Python

# 1
print("Hello, world!")
# 2
import __hello__
# 둘중 하나를 선택해서 사용

"Life is short (You need Python)"[1]
인생은 짧으니, 당신은 파이썬이 필요하다.

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- Bruce Eckel

• 파이썬 GIL 깊숙히! (上) (2006년도)
• 파이썬 GIL 깊숙히! (上) 에 대한 몇 가지 변명 (2007년도)
• “파이썬은 멀티코어 줘도 쓰잘데기가 없나요?”에 대한 파이썬 2.6의 대답 (2008년도)
• Understanding the Python GIL (유튜브) (2010년도)
• Python에서의 동시성/병렬성 (2014년도)

• setup.py를 실행하는 데 필요한 도구[22]가 있는지 확인하고, 없으면 자동으로 설치하거나 사용자에게 알려주는 기능이 없다.
• setup.py는 파이썬 코드로 작성하기 때문에 패키지 이름이나 버전과 같은 메타데이터를 추출하는 것이 까다롭다.
• setup.py에는 아무 파이썬 코드나 넣을 수 있으므로 악의적인 코드를 심을 수 있다.
• setup.py는 setuptools를 직접 import하기 때문에 사용자가 다른 빌드 도구를 선택할 수 없다.

• Py파일을 Bytecode로 컴파일하는 방법#
• PyInstaller를 사용해서 EXE 또는 ELF 형식의 실행 파일을 만드는 방법 사용법과 주의사항

• 콘솔
  윈도우 명령 프롬프트나 리눅스 Bash 같은 곳에서 실행하는 콘솔형 파이썬 인터프리터다. 여기서도 충분히 간단한 코딩을 할 수 있고, 콘솔 상에서도 pretty printer를 이용해 다양한 자료 구조를 ASCII Art로 출력해 주는 기능까지 이용해볼 수 있다.
  • IDLE
    파이썬 기본 탑재 콘솔로, 순수 파이썬으로 작성되었다. 콘솔과 같이 직접 명령을 입력하는 것 외에도 파이썬 스크립트를 직접 편집할 수 있으며, 문법 강조와 디버깅 등의 기능을 지원한다. 파이썬에 입문하는 경우에는 따로 텍스트 에디터를 설치할 필요 없이 IDLE만으로도 충분하다.
  • IPython
    오픈 소스 라이브러리로, 파이썬 IDLE와 달리 LaTeX나 svg, Matplotlib의 플롯 같은 것들도 출력해준다. _repr_이라는 특수 prefix가 붙은 메서드들을 클래스에 정의해 놓으면 IPython의 출력 기능과 쉽게 통합시킬 수 있다. 후술할 Jupyter의 백엔드로도 쓰인다.

• Notepad++
• Sublime Text
• Atom
• Visual Studio Code: Python 전용 플러그인을 설치하면 더 많은 기능을 이용할 수 있다.

• PyCharm
  JetBrains 사에서 개발한 IDE로, 코드 컴플리션 기능이 우수하고 각종 프레임워크 지원이 가장 뛰어나다. 커뮤니티 에디션은 무료이지만 Django 같은 웹 개발에 도움이 되는 툴을 쓰려면 프로페셔널 에디션을 사용해야 한다. 프로페셔널 에디션이 없더라도 플러그인 등을 통해 기본적인 html/javascript 문법지원과 기본적인 자동완성은 가능하지만, Django 전용 자동완성(예를 들어 템플릿에서 파이썬 변수명을 자동완성해 준다던지), 실시간 렌더링 등의 기능은 사용할 수 없다.
• Spyder
  오픈 소스 IDE로 PyCharm 프로페셔널 에디션 같은 툴을 쓰기 힘든 학생[29]이나 개인 개발자가 사용할 만한 대안이다.
• Visual Studio
  가장 무거운 개발 툴이지만 Breakpoint를 설정해 디버깅을 할 수 있거나, Variable Explorer을 가지고 있거나, Profiler를 가지고 있는 등 기능이 다양해서 충분한 값어치를 할 수 있으면 쓰는 것이 좋다. 그 외에도 파이썬으로 프로그래밍에 입문하는 사람들에게도 설치가 쉽다는 점에서 추천하는 편이다.

