
      • 2.5.9. 파이큐티(pyQT)
      • 2.5.10. 싸이킷런(Scikit-learn)(Sklearn)
      • 2.5.11. CUDA & cuDNN
      • 2.5.12. 파이썬 표준 내장 라이브러리
    • 2.6. AI공부에 필요한 기본지식 3가지
      • 2.6.1. 수학
      • 2.6.2. 프로그래밍 기술
      • 2.6.3. AI의 적용 대상 산업에 대한 지식
  • 3. 개발 환경설정
    • 3.1. 윈도우 환경에서 설치하기
      • 3.1.1. 아나콘다 설치 (파이썬 설치)
        • 1) 아나콘다 패키지 업데이트
        • 2) conda에서 파이썬 가상 환경 (virtual environments) 생성하기
        • 3) NVIDIA GPU 환경 설정하기
      • 3.1.2. 텐서플로 설치
      • 3.1.3. 케라스 설치
      • 3.1.4. Jupyter Notebook 설치
      • 3.1.5. Visual Studio Code 설치
      • 3.1.6. 파이참 설치
        • 1) 파이참 가상환경 설정
        • 2) 파이참 환경 설정
        • 3) 설치된 라이브러리들의 버전 확인 하기
    • 3.2. 리눅스 환경에서 설치하기
      • 3.2.1. 아나콘다 설치(파이썬 설치)
      • 3.2.2. 텐서플로 설치
      • 3.2.3. 케라스 설치
      • 3.2.4. 장고 설치
      • 3.2.5. 파이참(PyCharm) 설치
        • 1) 파이참 가상환경 설정
  • 4. 파이썬 기초 학습
    • 4.1. 파이썬(Python)
    • 4.2. 파이썬의 특징
    • 4.3. 파이썬 기본 문법
      • 4.3.1. 대화형과 스크립트 모드 프로그래밍
      • 4.3.2. 모듈의 사용(import)
      • 4.3.3. 파이썬 식별자(Identifiers)
      • 4.3.4. 예약어(Reserved Words)
      • 4.3.5. 행(Lines)과 들여쓰기(Indentation)
      • 4.3.6. 문자열 표시
      • 4.3.7. 주석
      • 4.3.8. 파이썬 변수(Variables)
    • 4.4. 자료형과 연산자
      • 4.4.1. 자료형
      • 4.4.2. 파이썬 연산자
    • 4.5. 조건문과 반복문
      • 4.5.1. 조건문
      • 4.5.2. 반복문
    • 4.6. 함수
      • 4.6.1. 함수의 종류
    • 4.7. 모듈(Modules)
      • 4.7.1. 모듈의 참조 위치
      • 4.7.2. 네임스페이스(Namespace)와 범위(Scoping)
      • 4.7.3. dir( ) 함수
      • 4.7.4. 패키지(Packages)
      • 4.7.5. 기본 내장 모듈
    • 4.8. 숫자형 활용
      • 4.8.1. 실습: 계산기 만들기
    • 4.9. 문자열(Strings) 활용
      • 4.9.1. Unicode 한글의 사용
      • 4.9.2. 이스케이프 문자
      • 4.9.3. 문자열 연산자
      • 4.9.4. 문자열 포맷 연산자
      • 4.9.5. 내장 문자열 함수
    • 4.10. 시퀀스(Sequence) 자료형 활용
      • 4.10.1. 리스트(Lists)
      • 4.10.2. 튜플(Tuple)
      • 4.10.3. 딕셔너리(Dictionary)
    • 4.11 Class
    • 4.12. Date & Time
    • 4.13. 파이썬 에러처리
  • 5. 기초수학
  • 6. 머신러닝을 위한 파이썬
  • 7. 텐서플로 2.x
  • 8. 딥러닝을 이용한 자연어 처리 입문
  • 9. 파이토치로 시작하는 딥 러닝 입문
  • 9.6 6. Pytorch lightning
  • A1. 필수 학습 라이브러리들
    • 4.1 NumPy
      • 4.1.1. Basic Operations
      • 4.1.2. Indexing, Slicing 그리고 Iterating
      • 3.13.3. Shape Manipulation
    • 4.2 Matplotlib
    • 4.3 SciPy
      • 4.3.1. Interpolation
      • 4.3.2. Optimization
      • 4.3.3. Fast Fourier transforms: scipy.fftpack
    • 4.4 Pandas
      • 4.4.1 Pandas 자료구조
      • 4.4.2 Pandas 활용하기
  • A2. 머신러닝 & 딥러닝
    • 5.1. 머신러닝 개념 소개
      • 5.1.1. 경사하강법(Gradient Descent )
      • 5.1.2. 분류 (Classification)
      • 5.1.3. MNIST Dataset 소개
    • 5.2. 딥러닝 개념 소개
      • 5.2.1. 퍼셉트론
      • 5.2.2. 인공 신경망
      • 5.2.3. 대표적인 딥러닝 모델
    • 5.3. Tensorflow를 사용한 학습
      • 5.3.1. TensorFlow 기본 메커니즘
      • 5.3.2. Tensorflow Types
      • 5.3.3. 기본 동작 실습
      • 5.3.4. 선형 회귀
      • 5.3.5 로지스틱 회귀
    • 5.4. Keras를 사용한 학습
      • 5.4.1. Keras로 분석한 선형 회귀
      • 5.4.2. CNN(Convolutional Neural Network)
      • 5.4.3. Fashion MNIST with Keras
    • 5.5. 웹 크롤링
      • 5.5.1. requests와 BeautifulSoup으로 웹 크롤러 만들기
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  1. 4. 파이썬 기초 학습
  2. 4.3. 파이썬 기본 문법

