인터넷상 Python으로 보급되는 패키지는 굉장히 다양하고 방대하게 제공된다");
심지어는 누가 쓸까 싶은 Haskell 같은 언어도 cabal이라는 프로그램과 함께 Hackage라는 자체 패키지 저장소 시스템을 운용한다. 그런데 파이썬의 PyPi 는 역시 2015년 1월 기준으로 약 54,000 개의 패키지를 제공한다. 단, Python에 광범위하고 실용적이면서 실제 프로덕션 레벨에서 쓸만한 패키지가 많은 것은 맞다. 그런데 자바나 Perl에도 그런거 많이 있지 않나? 라고 하면 그것도 맞다. 이러한 경향은 사용하는 사람들이 늘어나다 보니 전체 패키지 갯수가 늘고 실용적인 패키지의 비율이 올라가는 것일 뿐, 요즘같은 프로그래밍 언어, 프레임웍의 춘추전국 시대에서는 수 년 내에 완전히 뒤집히지 말라는 법 또한 없다." href="https://namu.wiki/w/Python#fn-21">[21]그러나 요즘 만능 아닌 언어 거의 없다. 당신이 하려는 것이 무엇이든, 무슨 언어를 써야 할지 모르겠으면 Python을 쓰면 된다. Python 으로 직접 만들었거나 또는 다른 프로그램의 Wrapper가 꼭 존재한다. 사실상 못하는 것이 없다. 웹 사이트 서버를 구현하려고 하면 Python Web Framework 를 쳐보자 (Django, Flask, Bottle 등). 기계학습 알고리즘을 쓰고 싶다면 python machine learning 이라 검색하자 (scikit-learn). 얼굴인식을 코드 몇 줄로 할 수도 있다 (OpenCV). 기본적으로 설치되는 모듈인 tkinter모듈을 이용하면 간단한 gui프로그래밍을 할 수 있다. 게임도 만들 수 있다 (PyGame). Python make girlfriend 도 된다 카더라 안돼 돌아가 비주얼 노벨도 만들 수 있다. 비주얼 노벨 전문툴 Ren'Py 참조. 그래도 괴수들은 렌파이로 카드게임도 만든다.
물론 그렇다고 Python만 쓰는 것이 답은 아니다. 실행 속도와 Python 자체의 한계로 당연히 C, C++ 같은 언어의 연산속도를 따라갈 수는 없으며, 사실JavaScript나 LISP계열 언어 등 동적 언어들을 전체를 주욱 놓고 비교 해봐도 속도가 빠른 편은 아니다. 보통 인터프리터 언어의 속도 문제를 극복하기 위해서 인터프리터에 JIT 컴파일러를 넣는 추세지만 Python의 표준인 CPython에서는 구현이 되어있지 않다.[22] R 과 같이 특정분야에 특화된 언어와 비교하면 꼭 라이브러리가 더 다양하다고 볼 수도 없다.
이에 대해서 추가바람
그리고 동적 타입 언어(dynamically typed language)라는 점이 큰 프로젝트에서는 단점으로 작용하여 자료구조 설계나 디버깅이 어렵다는 지적도 있다. 다만 정적 타입 vs. 동적 언어 논쟁은 서로의 장단점이 있으며 일종의 종교논쟁으로 취급받는다. 일례로 OCaml같은 강력한 타입 인터페이스(Hindley-Milner)를 가진 경우, 모든 타입 에러(!)를 컴파일 타임에 잡아낼 수 있는 반면에, 모든 버그가 타입 에러는 아니기 때문에 여전히 테스트 및 디버깅 과정은 필요하며, 타입 시스템으로 인한 부담 때문에 빠른 구현에는 부담이 될 수 있다. 반면에 동적 언어는 빠른 구현의 이점이 있지만 타입 에러가 많이 나는 특징이 있다.[23] 그러나 커버리지가 높은 테스트 세트로 어느정도 커버할 수 있으며 최근의 추세와 부합하는 방식이기도 하다. 또한 Python 3.5부터는 Type Hints를 이용해서 변수가 가질 수 있는 타입을 지정할 수 있게되었다. 성능향상에 도움은 안되지만 가능한 오류를 쉽게 찾아낼 수 있으며 PyCharm과 같은 IDE 프로그램을 이용하면 향상된 code completion의 도움을 받을 수 있다.