• Pip
  파이썬의 기본 패키지 관리자이다. 기본적으로 패키지를 모두 한 곳에 설치하기 때문에 시스템에 내장된 파이썬에 영향을 주며, 프로젝트를 여러 개 관리할 경우 호환성 문제가 생긴다. 따라서 virtualenv나 venv와 같이 가상 환경을 다루는 도구와 함께 사용하는 것이 좋다.
• virtualenv
  파이썬 가상 환경 관리자로, 패키지를 마음대로 설치할 수 있는 가상 환경을 생성한다. 각 프로젝트마다 자신이 사용할 가상 환경을 만들어주면 프로젝트마다 필요한 패키지를 따로 설정해주는 것이 가능하다.
• Anaconda
  Conda라는 패키지 관리자 + 가상 환경 관리자를 제공하며, 수학/과학/공학 업무에 필요한 NumPy, SciPy, Jupyter Notebook 등의 수백 개의 패키지와 도구를 한번에 깔아줄 뿐만 아니라 GUI도 제공한다. 그래서 통계나 데이터 사이언스, 인공지능 등의 분야 쪽 파이썬 입문자들에게 추천하는 편이다. 다만 설치에 시간이 오래 걸리고, 어차피 몇백 개나 되는 패키지를 다 쓸 일은 없기 때문에 Conda 사용에 숙련되면 아래에 나온 Miniconda를 쓰는 것도 좋다. 2020년 부터 정부 및 200인 이상 기업에게는 유료로 바뀌었다.

• Miniconda
  위의 Anaconda와 기본 기능은 동일하지만, 패키지는 자기가 직접 찾아서 깔아야 한다. 하지만 어차피 필요한 패키지를 설치하는 것은 #conda install <패키지명> 몇번만 두드려 보면 간단히 해결된다. 이것도 아나콘다의 변형이라서 정부 및 200인 이상 기업에게는 유료.

• 코드 오류 검사
  • Pylint: Python 코드를 검사하여 오류나 바람직하지 않은 문법을 잡아내는 도구이다.
  • Flake8: Pylint에 비해 덜 꼼꼼한 대신 더 빠르다.
• 자료형(타입) 검사
  • MyPy: 파이썬을 위한 자료형 검사 도구의 원조로, 순수 Python으로 작성되었다.
  • Pyre: 페이스북에서 만든 자료형 검사 도구로, Ocaml로 작성되었다.
  • Pyright: 마이크로소프트에서 개발한 자료형 검사 도구로, TypeScript로 작성되었다. Visual Studio Code 플러그인을 정식 지원하며, 플러그인이 아닌 명령줄 도구로 사용하려면 Node.js를 설치해야 한다.
  • Pytype: 구글에서 만든 자료형 검사 도구이다.
• 코딩 스타일 검사 및 수정
  • autopep8: 파이썬 공식 스타일 가이드인 PEP 8에 맞게 코드를 고쳐준다.
  • yapf: 구글에서 개발한 스타일 검사 도구.
  • Black: 다른 스타일 검사 도구에 비해 매우 엄격한 것이 특징으로, 코딩 스타일에 대해 아예 논쟁을 못하게 한 가지 스타일을 강요한다는 컨셉을 고수한다. 이 때문에 다른 검사 도구에 비해 설정할 수 있는 옵션의 갯수가 매우 적다. 내가 원하는 코드 스타일이 아니라 Black이 강요하는 스타일을 따라가야 한다는 단점이 있지만, 대신 Black으로 처리한 코드는 누가 쓰든 비슷비슷해서 금방 익숙해진다. 개발자가 신경써야 할 것을 최소화한다는 점 덕분에 후발주자임에도 빠르게 인기를 얻었다.
  • isort: import 문을 일관성 있게 정렬해 준다.

