파이썬을 여행하는 히치하이커를 위한 안내서

거대한 파이썬 세상을 모험하는 프로그래머를 위한 안내서!

- 파이썬을 '파이썬답게' 쓰려면 어떻게 해야 할까? 파이썬스러운 코드라는 게 도대체 어떤 의미일까? 내가 작성한 코드를 파이썬답다고 판단할 수 있는 기준은 무엇일까? 『파이썬을 여행하는 히치하이커를 위한 안내서』는 속 시원하게 답을 찾기 어려운 '파이썬다운 프로그램 작성법'을 명료하고 간결하게 정리한 가이드다. 여기에는 초보자는 물론 더 나은 코딩 기술을 고민하는 중급 이상의 파이썬 프로그래머에게 통찰을 주는 내용을 담았다.
- 이 책은 세 가지 구성으로 나뉜다. 1부에서는 파이썬 2와 파이썬 3을 비교하며 상황에 맞는 텍스트 편집기와 대화형 개발 환경을 선택할 수 있도록 돕는다. 또한 다양한 인터프리터 옵션을 소개하므로, 아직 파이썬에서 가능한 게 뭔지 모르더라도 필요에 맞는 인터프리터를 찾을 수 있다. 2부에서는 오픈 소스 커뮤니티에서 모범이 되는 예제 코드를 통해 파이썬스러운 스타일이 무엇인지 설명한다. 2부를 다 읽고 나면 스스로 오픈 소스 코드를 심도 있게 읽어 보고 실험해 볼 수 있다. 3부에서는 파이썬 커뮤니티에서 주로 사용하는 광대한 라이브러리 은하계를 둘러본다.
이 책은 파이썬 커뮤니티 집단 지성의 결과물로, 파이썬 고수들의 좋은 습관이 배어 있는 모범 사례와 노하우를 문서화한 유용한 자료집이다. 진정한 '파이써니스타'가 될 준비가 되었는가? 이 책을 통해 파이썬을 '제대로' 쓰는 방법과 효율적이면서 성능을 높이는 파이썬 프로그램 작성법을 살펴보고, 파이썬 프로그래머로서 기본을 뛰어넘어 한 단계 도약해 보자.

-책에서 다루는 내용
1. 스타일, 컨벤션, 관용구를 배워 훌륭한 파이썬 코드 작성하기
2. 파이썬 오픈 소스 라이브러리 속 훌륭한 코드 둘러보기
3. 파이썬 코드 패키징과 배포를 위한 최고의 방법 알아보기
4. 콘솔 애플리케이션부터 GUI, 웹 어플리케이션까지 다양한 파이썬 사용자 상호작용 라이브러리 살펴보기
5. 시스템 관리, C와 C++ 라이브러리와의 인터페이스, 파이썬 속도 향상을 위한 도구 배우기
6. 비동기 동작, 직렬화, 암호를 위한 네트워킹 라이브러리 사용하기
7. 이미지, 오디오 프로세싱 도구를 포함한 데이터 지속성과 데이터 작업 라이브러리 살펴보기

1부 들어가기

1장 인터프리터 선택하기
__파이썬 2와 3 중 어느 버전을 선택할까?
__추천하는 파이썬 버전
__파이썬 3가 최선일까?
__구현

2장 파이썬 설치하기
__맥에 파이썬 설치하기
__리눅스에 파이썬 설치하기
__윈도우에 파이썬 설치하기
__상용 파이썬 재배포판

3장 개발 환경
__텍스트 편집기
__통합 개발 환경
__기능이 강화된 대화형 도구
__격리 도구

2부 실전 돌입하기
4장 훌륭한 코드 작성하기
__코드 스타일
__프로젝트 구조화하기
__코드 테스트
__문서
__로그
__라이선스 선택

5장 훌륭한 코드 읽어 보기
__프로젝트의 공통 특성
__HowDoI
__Diamond
__Tablib
__Requests
__Werkzeug
__Flask

6장 훌륭한 코드 배포하기
__유용한 단어와 콘셉트
__코드 패키징
__코드 동결하기

3부 시나리오 가이드
7장 사용자와의 상호작용
__Jupyter Notebook
__명령줄 애플리케이션
__GUI 애플리케이션
__웹 애플리케이션

8장 코드 관리와 개선
__지속적 통합
__시스템 관리
__속도

9장 소프트웨어 인터페이스
__웹 클라이언트
__데이터 직렬화
__분산 시스템
__암호

10장 데이터 작업
__과학 애플리케이션
__텍스트 작업과 텍스트 마이닝
__이미지 작업

11장 데이터 지속성
__구조화된 파일
__데이터베이스 라이브러리

부록 A 추가적으로 참고할 사항

케네스 라이츠 저자 케네스 레이츠는 헤로쿠(Heroku)의 파이썬 PO(product owner)이며 파이썬 소프트웨어 재단의 펠로우다. 많은 오픈 소스 프로젝트, 특히 Request(리퀘스트, 사람을 위한 HTTP) 모듈로 잘 알려져 있다.

저자 타냐 슐로서는 알츠하이머를 앓고 있는 어머니의 주간병인이자, 전략 수립에 데이터를 사용하는 독립 컨설턴트다. 학생들과 기업 부서 대상의 데이터과학 교육을 1,000시간 이상 진행했다.