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
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      • 1.6.2. 비지도 학습 (Unsupervised learning)
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    • 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)
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      • 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
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      • 4.9.3. 문자열 연산자
      • 4.9.4. 문자열 포맷 연산자
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      • 4.10.1. 리스트(Lists)
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  • 5. 기초수학
  • 6. 머신러닝을 위한 파이썬
  • 7. 텐서플로 2.x
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  • 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)
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    • 5.5. 웹 크롤링
      • 5.5.1. requests와 BeautifulSoup으로 웹 크롤러 만들기
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  1. 4. 파이썬 기초 학습

4.7. 모듈(Modules)

일반적으로 모듈은 부품을 의미합니다. 프로그램에서 자주 사용되는 일반적인 기능을 모듈로 한번 만들어 두면, 필요할 때 마다 활용할 수 있습니다. 모듈을 사용하면 논리적으로 파이썬 코드를 구성할 수 있습니다. 관련 코드를 모듈로 그룹화하면 코드를 더 쉽게 이해하고 사용할 수 있습니다. 모듈은 바인딩하고 참조할 수 있는, 임의로 명명 된 속성을 가진 Python 객체를 말합니다. 간단히 말해, 모듈은 파이썬 코드로 구성된 이미 존재하는 파일입니다. 파이썬에서 모듈은 관련이 있는 함수나 변수 또는 클래스 들을 모아 놓은 파일입니다. 함수는 모듈의 한 형태입니다. 모듈이 함수보다 좀 더 큰 범위를 나타낸다. 모듈보다 더 큰 개념이 패키지(package)입니다. 모듈은 하나의 파이썬 파일이지만 패키지는 파이썬 모듈이 들어있는 디렉토리를 말합니다.

그동안 모듈을 몇 차례 사용해 본 적이 있습니다. 예를 들어, 제곱근을 구하는 함수 sys.path()를 사용기 위해 import sys 명령을 실행해야 합니다. 이 때의 import 문은 모듈을 프로그램 안으로 가져와 사용하기 위한 명령이고, sys 모듈은 시스템과 관련된 기능을 모아 놓은 모듈입니다.

다음과 같은 support.py 파이썬 파일이 있다면

def print_func( par ):
   print "Hello : ", par
   return

다음과 같은 import 문에 의해 모듈로 support.py 모듈을 사용할 수 있습니다.

# Import module support
import support
# Now you can call defined function that module as follows
support.print_func("Zara")

Python의 from 문을 사용하면 모듈의 특정 속성을 현재 네임스페이스로 가져올 수 있습니다. 예를 들어 fib 모듈에서 fibonacci 함수를 가져오려면 다음과 같이 사용합니다.

from fib import fibonacci

위의 from 문은 fib 모듈 전체를 현재 네임스페이스로 가져오지 않습니다. 이것은 모듈 fib에서 fibonacci라는 항목을 import 모듈의 전역 심볼 테이블로 가져옵니다.

다음 import 문을 사용하여 모듈의 모든 이름을 현재 네임스페이스로 가져올 수도 있습니다.

from modname import *

이렇게 하면 모듈의 모든 항목을 현재 네임 스페이스로 쉽게 가져올 수 있지만, 이런 사용 방법은 권장하지 않는다고 합니다.

Previous4.6.1. 함수의 종류Next4.7.1. 모듈의 참조 위치

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