• 뷰티풀 수프(Beautiful Soup): XML, HTML와 같은 구문 트리 또는 구조화된 데이터 처리를 위한 라이브러리이다.
• dateutil: 복잡한 날짜 및 시간 형식을 다루는 라이브러리이다. 표준 라이브러리에 포함된 datetime만으로 해결하기 어려운 날짜/시간 문자열 처리나 국제 시간에 관련된 기능을 제공한다.
• 필로우(Pillow): PIL은 개발이 예전에 중지되었고, PIL의 포크(fork)인 Pillow가 그 역할을 대신하고 있다. Pillow를 쓰자. PIL은 Python Imaging Library의 머릿글자로 간편한 이미지 처리를 위한 라이브러리이다.
• PyYAML: YAML 형식의 파일을 읽고 쓰기 위해 사용하는 라이브러리이다.
• requests: HTTP 요청을 보낼 때 사용하는 라이브러리이다. 표준 라이브러리에 내장된 urllib 모듈에 비해 사용이 편리하고 기능이 뛰어나다.
• tossi: 야생의 땅: 듀랑고를 개발한 왓 스튜디오에서 개발한 한국어 조사 처리 라이브러리. 같은 인물이 만든 korean 모듈을 대체했다.
• argparser 터미널에서 명령어 parser 지원 예제

• 심파이(SymPy): 인수 분해, 미분, 적분 등 심볼릭 연산 기능을 제공한다.
• 넘파이(NumPy): 통계, 선형 대수, 행렬 계산, 금융 운용 등을 포함한 과학 계산과 수학 작업. 수치 해석, 특히 선형 대수(linear algebra) 계산 기능을 제공하며 자료형이 고정된 다차원 배열 클래스(n-dimensional array)와 벡터화 연산(vectorized operation)을 지원한다. 참고로 Numpy는 C언어로 제작되어, 파이썬 답지 않은 넘사벽 수준의 속도를 자랑한다. 꼭 수치해석/선형대수 목적이 아니더라도 배열형태의 데이터에 대한 처리속도를 간단하게 높이는 야매 수준으로 사용할 수 있다.
• 싸이파이(SciPy): 고성능 선형대수, 함수 최적화, 신호 처리, 특수한 수학 함수와 통계 분포 등 과학 계산용 함수를 모아놓은 파이썬 패키지이다. 고급 수학 함수, 수치적 미적분, 미분 방정식 계산, 최적화, 신호 처리 등을 위한 다양한 과학 기술 계산 기능이 제공된다.

• 판다스(pandas): 데이터 처리와 분석을 위한 라이브러리이다. 테이블 형태의 데이터를 다루기 위한 데이터프레임(DataFrame) 자료형을 제공한다. R의 data.frame을 본떠서 설계한 DataFrame이라는 데이터 구조를 기반으로 만들어졌다. Visualizing Pandas' Pivoting and Reshaping Functions 참조.
• 다스크(Dask) : 홈페이지 판다스의 병렬&분산처리 버전. 판다스랑 사용법이 거의 같으면서도 드라마틱하게 빨라진다. 다만 아직 갈 길이 먼 것이 흠.
• StatsModels: 통계 및 회귀 분석, 시계열 분석을 위한 라이브러리이다.

• 맷플랏립(matplotlib): 과학 계산용 그래프 라이브러리. Tkinter, wxPython, Qt, GTK+ 등의 그래픽 엔진을 사용할 수 있으며 그래프와 챠트 등을 그리기 위한 시각화 기능을 제공한다. pylab이라는 서브패키지를 제공하여 MATLAB의 그래프 기능을 거의 동일하게 사용할 수 있다.
• 씨본(Seaborn): matplotlib에서 지원하지 않는 고급 통계 차트를 그리기 위한 통계용 시각화 기능을 제공하는 시각화 라이브러리이다.
• 보케(Bokeh): 주피터 노트북이나 웹상에서 자바스크립트로 그래프나 차트를 그려주는 기능을 제공해준다.
• Pygal: 시각화 라이브러리이다.

