(Python/Basic) Chapter 2. 라이브러리(Library) 설치(PIP Install)

파이썬 IDE(VS Code)를 설치하셨다면 다음 단계는 라이브러리(Library) 설치입니다.

라이브러리(Libaray)가 대체 뭔가요?

'어떤 일을 하기 위해 누군가 만들어 놓은 도구들을 빌려 쓴다.'라고 생각하시면 편할 것 같습니다.
예를 들어, 제가 나무 테이블을 만들기 위해서 톱질을 해야 하고, 대패질을 해야 하고, 못을 박아야 하는데
톱과 대패와 망치가 없다면? 직접 만들어야 할까요?
아마 너무 시간도 많이 걸리고 시작도 전에 지칠 겁니다.
이런 도구들을 직접 만들어 쓰지 않고 필요해서 누군가 만들어서 놓은 도구들을 쓴다면
훨씬 쉽고 빠르게 일이 진행되지 않을까요?
라이브러리란 그런 것입니다. 내가 어떤 작업을 하는데 필요한 함수가 있는데 직접 만드는 게 아니라
누군가가 이미 만들어 놓은 그 함수를 갖다가 쓰는 거라고 이해하시면 쉽습니다.
파이썬이 오늘날 프로그래밍 언어의 강자의 지위를 얻게 된 데는 이 풍부한 라이브러리 생태계도
한몫을 하고 있습니다.
이름도 '도서관' 이잖아요? 이해하셨나요?

그럼 라이브러리에는 어떤 것들이 있나요?

라이브러리에는 표준 라이브러리(Standard Library)와 외부 라이브러리(Third-Party Library)가 있습니다.
표준 라이브러리란 파이썬 설치 시 기본으로 함께 제공되는 라이브러리로
별도의 인스톨 작업이 불필요하며 input(입력), print(출력), sort(정렬) 등과 같이
파이썬 프로그램 작성을 위한 필수 기능이 포함되어 있다고 생각하시면 됩니다.

외부 라이브러리(Third-Party Library) 역시 누군가 잘~ 만들어놓은 코드를 불러와서 쓴다는 점에서는
표준 라이브러리와 크게 다르지 않습니다.
다만 기본 제공이 아니다 보니 별도의 인스톨 과정을 거쳐야 한다는 점만 알고 계시면 되겠습니다.

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표준 라이브러리 관련 보다 자세한 내용이 궁금하시다면 다음 공식 문서를 참고하시기 바랍니다.
- 표준 라이브러리 : https://docs.python.org/ko/3/library/index.html

파이썬 표준 라이브러리 — Python 3.10.4 문서

- 주요 표준 라이브러리(자세한 내용은 추후에 별도로 다루기로 하겠습니다.)
. 내장 함수 : print() 등이 속해 있는 기본 라이브러리
. itertools : 순열, 조합 등 반복되는 데이터 처리
. heapq : 힙 기능을 제공하며 우선순위 큐 구현 시 사용
. bisect : 이진 탐색 기능을 제공
. collections : 덱, 카운터 등의 유용한 자료구조를 포함
. math : 팩토리얼, pi 등 수학적 기능을 제공

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어떤 라이브러리를 어떻게 준비하면 될까요?

위에서 언급했듯 다양하고 유용한 외부 라이브러리들이 있습니다.
업무 자동화를 위해서는 아래에 라이브러리들이 필요 하지만
pandas부터 차근차근 가시죠
1. Pandas : 데이터 분석을 위한 필수 라이브러리입니다.
파이썬에서 엑셀처럼 쓰기 위한 패키지라 생각하시면 됩니다.
2. Numpy : 고성능의 다차원 배열을 제공하고 과학적 계산을 위한 라이브러리입니다.
3. Matplotlib : 플롯, 그래프 등 시각화 지원 라이브러리입니다.
4. Pyautogui : 자동화 지원 라이브러리입니다.
5. Selenium : 웹 자동화 지원 라이브러리입니다.

pandas를 깔아서 data 전처리가 하는 몇 가지 기능들을
익힌 후 다른 라이브러리를 접목해서
자동화 툴을 제작하도록 하겠습니다.

라이브러리는 PyPI(Python Package Index)라는
파이썬 소프트웨어가 모여 있는 저장공간에서 다운로드할 수 있는데
pip을 이용하면 아래와 같이 간단히 설치/삭제/업그레이드 등을
할 수 있습니다.
pip install pandas

설치한 패키지를 삭제하고 싶다면
pip uninstall 패키지명

특정 버전으로 설치를 하고 싶다면
pip install 패키지명==1.6.5

최신 버전으로 업그레이드를 하려면
pip install --upgrade 패키지명

설치된 패키지들의 목록을 보려면
pip list

다음 시간에는 pandas 사용에 대해 다루어 보겠습니다.