suncommq 님의 블로그

AI 생성이미지 프롬프트 제조(?)를 돕기 위해서 개인 제작 프로그램을 무료 배포 하겠습니다.

파이썬으로 제작하였으며 본래 이 프로그램을 사용 하려면 파이썬이 설치 되어있어야 하는데

초보자를 위하여 즉시 실행 되도록 만들었습니다. 혹시 안되시는 분들은 오류사항 문의 부탁드립니다.

왼쪽에서 슬라이드 메뉴로 선택하시고 혹시 원하는 속성에 메뉴가 없으시면 오른쪽에다가 직접 입력하시면 됩니다.

그리고 Generate Prompt를 누르시면 아래 빈칸에 프롬프트가 완성 됩니다.

혹시 파이썬 버전을 설치 하시려면 3.10.6 버전 입니다. 

생성된 프롬프트는 Midjourney, Stable Diffusion, and DALL-E 2 에서 최적합하고 대부분에 AI 모델에서 적용 가능하실꺼라 생각 됩니다. 우선은 스테이블 디퓨전 기준 입니다.

각 속성에는 20개의 속성을 배치 해놨습니다. 로또 확률 보다도 많은 조합이니 충분히 유용하리라 생각됩니다.

업그레이드가 필요하시면 요청해 주십시오.

많이 사용해주시고 오류 사항 보고 부탁드립니다.

2025.03.15 - [파이썬 프로그래밍] - 5.파이썬, Visual Studio Code, GitHub Copilot 연동 및 모듈 활용 학습법

파이썬은 방대한 표준 라이브러리와 수많은 외부 모듈을 제공하여 다양한 작업을 수행할 수 있습니다. 여기서는 자주 사용되는 주요 모듈들을 하나씩 자세히 설명하겠습니다. 각 모듈에 대한 설명은 기능, 사용 예시, 그리고 추가 학습 자료를 포함합니다.

1. math 모듈: 수학 관련 함수

• 기능: 수학적인 연산을 수행하는 함수들을 제공합니다. (삼각함수, 로그, 지수, 제곱근 등)
• 사용 예시:

      import math

# 제곱근 계산
result = math.sqrt(16)
print(result)  # 4.0

# 원주율
print(math.pi)  # 3.141592653589793

# 삼각함수 (사인)
angle = math.radians(30)  # 각도를 라디안으로 변환
print(math.sin(angle))  # 0.49999999999999994
    

• 추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/math.html

2. datetime 모듈: 날짜 및 시간 관련 함수

• 기능: 날짜와 시간을 다루는 클래스와 함수들을 제공합니다.
• 사용 예시:

      import datetime

# 현재 날짜와 시간
now = datetime.datetime.now()
print(now)  # 2023-10-27 10:30:00.123456

# 특정 날짜 생성
date = datetime.datetime(2023, 12, 25)
print(date)  # 2023-12-25 00:00:00

# 날짜 포맷팅
formatted_date = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(formatted_date)  # 2023-10-27 10:30:00
    

• 추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/datetime.html

3. random 모듈: 난수 생성

• 기능: 난수를 생성하는 함수들을 제공합니다.
• 사용 예시:

      import random

# 0과 1 사이의 실수 난수 생성
random_number = random.random()
print(random_number)  # 0.123456789

# 특정 범위 내의 정수 난수 생성
random_integer = random.randint(1, 10)
print(random_integer)  # 5

# 리스트에서 무작위 요소 선택
my_list = ["apple", "banana", "cherry"]
random_choice = random.choice(my_list)
print(random_choice)  # banana
    