• 텐서플로우(TensorFlow): 구글에서 오픈 소스로 공개한 기계 학습, 인공 신경망 라이브러리이다.
• 사이킷런(scikit-learn): 파이썬의 머신 러닝 라이브러리이다.
• 파이토치( PyTorch): 토치 기반의 기계 학습 라이브러리. 간결하고 구현과 성능이 빠르며, TensorFlow보다 사용자가 익히기 훨씬 쉽다. 학계에서는 2017년부터 이미 파이토치가 텐서플로우보다 더 많이 언급되고 있다.
• 케라스(Keras): TensorFlow, Theano, CNTK 등 딥 러닝 라이브러리를 백엔드로 사용할 수 있어 쉽게 다층 퍼셉트론 신경망 모델, 컨볼루션 신경 망 모델, 순환 신경망 모델, 조합 모델 등을 구성할 수 있다. TensorFlow 등 다른 라이브러리에 비해 쉬운 문법이 특징. 현재는 TensorFlow와 통합되었다.

• WSGI 기반 (동기형)
  • Django: 풀 스택 웹 프레임워크. 정식으로 비동기 프로그래밍이 가능한 것은 아니지만 ASGI 서버와도 부분적으로 호환이 된다.
  • Flask: 마이크로 웹 프레임워크. 가볍고 간단한 서비스를 만들기 좋으나, 복잡한 기능은 모두 플러그인을 설치해야 한다.사용방법
  • Bottlepy
• ASGI 기반 (비동기형)
  • Starlette
  • FastAPI: Starlette에 데이터 검사 라이브러리인 Pydantic을 얹고 이런저런 유용한 기능을 추가한 프레임워크로, API 서버를 빠르게 개발하는 데 알맞다.

• Pygame - 파이썬으로 비디오 게임을 제작하기 위한 프레임워크이다.
• 스크래피(Scrapy): 웹 스크래핑 및 크롤링

• 문자열을 합칠 때 join을 쓰자. range 함수와 str 함수를 같이 쓰면 매우 편해지는 경우가 있다.

  ''.join(str(x) for x in range(10))

• 슬라이스(slice) 문법은 리스트/문자열의 부분을 잘라내는 것 이외에도 다양한 활용이 가능하다.

  # 문자열 뒤집기
  a = 'abc'
  print(a[::-1]) # 출력: cba
  
  # 리스트 복사
  a = [1, 2, 3]
  b = a[:]
  print(b)      # 출력: [1, 2, 3]
  print(a is b) # 출력: False
  
  c = [[1, 2], [3, 4]]
  d = c[:]
  c[0] = [5, 6] # 리스트 자체는 복사되지만
  c[1][0] = 7   # 리스트의 원소들까지 복사되지는 않으므로 주의해서 사용하자.
  print(c)      # 출력: [[5, 6], [7, 4]]
  print(d)      # 출력: [[1, 2], [7, 4]]
  print('%s, %s, %s' % (c is d, c[0] is d[0], c[1] is d[1])) # 출력: False, False, True

• 숫자, 문자, 튜플은 변경 불가능(immutable)하며, 리스트, 집합, 딕셔너리는 변경 가능(mutable)하다. 이때 변경 가능한 자료형은 다른 변수에 대입하여도 그 내용이 공유된다. 그 예로, 아래와 같은 코드가 있다고 하자.

  a = (1, 2, 3)
  b = a
  b += (2, 1)
  print(a) # 출력: (1, 2, 3)
  print(b) # 출력: (1, 2, 3, 2, 1)

  
  우리가 예상한 대로, 튜플 b만 변경되고, a는 변경되지 않는다. 위의 코드에서 튜플(immutable)을 리스트(mutable)로 바꾸어 보자.
  

  a = [1, 2, 3]
  b = a
  b += [2, 1]
  print(a) # 출력: [1, 2, 3, 2, 1]
  print(b) # 출력: [1, 2, 3, 2, 1]

  
  출력을 보면 b만 변경했음에도 a가 변한다는 사실을 알 수 있다. 이것은 모든 변경 가능한 자료형에 적용되며, 심지어 리스트 안의 리스트 같은 것들까지도 공유가 된다. 그러니 원본을 변경하면 안 되는 경우에는 list(), set(), dict()나 copy 모듈 등을 이용해서 객체를 복제하고 작업하자. 변경 불가능한 자료형은 원본을 변경할 수 없기 때문에 해당사항이 없다.
  특히 list나 dict 자체를 함수에 인자로 전달받을 때 내부에서 리스트를 변형하는 연산을 하면 함수 밖에서도 list나 dict가 변형되니 주의하도록 하자.

