파이썬14 파이썬 웹 크롤링 입문: BeautifulSoup과 Selenium, 언제 무엇을 써야 할까(기본/개요, 기능/스펙, 장단점, 추천 대상, FAQ) 파이썬으로 웹에서 데이터를 자동으로 수집하려는 사람이라면 누구나 한 번쯤 BeautifulSoup과 Selenium이라는 이름을 마주치게 됩니다. 둘 다 "웹 크롤링" 튜토리얼에 자주 등장하지만, 사실 이 둘은 경쟁 관계가 아니라 서로 다른 층위에서 동작하는 도구입니다. 이 글에서는 두 라이브러리의 기본 개념부터 실무에서의 장단점, 그리고 어떤 상황에 어떤 도구를 골라야 하는지까지 정리해 보겠습니다.1. 기본/개요BeautifulSoup(bs4)은 HTML이나 XML 문서를 파싱해 원하는 데이터를 쉽게 찾아낼 수 있게 해주는 파이썬 라이브러리입니다. 문서를 트리 구조로 만들어주기 때문에 태그, 클래스, 속성 등을 기준으로 원하는 요소를 탐색할 수 있습니다. 다만 BeautifulSoup 자체는 웹 페이지.. 2026. 7. 25. 머신러닝/AI: TensorFlow, PyTorch 첫걸음(기본/개요, 기능/스펙, 장단점, 추천 대상, FAQ) 1. 기본/개요TensorFlow는 2015년 구글이 공개한 딥러닝 프레임워크로 처음부터 프로덕션 배포와 엔터프라이즈 확장성에 초점을 맞췄고, PyTorch는 2016년 메타(당시 페이스북)가 공개해 연구 유연성과 파이썬다운(Pythonic) 개발 경험을 우선시했습니다.두 프레임워크의 근본적인 차이는 계산 그래프 처리 방식에 있는데, PyTorch는 연산을 즉시 실행하는 동적 그래프를 사용해 표준 파이썬 도구로 자연스럽게 디버깅할 수 있는 반면, TensorFlow는 원래 실행 전에 정적 그래프를 정의해야 했지만 2.x 버전부터는 즉시 실행(eager execution)을 기본값으로 채택하면서도 성능을 위한 그래프 컴파일 옵션은 유지하고 있습니다.두 프레임워크 모두 딥러닝 모델(신경망)을 구축·학습·배포.. 2026. 7. 21. 자동화: 업무 자동화 스크립트 만들기 (엑셀, 이메일, 파일 정리)(기본/개요, 기능/스펙, 장단점, 추천 대상, FAQ) 1. 기본/개요업무 자동화란 매일 반복하는 단순 작업—엑셀 보고서 취합, 정기 이메일 발송, 다운로드 폴더 정리 같은 일들—을 파이썬 스크립트로 대신 처리하게 만드는 것을 말합니다. 파이썬이 이 영역에서 널리 쓰이는 이유는 표준 라이브러리만으로도 파일 시스템(os, shutil, pathlib), 이메일(smtplib, email) 처리가 가능하고, 여기에 openpyxl, pandas 같은 서드파티 라이브러리를 더하면 엑셀 파일까지 코드로 다룰 수 있기 때문입니다.대표적인 예로는, 매일 아침 폴더에 쌓이는 CSV 파일들을 하나의 엑셀 보고서로 합치는 스크립트, 특정 조건을 만족하는 데이터가 있으면 담당자에게 자동으로 이메일을 보내는 스크립트, 다운로드 폴더의 파일을 확장자별로 자동 분류해주는 스크립트 .. 2026. 7. 21. 웹 개발: Django vs Flask 비교(기본/개요, 기능/스펙, 장단점, 추천 대상, FAQ) 1. 기본/개요Django는 2005년 출시된 풀스택 파이썬 웹 프레임워크로, 재즈 기타리스트 장고 라인하르트의 이름을 딴 것이며(영화 '장고'와는 무관합니다), 복잡한 데이터베이스 기반 웹사이트를 빠르게 만들 수 있도록 설계되었습니다.반면 Flask는 2010년 아르민 로나허(Armin Ronacher)가 개발한 마이크로프레임워크로, 외부 라이브러리 의존성을 최소화해 개발자가 원하는 설계 패턴과 데이터베이스, 플러그인을 자유롭게 선택할 수 있게 해줍니다.두 프레임워크의 철학 차이는 명확합니다.Django는 "배터리 포함(batteries included)" 철학을 따라 데이터베이스 추상화, 폼 검증, 사용자 인증 등 웹 애플리케이션에 필요한 거의 모든 것을 기본 제공하는 반면,Flask는 라우팅, WS.. 2026. 7. 20. 데이터 분석: Pandas, NumPy로 데이터 다루기(기본/개요, 기능/스펙, 장단점, 추천 대상, FAQ) 1. 기본/개요NumPy(Numerical Python)는 파이썬에서 다차원 배열(ndarray)을 다루는 핵심 라이브러리로, C로 구현된 내부 연산 덕분에 순수 파이썬 반복문보다 훨씬 빠른 수치 계산을 제공합니다. Pandas는 이 NumPy를 기반으로 만들어진 라이브러리로, 엑셀 시트처럼 행과 열로 구성된 데이터를 다루는 DataFrame과 1차원 데이터를 다루는 Series라는 자료구조를 제공합니다.Pandas는 서로 다른 인덱스를 가진 데이터를 NumPy 배열로 손쉽게 변환할 수 있게 해주며, 대용량 데이터셋에 대한 라벨 기반 슬라이싱과 정교한 인덱싱, 서브셋 추출 기능을 제공합니다.두 라이브러리는 파이썬 데이터 분석 생태계의 사실상 표준으로, CSV·엑셀·데이터베이스에서 데이터를 불러와 정제(c.. 2026. 7. 20. 가상환경(venv) 관리와 프로젝트 구조화 1. 기본/개요가상환경(virtual environment)은 프로젝트마다 독립된 파이썬 인터프리터와 패키지 설치 공간을 만들어주는 기술입니다. 시스템 전역에 패키지를 설치하면 프로젝트 A가 requests 2.x를, 프로젝트 B가 requests 1.x를 요구할 때 충돌이 발생하는데, 가상환경은 이런 "의존성 지옥(dependency hell)"을 프로젝트 단위로 격리해 해결합니다. venv는 파이썬 3.3부터 표준 라이브러리에 내장된 모듈로, 별도 설치 없이 python -m venv 환경이름 명령 하나로 독립된 환경을 만들 수 있습니다.과거에는 virtualenv라는 서드파티 도구가 널리 쓰였지만, 파이썬 공식 배포판에 venv가 내장되면서 표준 도구로 자리 잡았습니다. 최근에는 Rust로 작성되어.. 2026. 7. 19. 이전 1 2 3 다음
