프로그래밍 언어 Python의 역사, 특징, 단점에 대해!

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"인생은 짧다. 당신에게는 파이썬이 필요하다."라는 문장이 있다.  1991년 발표되어 위 문구처럼 현재는 데이터 분석 분야에 널리 활용되고 있는, 매우 강력한 언어다. 역사, 특징, 장점에 대해 살펴보고자 한다. 

프로그래밍 언어 Python의 역사

1980년대 말과 1990년대 초에 귀도 반 로섬이 개발한 ABC 언어를 대체하기 위해 시작되었다. 1989년 12월, 위 개발자는 크리스마스 휴가 동안 취미로 Python 프로그래밍 언어를 설계했다. 그의 목표는 간결하고 가독성이 높은 코드를 작성할 수 있는 언어를 만드는 것이었다. 1991년에 첫 번째 버전인 Python 0.9.0이 발표되었다. 이 버전은 Unix 시스템에서 실행할 수 있는 명령줄 인터프리터의 기능을 가졌다. 1994년에 Python 1.0 버전이 출시되었으며, 모듈 시스템과 예외 처리 등의 기능이 추가되었다. 2000년에 2.0 버전이 발표되었다. 이 버전에서는 가비지 컬렉션 기능이 개선되었고, 리스트 컴프리헨션과 제너레이터 등의 기능이 도입되었다. Python 2.x 시리즈는 2.1, 2.2, 2.3 등 다양한 하위 버전이 발표되었고, 2008년에는 2.6, 2009년에는 2.7 버전이 출시되었다. 2008년 12월에 3.0 버전이 발표되었다. 피닉스 프로젝트로도 알려져 있다. 이전 버전과의 하위 호환성을 깨뜨리는 변화를 가져왔다. 문자열 처리, 유니코드 지원, print 함수 등에 대한 변경이 이루어졌다. 또한, 언어의 일관성과 개선된 기능을 목표로 했다. 이후 3.x 시리즈에서 3.1, 3.2, 3.3 등 다양한 하위 버전이 등장했다. 현재 3.9가 최신 버전이다. 사용자 친화적인 문법과 다양한 기능, 확장성, 강력한 라이브러리 등을 제공하면서 커뮤니티에서 큰 인기를 얻었다. 파이썬 커뮤니티는 활발하며, 개발자들 사이에서 지식 공유와 협업을 촉진하는 다양한 오픈 소스 프로젝트와 도구를 개발하고 있다. 데이터 과학, 웹 개발, 인공지능, 자동화, 게임 개발 등 다양한 분야에서 인기를 얻고 있다.

특징

간결한 문법을 갖고 있어, 코드의 가독성을 높이고 개발자의 생산성을 향상할 수 있다. 읽기 쉬운 코드를 작성할 수 있으며, 가독성을 높이기 위해 들여쓰기를 강제한다. 동적 타입 언어로, 변수의 타입을 선언하지 않고도 자동으로 추론한다. 이에 따라 빠르고 유연한 프로토타이핑과 개발이 가능하다. 객체 지향 프로그래밍(OOP) 개념을 지원한다. 클래스와 객체를 활용하여 데이터와 관련 메소드를 하나로 묶을 수 있으며, 상속, 다형성, 캡슐화 등의 OOP 개념을 적용할 수 있다. 또한, 풍부한 표준 라이브러리를 제공한다. 다양한 작업을 쉽게 처리할 수 있는 기능을 제공하며, 파일 입출력, 네트워킹, 문자열 처리, 데이터베이스 액세스 등 다양한 영역에 활용된다. 더 나아가, 다양한 운영 체제에서 동작한다. Windows, macOS, Linux 등 여러 플랫폼에서 개발하고 실행할 수 있으며, 이식성이 우수하다. 파이썬은 인터프리터 언어로, 소스 코드를 직접 컴파일하지 않고 인터프리터에 의해 한 줄씩 실행된다. 이는 개발자가 빠르게 코드를 작성하고 테스트할 수 있도록 도와준다. 컴퓨터 프로그래밍 이외에도 데이터 과학, 인공지능, 웹 개발, 자동화, 게임 개발 등 다양한 분야에서 널리 사용된다. 특히 데이터 과학 분야에서는 파이썬을 위한 특화된 라이브러리와 프레임워크가 많이 개발되어 있어 데이터 분석과 머신러닝 등을 효과적으로 수행할 수 있다.

단점

인터프리터 언어로써 다른 컴파일 언어들에 비해 상대적으로 실행 속도가 느리다. 특히 CPU 집약적인 작업에서는 C나 C++과 같은 언어에 비해 성능이 떨어질 수 있다. 이는 동적 타이핑, 인터프리터 작업, 가비지 컬렉션 등의 추가적인 오버헤드를 갖기 때문이다. CPython에서는 GIL(Global Interpreter Lock)이라는 메커니즘이 있다. GIL은 한 번에 하나의 스레드만 바이트 코드를 실행할 수 있도록 제한하는 잠금 메커니즘이다. 따라서 CPU를 여러 개 사용하는 멀티스레드 작업에 있어서는 성능 이슈가 발생할 수 있다. 이에 따라 CPU 집약적인 작업에서는 다른 언어에 비해 성능이 제한될 수 있다. 한편, 동적 타입 검사, 객체 추적, 가비지 컬렉션 등의 기능을 제공하기 위해 추가적인 메모리를 사용한다. 따라서 메모리 효율성이 낮을 수 있으며, 대규모 데이터 처리나 메모리 제한이 있는 환경에서 문제가 될 수 있다. 모바일 애플리케이션 개발이나 임베디드 시스템에 적합하지 않을 수 있다. Python 인터프리터의 크기가 크고 실행 속도가 느려서 이러한 환경에서는 다른 언어들에 비해 성능과 자원 사용 측면에서 불리할 수 있다. 또한, 쉬운 문법과 직관적인 코드 구조를 갖고 있지만, 가독성을 위해 들여쓰기를 강제하고 있어서 코드 스타일에 대한 자유도가 낮다. 개발자들 사이에 코드 스타일을 일관되게 유지하기 위한 추가 규칙들을 필요로 하며, 프로젝트가 크고 다양한 개발자들과 협업할 때 코드의 일관성 유지에 어려움을 줄 수 있다. CPython 외에도 다른 구현체들이 존재하지만, 코드가 특정 구현체에 종속되는 경우가 종종 있다. 이식성 측면에서는 다른 언어에 비해 제약이 있을 수 있다.

결론

현재도 활발하게 발전하고 있으며, 최신 버전에서는 성능 개선, 언어 기능 확장, 라이브러리 업데이트 등이 이루어지고 있다. 파이썬은 개발자들에게 사용하기 쉽고 효율적인 프로그래밍 경험을 제공하며, 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다.