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Ultimate Python 학습 가이드

초보자와 전문가 모두를 위한 최고의 Python 학습 가이드입니다. 🐍 🐍 🐍

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동기

이 GitHub 저장소는 대학 졸업 후, 대규모 회사에서 근무하면서 그리고 Celery와 Full Stack Python 같은 오픈소스 프로젝트에 기여하면서 지난 5년 이상 동안 배운 core Python에 대한 지식을 공유하기 위해 만들었습니다. 저는 더 많은 사람들이 Python을 배우고 자신의 열정을 추구하길 기대합니다. 🎓

목표

이 가이드를 만드는 주요 목표는 다음과 같습니다:

🏆 실습 학습을 선호하는 Python 초보자를 위한 학습 자료를 제공합니다. 이 저장소에는 PyCharm과 같은 IDE 및 Replit와 같은 브라우저에서 실행할 수 있는 독립형 모듈 모음이 있습니다. 기본 터미널에서도 예제를 실행할 수 있습니다. 대부분의 코드 라인에 프로그램이 단계별로 어떤 작업을 하는지 안내하는 신중하게 작성된 주석이 있습니다. 사용자는 main 루틴을 삭제하지 않고, 각 변경 후에 성공적으로 실행되는 한 소스 코드를 얼마든지 수정할 수 있습니다.

🏆 core Python 개념을 다시 복습하고 싶은 사람들을 위한 순수 가이드를 제공합니다. 여기서는 오직 내장 라이브러리만을 사용하여 이러한 개념을 도메인 특화된 개념의 오버헤드 없이 전달합니다. 따라서 유명한 오픈소스 라이브러리와 프레임워크(sqlalchemy, requests, pandas 등)는 설치되어 있지 않습니다. 그러나, 당신의 목표가 진정한 진정한 Pythonista이 되는 것 이라면 이러한 프레임워크의 소스 코드를 읽는 것은 매우 고무적이고 권장이 됩니다.

시작하기

로컬 컴퓨터에 Git 및 Python을 설치하지 않고도 브라우저에서 작업 환경을 시작하려면 위의 배지를 클릭하세요. 이러한 요구 사항이 이미 충족된 경우, 저장소를 바로 clone해도 됩니다.

저장소에 접근할 수 있게 되면 단독 모듈에서 배울 준비가 된 것입니다. 각 모듈을 최대한 활용하려면 모듈 코드를 읽고 실행하십시오. 모듈을 실행하는 두 가지 방법이 있습니다:

1. 단일 모듈 실행 : python ultimatepython/syntax/variable.py
2. 전체 모듈 실행 : python runner.py