특정 언어를 어떻게든 돌아가게 짜는 것은 노가다를 배우는 것이라면, 프로그램의 설계는 건축가가 거대한 빌딩을 설계하는 작업이라고 할 수 있다. 1 ~ 2층 정도의 작은 집은 오로지 노가다로 해결한다고 해도, 부르즈 할리파는 이런식으로 지을 수 없다. 적절한 자재, 하중을 지탱할 수 있는 구조, 외력 등을 고려해서 설계해야 한다. 이렇게 하기 위해서는 알고리즘과 자료구조, 아키텍쳐 등의 공학적 지식과 경험이 있어야 하며, 제대로 훈련된 프로그래머와 단순 코더가 짠 코드는 생산성, 탄탄함, 버그 발생률, 확장 가능성에서 큰 차이가 난다.
빠른 아이디어 구현이 생명인 연구소에서 각광을 받고 있고, 한국 밖에서는 당당한 주류 언어로 대우받고 있다. 인스타그램, 유튜브, reddit 등이 Python을 주로 쓰고 있다고 알려져 있으며, 외국의 구인 사이트에도 Python을 할 줄 아는 사람에 대한 수요가 많다. 컴퓨터 관련이 아닌 이공계 전반에서 많이 쓰이는 MATLAB은 오픈소스가 아니라는 점이 최근 추세와 맞지 않아 입지가 좁아지고 있다.[24] 게다가 패키지 설치를 참 더럽게 이상하게 만들어놨다. MatLab과 같은 목적의 파이썬 패키지인 NumPy는 모종의 계약을 통해 문법과 함수 등의 많은 부분에서 MatLab 함수와 호환되게 수정해 버렸고, 안그래도 꽤 쓰였던 NumPy는 더욱 사용자가 늘어나고 있다. Python의 경우는 지원 라이브러리의 대부분이 오픈소스이기 때문에 저장소에서 그냥 커맨드 라인 (pip install 패키지) 한 줄로 필요한 거의 모든 패키지를 설치해서 쓸 수 있다. 물론 PyQt 같은 예외도 분명히 존재한다.
대학교 프로그래밍 교육은, 예전에는 한국을 포함하여 대부분의 학교에서 C, C++ 나 Java 같은 실제 회사에서 많이 쓰는 언어 위주로 수업을 개설했으나, 미국대학들은 개론 수업 언어를 Python 으로 옮겨가는 추세다. (UC 버클리 컴퓨터과학 개론수업인 CS 61A 를 인터넷 강의로 들어보자!) 참고로, 연세대학교[25], 카이스트,부산대학교 ,국민대학교,인천대학교, 한양대학교 ERICA 캠퍼스에서는 프로그래밍 개론 수업을 Python 으로 진행한다.
마지막으로, Python이 배우기 쉽다고 해도 결국 도구일 뿐이고, 프로그래밍 자체를 마냥 쉬운 것으로 생각하면 큰 코 다친다. 프로그래밍을 할 수 있는 것과 좋게 하는 것에는 큰 차이가 있으며, 좋은 프로그래밍을 하는 것은 프로그래머의 역량에 좌우된다.
게다가 요즘은 프로그래밍 언어와 프레임웍의 춘추 전국 시대라고 할 수 있을만큼 매우 많은 새로운 언어와 프레임웍이 등장하고 있으며, 아예 폴리글랏(Polyglot[26]) 프로그래밍이라는 용어가 등장하는 시대다. 당장 구글만 해도 C/C++, Java, Python을 골고루 섞어서 쓴다고 알려져 있으며, 게임도 메인은 C++ 로 작성되었으나 스크립팅은 Python이나 Lua로 된 경우(시드 마이어의 문명, WOW 등)을 매우 쉽게 찾아볼 수 있다. 따라서 필요하다면 프로그래밍 언어를 가리지 않고 매우 능숙할 수 있게 사용할 수 있도록 공부해야 하며, 알고리즘, 디자인 패턴, 테스트 기법, 동시성 프로그래밍(멀티스레드, 멀티프로세스)등의 필요한 지식을 훤하게 꿰고 있어야 제대로 된 프로그래머/개발자가 될 수 있다.
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아몰랑
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기사최종편집일:2024-12-19 22:09:37