• 추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/random.html

4. os 모듈: 운영체제 관련 기능

• 기능: 운영체제와 상호 작용하는 함수들을 제공합니다. (파일 및 디렉토리 관리, 환경 변수 접근 등)
• 사용 예시:

      import os

# 현재 작업 디렉토리 확인
current_directory = os.getcwd()
print(current_directory)  # /Users/username/Documents

# 디렉토리 생성
os.mkdir("new_directory")

# 파일 삭제
os.remove("file.txt")

# 환경 변수 접근
home_directory = os.environ.get("HOME")
print(home_directory)  # /Users/username
    

• 추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/os.html

5. requests 모듈: HTTP 요청

• 기능: HTTP 요청을 보내고 응답을 처리하는 기능을 제공합니다. (웹 페이지 내용 가져오기, API 호출 등)
• 사용 예시:

      import requests

# GET 요청 보내기
response = requests.get("https://www.example.com")

# 상태 코드 확인
print(response.status_code)  # 200

# 응답 내용 출력
print(response.text)
    

• 추가 학습 자료: https://requests.readthedocs.io/en/latest/

6. json 모듈: JSON 데이터 처리

• 기능: JSON 데이터를 파싱하고 생성하는 기능을 제공합니다.
• 사용 예시:

      import json

# JSON 문자열 파싱
json_string = '{"name": "Alice", "age": 30}'
data = json.loads(json_string)
print(data["name"])  # Alice

# 파이썬 객체를 JSON 문자열로 변환
data = {"name": "Bob", "age": 25}
json_string = json.dumps(data)
print(json_string)  # {"name": "Bob", "age": 25}
    

• 추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/json.html

7. pandas 모듈: 데이터 분석

• 기능: 데이터 분석 및 조작을 위한 강력한 도구를 제공합니다. (데이터 프레임, 시리즈 등)
• 사용 예시:

      import pandas as pd

# CSV 파일 읽기
df = pd.read_csv("data.csv")

# 데이터 프레임 정보 출력
print(df.info())

# 처음 5개 행 출력
print(df.head())

# 특정 열의 평균값 계산
print(df["column_name"].mean())
    

• 추가 학습 자료: https://pandas.pydata.org/docs/

8. numpy 모듈: 수치 계산

• 기능: 대규모 배열 및 행렬 연산을 위한 효율적인 도구를 제공합니다.
• 사용 예시:

      import numpy as np

# 배열 생성
arr = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
print(arr)  # [1 2 3 4 5]

# 배열 연산
print(arr * 2)  # [ 2  4  6  8 10]

# 행렬 생성
matrix = np.array([[1, 2], [3, 4]])
print(matrix)
    

• 추가 학습 자료: https://numpy.org/doc/

9. matplotlib 모듈: 데이터 시각화

• 기능: 다양한 종류의 그래프를 생성하여 데이터를 시각화하는 기능을 제공합니다.
• 사용 예시:

        import matplotlib.pyplot as plt
  
  # 데이터
  x = [1, 2, 3, 4, 5]
  y = [2, 4, 1, 3, 5]
  
  # 그래프 생성
  plt.plot(x, y)
  plt.xlabel("X-axis")
  plt.ylabel("Y-axis")
  plt.title("Sample Plot")
  plt.show()
      

   
• 추가 학습 자료: https://matplotlib.org/stable/contents.html

10. re 모듈: 정규 표현식

• 기능: 정규 표현식을 사용하여 문자열을 검색, 매칭, 치환하는 기능을 제공합니다.
• 사용 예시:

      import re

# 패턴 매칭
text = "Hello, my email is example@example.com"
pattern = r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}"
match = re.search(pattern, text)
if match:
    print(match.group())  # example@example.com
    

• 추가 학습 자료: https://docs.python.org/3/library/re.html

이 외에도 파이썬에는 수많은 유용한 모듈들이 존재합니다. 필요에 따라 적절한 모듈을 선택하여 사용하면 더욱 효율적으로 프로그래밍할 수 있습니다. 각 모듈의 공식 문서를 참고하여 자세한 사용법을 익히는 것이 중요합니다.

2025.03.14 - [파이썬 프로그래밍] - 3.파이썬 프로그래밍 Copilot 연동 가능한 비주얼 스튜디오 코드 다운로드해서 설치하기

파이썬과 Visual Studio Code(VS Code)를 연동하고, 모듈을 사용하며, GitHub Copilot을 활용하여 예제를 학습하는 방법을 단계별로 자세히 설명하겠습니다. 이 조합은 파이썬 학습 효율을 극대화할 수 있는 강력한 도구입니다.