목차

📚 = 외부 리소스, 🍰 = 초급 주제, 🤯 = 고급 주제

1. Python 정보
   • 개요 : Python이란 무엇인가 ( 📚, 🍰 )
   • 디자인 철학 : The Zen of Python ( 📚 )
   • 스타일 가이드 : Python 코드 스타일 가이드 ( 📚, 🤯 )
   • 데이터 모델 : 데이터 모델 ( 📚, 🤯 )
   • 표준 라이브러리 : Python 표준 라이브러리 ( 📚, 🤯 )
   • 내장 함수 : 내장 함수 ( 📚 )
2. 통사론
   • 변수 : 내장 리터럴 ( 🍰 )
   • 표현식 : 숫자 연산 ( 🍰 )
   • 비트 연산 : 비트 연산자 ( 🍰 ), 1의 보수/2의 보수 ( 📚 )
   • 조건문 : if | if-else | if-elif-else ( 🍰 )
   • 반복문 : for-loop | while-loop ( 🍰 )
   • 함수 : def | lambda ( 🍰 )
   • 바다코끼리 연산자 : 할당 표현식 := ( 🤯 )
   • 인수 강제 : 위치 전용 / | 키워드 전용 * ( 🤯 )
3. 데이터 구조
   • 리스트 : 리스트 연산 ( 🍰 )
   • 튜플 : 튜플 연산
   • 세트 : 세트 연산
   • 딕셔너리 : 딕셔너리 연산 ( 🍰 )
   • 딕셔너리 합병 : 딕셔너리 병합 | 및 |= ( 🤯 )
   • 컴프리헨션 : 리스트 | 튜플 | 세트 | 딕셔너리
   • 문자열 : 문자열 연산 ( 🍰 )
   • 덱: deque ( 🤯 )
   • Namedtuple: namedtuple ( 🤯 )
   • Defaultdict: defaultdict ( 🤯 )
   • 이터레이터 도구: 이터레이터 도구 ( 🤯 )
   • 시간 복잡도 : cPython 연산 ( 📚, 🤯 )
4. 클래스
   • 기본 클래스 : 기본 정의 ( 🍰 )
   • 계승: 계승 ( 🍰 )
   • 추상 클래스 : 추상 정의
   • 예외 클래스 : 예외 정의
   • 이터레이터 클래스 : 이터레이터 정의 | yield ( 🤯 )
   • 캡슐화: 캡슐화 정의
5. 고급
   • 데코레이터 : 데코레이터 정의 | wraps ( 🤯 )
   • 파일 처리: 파일 처리 ( 🤯 )
   • 컨텍스트 매니저 : 컨텍스트 매니저 ( 🤯 )
   • 메서드 결정 순서 : mro ( 🤯 )
   • 믹스인 : 믹스인 정의 ( 🤯 )
   • 메타클래스 : 메타클래스 정의 ( 🤯 )
   • 스레드 : ThreadPoolExecutor ( 🤯 )
   • Asyncio : async | await ( 🤯 )
   • 약한 참조 : weakref ( 🤯 )
   • 벤치마크 : cProfile | pstats ( 🤯 )
   • 모킹 : MagicMock | PropertyMock | patch ( 🤯 )
   • 정규식 : search | findall | match | fullmatch ( 🤯 )
   • 데이터 포맷 : json | xml | csv ( 🤯 )
   • 날짜와 시간 : datetime | timezone ( 🤯 )
   • 패턴 매칭: match | case ( 🤯 )

추가 자료

👔 = 인터뷰 자료, 🧪 = 코드 샘플, 🧠 = 프로젝트 아이디어

GitHub 저장소

잘 알려진 다른 자료를 읽으면서 계속 배우세요.

• TheAlgorithms/Python ( 👔 , 🧪 )
• faif/python-patterns ( 👔 , 🧪 )
• geekcomputers/Python ( 🧪 )
• trekhleb/homemade-machine-learning ( 🧪 )
• karan/Projects ( 🧠 )
• MunGell/awesome-for-beginners ( 🧠 )
• vinta/awesome-python
• academic/awesome-datascience
• josephmisiti/awesome-machine-learning
• ZuzooVn/machine-learning-for-software-engineers
• 30-seconds/30-seconds-of-python ( 🧪 )
• ml-tooling/best-of-python
• practical-tutorials/project-based-learning
• freeCodeCamp/freeCodeCamp ( 👔 )
• microsoft/ML-For-Beginners ( 🧪 )
• microsoft/Data-Science-For-Beginners ( 🧪 )
• Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code ( 🧪 )

저자의 프로젝트

이러한 개념을 익힌 후 무엇을 만들 수 있는지 보여주는 Python으로 제작한 프로젝트들입니다:

• huangsam/chowist ( 🧪 )
• huangsam/githooks ( 🧪 )
• huangsam/ragchain ( 🧪 )
• huangsam/mailprune ( 🧪 )

대화형 연습

코딩 실력이 녹슬지 않기 위해 계속 연습하세요.

• codechef.com ( 👔 )
• codeforces.com
• codementor.io ( 🧠 )
• coderbyte.com ( 👔 )
• codewars.com
• exercism.io
• geeksforgeeks.org ( 👔 )
• hackerearth.com
• hackerrank.com ( 👔 )
• kaggle.com ( 🧠 )
• labex.io( 🧪 )
• leetcode.com ( 👔 )
• projecteuler.net
• replit.com
• w3schools.com ( 🧪 )
• teclado.com ( 👔 )
• fullstakpython.org ( 🧪 )

시대의 별 관측자