• list.insert(0) 와 list.append()는 각각 첫번째 자리에 값을 추가하거나, 마지막 자리에 값을 추가하는 정도의 조그만한 차이일 뿐이지만, 계산 시간이 O(N)과 O(1) 수준으로 차이가 나기 때문에 첫번째 방법은 쓰지 않는 것이 좋다.
  그래서 prepending에 의존하는 하는 알고리즘을 파이썬 리스트로 구현하려면, 알고리즘을 거꾸로 뒤집는 것이 좋고, 만약 알고리즘을 뒤집기 힘들다면, 파이썬 공식 라이브러리에서 제공하는 deque 같은 것을 써야 한다. 자료구조 개념에 대한 감각이 있으면 이해하기 쉽다.
  CPython같은 경우 JIT를 쓰지 않기 때문에 이런 것을 자동으로 최적화 해 준다고 생각하지 말자.

• 괄호 안에 for 과 if, else 를 넣을 시 주의하자.

  #1
  list(x for x in range(10) if x%2 == 0)
  #2
  list(x for x in range(10) if x%2 == 0 else 0)
  #3
  list(x if x%2 == 0 else 0 for x in range(10))

  
  1은 되지만 2는 되지 않으며 3은 된다. if만 넣을 경우 for 뒤에 써야 하며, 조건을 충족하지 않는 원소들은 생략된다(즉, 1의 결과물은 [0, 2, 4, 6, 8]이다). if와 else 모두를 넣는다면 for 앞에 넣어야 하며 조건을 충족하면 맨 앞, 아니라면 else 다음이 반환된다.

• 마지막으로 호출된 값(대입이 이루어지지 않은 경우)은 _ 변수에 저장된다. 또한 이 변수에 대입한 값은 버려진다.

• 멀티프로세싱은 __main__ 블럭 안에 들어가야 한다. 네임스페이스 문제 때문. 들어가지 않으면 오류를 뿜는다.

  #if 대신 while도 가능.
  if __name__ == '__main__':

• 파이썬 2와 3에서의 range는 리턴 형식이 다르다. 2에서는 리스트를 리턴하지만 3에서는 range 객체를 리턴한다. 따라서 3에서 range를 리스트로 바꾸려면 아래와 같은 방법들로 전환해야 한다. 파이썬 2에 익숙한 사람은, 파이썬 3의 range는 파이썬 2의 xrange와 동일한 역할을 한다고 생각하면 된다.

  list(range(10))
  [*range(10)]

  
  그 외에도 파이썬 2와 3은 정수 나눗셈, print 문법, 문자열 종류, import 방식 같은 데서 차이가 많이 나는 편이다. 일부는 __future__이라는 라이브러리에서 파이썬 2에서도 3과 같은 문법을 쓸 수 있도록 해 주는 기능을 제공하고 있지만, 그렇지 않은 부분들은 stack overflow등을 참고해서 직접 만들어서 쓰는 것이 좋다. 현재 많은 오픈 소스 라이브러리들이 __future__로 도배되어 있고 가내 수공업 식으로 호환성을 뗌질해 있는 것을 보면 말이다. 파이썬 2.7이 공식적으로 지원이 중단되면 시점까지 많은 라이브러리들이 파이썬 2 지원을 철회할 계획을 가지고 있으므로, 그 때가 되면 이런 호환성 문제에서 숨통이 트일 것이다.

• error: Microsoft Visual C++ 14.0 is required. Get it with "Microsoft Visual C++ Build Tools"

• Bolierplate 코드가 적고, 리스트와 셋, 해시 등의 자료구조를 간단한 기호로 표기할 수 있어 코딩 테스트 시 많이 사용되는 언어이기도 하다. Python으로 코드를 작성하면 같은 알고리즘을 C++, Java 등으로 구현했을 때보다 전체적인 코드 길이가 비약적으로 짧아진다.

• 파이썬 인터프리터라도 열어서 아무 모듈이나 임포트하거나, print 함수에 대해 dir(print)를 입력해보면 파이썬의 구조를 좀 더 잘 알게 된다. 우리가 사용했던 함수가 다르게 보일 것이다.