1. 파이썬 & VS Code 연동 설정

• 파이썬 설치: 아직 파이썬이 설치되어 있지 않다면, https://www.python.org/downloads/ 에서 최신 버전을 다운로드하여 설치합니다. 설치 시 "Add Python to PATH" 옵션을 반드시 선택해야 합니다.
• VS Code 설치: https://code.visualstudio.com/ 에서 VS Code를 다운로드하여 설치합니다.
• Python 확장 설치: VS Code를 실행하고, 확장(Extensions) 탭(Ctrl+Shift+X)에서 "Python"을 검색하여 Microsoft에서 제공하는 Python 확장을 설치합니다. 이 확장은 파이썬 개발에 필요한 다양한 기능을 제공합니다.
• 파이썬 인터프리터 선택: VS Code 하단의 상태 표시줄에서 파이썬 인터프리터를 선택합니다. 설치된 파이썬 버전을 선택하거나, 가상 환경을 설정하여 사용할 수 있습니다. (가상 환경 설정은 아래 '모듈 활용' 섹션에서 설명합니다.)

2. GitHub Copilot 설치 및 설정

• GitHub Copilot 구독: GitHub Copilot은 유료 서비스입니다. https://github.com/features/copilot 에서 구독합니다.
• VS Code에 Copilot 설치: VS Code 확장 탭에서 "GitHub Copilot"을 검색하여 설치합니다.
• GitHub 계정 연결: VS Code에서 GitHub Copilot을 사용하려면 GitHub 계정에 로그인해야 합니다. VS Code에서 Copilot을 처음 실행하면 GitHub 계정으로 로그인하라는 메시지가 표시됩니다.

3. 모듈 활용 및 가상 환경 설정 (필수)

• 모듈이란? 모듈은 파이썬 코드를 담고 있는 파일입니다. 다른 파이썬 프로그램에서 모듈의 코드를 재사용할 수 있습니다.
• 가상 환경이란? 가상 환경은 프로젝트별로 독립적인 파이썬 환경을 만들어줍니다. 이를 통해 프로젝트 간의 모듈 버전 충돌을 방지할 수 있습니다.
• 가상 환경 설정 방법:
  1. VS Code 터미널(Ctrl+`)을 엽니다.
  2. 프로젝트 폴더로 이동합니다.
  3. python -m venv .venv 명령어를 실행하여 가상 환경을 생성합니다. (.venv는 가상 환경 폴더 이름입니다.)
  4. source .venv/bin/activate (Linux/macOS) 또는 .venv\Scripts\activate (Windows) 명령어를 실행하여 가상 환경을 활성화합니다.
  5. VS Code 하단의 상태 표시줄에서 활성화된 가상 환경이 선택되었는지 확인합니다.
• 모듈 설치: 가상 환경이 활성화된 상태에서 pip install <모듈 이름> 명령어를 사용하여 필요한 모듈을 설치합니다. 예를 들어, pip install requests는 requests 모듈을 설치합니다.

4. Copilot 활용 예제 학습

이제 Copilot을 활용하여 파이썬 예제를 학습하는 방법을 살펴보겠습니다.

• 예제 1: requests 모듈을 사용하여 웹 페이지 내용 가져오기
  1. 새로운 파이썬 파일(예: web_scraper.py)을 생성합니다.
  2. 다음과 같이 코드를 입력합니다.

      import requests

# 웹 페이지 URL
url = "https://www.example.com"

# 웹 페이지 내용 가져오기
response = requests.get(url)

# 상태 코드 확인
if response.status_code == 200:
    # 내용 출력
    print(response.text)
else:
    print("오류 발생:", response.status_code)
    