4.3.1. 대화형과 스크립트 모드 프로그래밍

Previous4.3. 파이썬 기본 문법Next4.3.2. 모듈의 사용(import)

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파이참 개발 환경을 사용하지 않고 파이썬을 실행 하기 위해서는 아나콘다 프롬프트에서

>python

을 실행 하면 됩니다.

파이썬을 호출할 때 사용할 옵션들을 확인 하는 방법은 아나콘다 프롬프트에서 python -h 를 실행하는 것입니다.

(onebook) C:\Users\Nainsys>python -h
usage: python [option] ... [-c cmd | -m mod | file | -] [arg] ...
Options and arguments (and corresponding environment variables):
-b     : issue warnings about str(bytes_instance), str(bytearray_instance)
         and comparing bytes/bytearray with str. (-bb: issue errors)
…
file   : program read from script file
-      : program read from stdin (default; interactive mode if a tty)
arg ...: arguments passed to program in sys.argv[1:]
[ etc. ]

커맨드 라인 인자 (Command Line Arguments)는 진보된 주제이므로 일단 파이썬 개념을 완전히 이해하면 좀 더 공부해야 합니다. 중요한 몇 개만 소개합니다.

  • -c: command 로 호출되면, command로 주어지는 파이썬 문장을 실행합니다. 여기서 command는 개행 문자로 구분된 여러 개의 문장을 포함할 수 있습니다.

  • -m: module-name 으로 호출되면, 주어진 모듈을 파이썬 모듈 경로에서 찾은 후에 스크립트로 실행합니다.

  • script file: 지정한 스크립트 파일에 저장된 파이썬 코드를 실행합니다. script는 파이썬 파일이나 __main__.py 파일이 들어있는 디렉터리나 __main__.py 파일을 포함하는 zip 파일을 가리키는 파일 시스템 경로(절대나 상대)여야 합니다.

  • --help: 모든 명령 줄 옵션에 대한 간단한 설명을 인쇄합니다.

  • --version: 파이썬 버전 번호를 출력하고 종료합니다.

Anaconda Prompt 를 실행하고 스크립트 파일 옵션을 전달하지 않고 Python 인터프리터를 실행하면 다음 >>> 프롬프트가 표시됩니다. >>> 표시가 나타나면 print(“Hello, Python”) 을 입력하고 엔터를 누릅니다.

Hello, Python이 출력되는 것을 확인 할 수 있습니다. 이런 형태의 프로그래밍 방법이 대화형 모드 프로그래밍입니다.

윈도우 메모장을 실행하여 print(“Hello, Python”) 을 입력하고 C:\Users\[사용자 계정]에 test.py 이름으로 저장합니다.

다시 Anaconda Prompt 를 실행하고 python test.py 와 같이 스크립트 파일명을 옵션으로 주고 실행하면 다음과 같이 결과를 바로 출력합니다.

이런 형태의 프로그래밍 방법이 스크립트 모드 프로그래밍입니다.

만약에 리눅스 환경이라면 다음과 같이 처리할 수도 있습니다.

메모장과 동일하게 nano 에디터를 사용하여 nano tesy.py 를 실행하여 print(“Hello, Python”) 을 입력합니다.

python test.py 와 같이 스크립트 파일명을 옵션으로 주고 실행하면 동일하게 결과를 출력합니다.