• 구글에서 python이라고 검색하면 제일 위에 뜨는 게 바다 괴물이나 뱀이 아니라 이거다.

• pyBreakout이라는 게임은 파이썬으로만 작성되었다. 오로지 pygame만 사용했으며, 개발자가 초등학생이다.

• Python의 공식 documentation은 정말 형편없기로 유명하다. 구체적으로는 직관성이 떨어지고 예시가 부실한 것이 그 이유인데, 꼭 필요할 때 읽으려면 헤매기 십상이다. 심지어 이는 국내도 아닌 영어가 모국어인 프로그래머들의 공론인데, Python을 찬양하는 프로그래머들도 인정하는 부분이다. 다만 최신 버전으로 갈수록 가독성이 조금씩 개선되어 가고 있다.

• Google Android OS에서는 공식적으로 Python을 미지원한다. 하지만 SL4A나 Linux Emulator를 설치 후 Python 실행이 가능하다.비교내용

• 만약 파이썬으로 짠 코드가 잘 작동되는 것을 넘어 가독성이 높고 유지보수도 쉬운 코드라면 이를 파이썬다운(pythonic, 파이써닉) 코드라며 대우한다. 일반 프로그래머라면 이러한 파이써닉 코드를 지향해야 한다.

• 띵소프트에서 개발 중인 게임 페리아 연대기에서는 고대언어라고 한다.

• 2013년 재미있게도 한 헤드헌터로부터 경력직 파이썬 개발자 취업제안을 받았다고 한다. 즉, 파이썬 창시자에게 파이썬 '경력직' 개발자를 구하는 수준의 메일을 보낸 것.

• C++, Java와 함께 구글의 3대 개발 언어 중 하나로 알려져 있다.

• 문명 4의 스크립트 언어로 쓰였다. Lua와 더불어 게임 스크립트 언어의 양대 산맥.

• 심즈 4 역시 Python을 기반으로 해서 동작한다. 클라이언트를 살짝 보면 수많은 .pyo 파일들의 향연을 볼 수 있다. 심즈 4의 최적화는 나름 우수한 편. 근데 pyo가 3.5 버전에서 삭제되고 pyc로 대체되었다.

• 킹덤 언더 파이어의 엔진에도 쓰였다. 500여 개의 자체모듈이 누더기처럼 돌아갔다고 한다.

• 월드 오브 탱크는 상당 부분이 파이썬으로 구현되어있다. 유저가 작성하는 모드도 로직 부분은 파이썬으로 구현된다.

• EVE 온라인은 Python의 경량/고속 실행 버전인 Stackless Python으로 작성되었다. 개발사 CCP Games는 파이썬 재단의 정식 후원자이기도 하다. 2000년대 초에 싱글코어 CPU가 계속 쓰일 줄 알고 서버 코드를 구버전 파이썬으로 짰다가 다중 코어 사용이 힘들어지자[40] 눈물겨운 마개조를 거듭하여 파이썬이라는 언어가 제공할 수 있는 처리 능력을 한계치까지 뽑아서 쓰고 있다.

• 파이썬패드 프로그래밍 기초 강의. 카이스트 프로그래밍 기초 과목과 호환되는 공개 강의이다. 인터프리터 설치 없이 기초적인 파이썬 사용법을 배울 수 있다.

• 코드컴뱃 홈페이지. 파이썬을 게임의 형식을 빌려 배울 수 있는 사이트이다.

• NumPy+SciPy+matplotlib 조합이 과학 공학 계산용으로 자주 쓰인다.

• 2014년 6월 WWDC에서 애플이 공개한 프로그래밍 언어 Swift보다 220배 느리다고 까였다. 유저들은 C 바인딩인 ctypes를 출동 시킨다고 부들부들... 하지만 JIT 없는 동적 인터프리터 언어와 컴파일 언어의 성능을 비교하면 어떤 언어를 비교하더라도 당연히 후자가 압도적으로 유리하다는 점에서 이건 비교 자체가 잘못된 것이다. 게다가 암호화 같은 CPU heavy한 작업은 보통 다 C로 짜서 붙인다. Python 해쉬 라이브러리인 hashlib만 해도 코어가 전부 C로 되어있다.

