15 . 모듈

---

 

 

 

 

 

1 . 모듈(module)

 

 

 

 

• 파이썬에서 모듈은 관련된 함수, 클래스, 변수들을 하나의 파일(.py)로 묶어 재사용할 수 있게 만든 코드 단위
• 모듈을 사용하면 프로그램을 기능별로 나누어 관리할 수 있어 코드의 가독성과 유지보수성이 향상
• 다른 파일에서도 import 문을 통해 쉽게 불러와 사용할 수 있음
• 파이썬은 기본적으로 다양한 표준 라이브러리 모듈을 제공하고 사용자가 직접 만든 모듈로 동일한 방식으로 활용할 수 있음

 

 

1 - 1 . 모듈 파일 만들기

 

 

 

 

1 - 2 . 다른 파일에서 모듈 사용하기

 

 

 

• 모듈 전체가 아니라 필요한 함수나 클래스만 가져올 수 있음

 

 

• 모듈 이름이 길 때는 별칭을 붙임 ex) 모듈 이름 as  별칭

 

 

 

 

 

---

 

 

 

 

2 . __name__

 

 

 

• 현재 실행 중인 모듈의 이름을 담고 있는 내장 변수
• 이 파일이 직접 실행된 것인지(import) 구분하는 데 사용
• 파일을 직접 실행하면 name 값은 "__main__이 되고 다른 파일에서 import 되어 사용되면 해당 모듈의 파일 이름이 들어감 

 

 

 

 

 

 

---

 

 

 

3 . 패키지

 

 

 

 

• 관련된 여러 모듈(.py 파일)을 하나의 폴더로 묶어 계층적으로 관리하는 단위
• 코드 규모가 커질 때 기능별로 구조를 나누어 정리하고 재사용성을 높이기 위해 사용
• 디렉토리로 구성, 내부에 모듈과 서브패키지를 포함할 수 있음
• 필요에 따라 __init__.py 파일을 통해 패키지 초기화나 공개 API를 정의할 수 있음
• import package.module처럼 이름공간을 구분하여 충돌을 방지하고 프로젝트를 깔끔하게 구조화할 수 있음

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

---

 

 

 

 

 

4 . random 모듈

 

 

• 파이썬에서 무작위 값을 생성할 때 사용하는 표준 라이브러리 모듈
• 별도 설치 없이 import random으로 사용할 수 있음
• 임의의 숫자 생성, 리스트에서 랜덤 선택, 데이터 섞기, 난수 범위 지정 등에 자주 사용
• 맨 위에 정의

 

 

4 - 1 . 자주 사용하는 함수

 

- random. ~()

 

-> 인스턴스 메서드를 함수 형태로 바꿔서 내보내고 있음

 

 

 

 

 

4 - 2 . seed()

 

 

• 난수 생성기의 초기값(시드)을 설정하여 동일한 난수 결과를 재현 가능하게 만드는 함수
• random은 의사난수를 사용함 -> 시드를 고정하면 실행할 때마다 같은 순서의 난수 생성됨
• 이 기능은 테스트, 디버깅, 머신러닝 실험처럼 결과를 반복 재현해야 하는 상황에서 매우 중요

 

 

• random만 사용 -> 실행할 때마다 결과가 바뀜

 

 

 

• 시드 설정 random.seed() -> 결괏값 항상 동일

 

 

 

 

4 - 3 . 의사난수(pseudo-random number)

 

 

• 완전히 무작위로 생성된 것이 아니라 일정한 알고리즘에 의해 만들어진 랜덤처럼 보이는 숫자
• 내부적으로는 이전 값과 수학적 계산을 기반으로 다음 값을 생성하기 때문에 같은 시작값을 주면 항상 동일한 난수 순서가 만들어짐
• 결과를 재현할 수 있어 테스트나 머신러닝 실험에 유용, 속도도 빠르기 때문에 일반적인 프로그래밍에서 널리 사용

 

 

 

 

 

 

 

 

 

---

 

 

 

 

5 . 모듈 설치

 

 

 

• 터미널 -> cmd에서 진행

 

5 - 1 . 가상환경 생성

• python -m venv venv 작성

 

 

 

5 - 2 . 가상환경 활성화(windows 기준)

 

- 활성화 안 됐을 경우

• venv\Scripts\activate

 

- 활성화 됐을 경우

• 파일 앞에 (venv) 적혀있음 

 

 

5 - 3 . pip 위치 확인(windows 기준)

 

• where pip

- 경로가 venv 안에 pip가 있어야 함

 

 

 

 

5 - 4 . python 경로 확인

 

• where python

- 다른 방법 :

  !where python을 ipynb 파일에 작성

 

 

 

 

5 - 5 . numpy, pandas 설치

 

• pip install numpy pandas

- pip이 다른 파이썬을 가리키고 있을 수 있음

 

 

• python -m pip install numpy pandas

- 현재 파이썬이 사용하는 환경에 설치됨

 

 

 

 

5 - 6 . 패키지 목록과 각 버전 확인

 

• pop list

-  현재 환경 기준으로만 보여줌(전역/다른 venv와 독립)

- 패키지 이름 + 버전 확인 가능

- 설치 여부 빠르게 체크 가능

 

 

 

 

 

 

---

 

 

 

 

 

6 . requirements.txt

 

 

• 파이썬 프로젝트에서 필요한 외부 패키지와 그 버전을 기록해 두는 파일
• 동일한 개발 환경을 다른 사람이나 다른 시스템에서도 쉽게 재현 가능

 

 

 

6 - 1 . requirements.txt 생성

 

 

1 . 터미널에 작성 -> 파일 자동 생성

 

• pip freeze > requirements.txt

 

 

2 . 직접 작성 -> 최신 버전이 설치됨(버전 없이도 가능)

 

• numpy 
• pandas

 

 

 

6 - 2 . requirements.txt 사용 방법

 

• pip install -r requirements.txt

- 다른 환경에서 실행하면 파일에 있는 모든 패키지 자동 설치

 

 

 

 

 

 

 

---