• 객체 지향 프로그래밍을 배울 때 추천할 만한 언어이다. 많은 대학들이 C++ 환경에서 OOP를 가르치지만, 이 경우 필요한 객체를 만들어서 쓰는 실습이 많은데 대부분 이미 존재하는 객체를 가져다 쓴다는 개념을 이해하지 못하는 경우가 많다. STL을 쓰면 달라지지만 실습에서 STL을 요구하는 문제가 나오는 경우도 드물고, 주로 사용되는 문자열 변환, 배열 관련 연산 등은 파이썬에서 따로 임포트할 필요 없이 자료형 자체가 이미 클래스로서 편리하게 클래스 함수를 던져주기 때문에, 클래스의 재활용이라는 측면을 훨씬 이해하기 쉽다. 무엇보다 하루면 다 배울 수 있는 언어이기도 하고. 다만 대학들도 아무런 이유 없이 C++을 객체 지향 입문용으로 채택한 건 아니다. 많은 학생들이 프로그래밍 언어 중 C를 가장 먼저 배우기에, C++은 그나마 익숙한 개념들을 이용해서 객체 지향을 학습할 수 있게 한다. 물론 C++ 프로그래밍은 C 프로그래밍과는 패러다임 자체가 다르므로 주의가 필요하지만, 적어도 "C언어의 구조체 안에 함수를 정의할 수 있게 하면 C++이다"는 식의 낚시로 학생들에게 심리적 편안함을 줄 수는 있다. 최근에는 객체 지향 입문용 언어로 C++보다 파이썬을 먼저 가르치는 대학도 늘어나고 있는 추세라, 파이썬부터 먼저 공부하는 것도 나쁘지 않다.
  • Fluent Python(번역서: 전문가를 위한 파이썬)이라는 책이 있다.

• 알고리즘 및 자료구조를 파이썬으로 공부하기

• 2014년 8월 30일, 유서깊은 파이썬행사인 PyCon이 드디어 한국에서도 성공리에 개최되었다. #공식홈페이지
  2015년 8월 29일, PyCon 2015가 상암 누리꿈스퀘어에서 약 700명의 규모로 개최되었다. #공식홈페이지
  2016년에는 PyCon APAC가 한국에서[41] 성공리에 개최되었다.#공식홈페이지
  2017년에는 PyCon.KR 2017(파이콘 한국 2017)이 강남 코엑스에서 열렸다(8.12~15).
  2018년에는 PyCon.KR에 참가한 IntelliJ IDEA로 유명한 JetBrains의 PyCharm 프로젝트 매니저인 Dmitry Trofimov가 행사를 보고 PyCharm 한글화 오픈소스 프로젝트를 열었다. 그러나 번역이 20% 정도 되고 수 년째 멈춰 있는 상태...관심있는 사람들은 기여해 보자. 다만 개발자들은 호환성을 위해서 영어 버전을 사용하는 경우가 대부분이라 기여를 할 사람이 있을지는 의문이다.

• 2015년 7월 9일 "같이 번역해서 같이 봅시다"라는 표어를 내걸고 파이썬 문서를 한글로 번역하는 프로젝트가 생겼다. flowdas / 파이썬 한국어 번역

• 도널드 글로버가 자신의 노래 가사에 Python을 배우라는 가사를 넣기도 했다.

• 타오바오에서 다운로드 미러를 제공하고 있다.

• 귀도 반 로섬은 2019년 10월 30일부로 드랍박스에서 나오고 은퇴하였다.

• 그리고 2020년 11월 13일, 은퇴 생활이 지루하다며 다시 마이크로소프트 의 개발팀에 합류했다. [42]

• 디시인사이드 마이너 갤러리 중 파이썬 마이너 갤러리가 있었으나 접근 제한 조치되어 아카라이브 파이썬 채널로 이주하였다.

• 3.5부터는 XP를 지원하지 않는다.

• 투어라이브 의 백엔드 기술의 대부분은 파이썬으로 구현되어있다.

• 2020년 5월, 3.9부터는 비스타와 7을 지원하지 않는다.