• 1. import requests를 입력하고 잠시 기다리면 Copilot이 자동으로 requests 모듈을 사용하는 코드 스니펫을 제안합니다. Tab 키를 눌러 제안을 수락합니다.
  2. # 웹 페이지 내용 가져오기 주석을 입력하고 잠시 기다리면 Copilot이 requests.get(url) 코드를 제안합니다.
  3. # 상태 코드 확인 주석을 입력하고 잠시 기다리면 Copilot이 if response.status_code == 200: 코드를 제안합니다.
  4. Copilot의 제안을 수락하고 코드를 완성합니다.
  5. 코드를 실행하고 결과를 확인합니다.
• 예제 2: pandas 모듈을 사용하여 CSV 파일 읽고 분석하기
  1. 새로운 파이썬 파일(예: data_analysis.py)을 생성합니다.
  2. 다음과 같이 코드를 입력합니다.

      import pandas as pd

# CSV 파일 읽기
df = pd.read_csv("data.csv")

# 데이터 프레임 정보 출력
print(df.info())

# 처음 5개 행 출력
print(df.head())

# 특정 열의 평균값 계산
print(df["column_name"].mean())
    

• 1. import pandas as pd를 입력하고 잠시 기다리면 Copilot이 pandas 모듈을 사용하는 코드 스니펫을 제안합니다.
  2. # CSV 파일 읽기 주석을 입력하고 잠시 기다리면 Copilot이 pd.read_csv("data.csv") 코드를 제안합니다.
  3. # 데이터 프레임 정보 출력 주석을 입력하고 잠시 기다리면 Copilot이 print(df.info()) 코드를 제안합니다.
  4. Copilot의 제안을 수락하고 코드를 완성합니다.
  5. data.csv 파일을 준비하고 코드를 실행하여 결과를 확인합니다.

5. Copilot 활용 팁

• 명확한 주석 작성: Copilot은 주석을 기반으로 코드를 제안합니다. 명확하고 구체적인 주석을 작성하면 Copilot이 더 정확한 코드를 제안할 수 있습니다.
• 코드 컨텍스트 유지: Copilot은 현재 코드 컨텍스트를 고려하여 코드를 제안합니다. 코드 컨텍스트를 유지하면서 코드를 작성하면 Copilot이 더 유용한 코드를 제안할 수 있습니다.
• 제안 검토 및 수정: Copilot이 제안하는 코드는 항상 완벽하지 않을 수 있습니다. 제안된 코드를 주의 깊게 검토하고 필요에 따라 수정해야 합니다.
• 다양한 예제 학습: 다양한 예제를 학습하면서 Copilot의 활용 능력을 향상시킬 수 있습니다.

2025.03.15 - [분류 전체보기] - 파이썬 주요 모듈(module) 상세 설명

2025.03.15 - [파이썬 프로그래밍] - 4.파이썬 자료와 자료 처리: Visual Studio Code 활용을 위한 기초

앞선 설명에 이어, 파이썬의 자료와 자료 처리에 대한 더욱 자세한 설명과 해설, 그리고 VS Code 활용법을 심층적으로 다루겠습니다.

1. 자료형의 중요성: 왜 자료형을 알아야 할까요?

자료형은 단순히 자료의 종류를 구분하는 것 이상으로 중요합니다.

• 메모리 효율성: 각 자료형은 컴퓨터 메모리에서 차지하는 공간이 다릅니다. 적절한 자료형을 사용하면 메모리 사용량을 줄여 프로그램의 성능을 향상시킬 수 있습니다.
• 정확한 연산: 자료형에 따라 사용할 수 있는 연산이 다릅니다. 예를 들어, 문자열에 숫자를 더하려고 하면 오류가 발생합니다.
• 오류 방지: 자료형을 명확히 이해하면 프로그램 실행 중 발생할 수 있는 오류를 예방할 수 있습니다.
• 코드 가독성: 자료형을 명시적으로 사용하면 코드의 가독성을 높여 다른 사람이 코드를 이해하기 쉽게 만들 수 있습니다.

2. 기본 자료형 심층 분석

2.1. 숫자형 (int, float)

• 정수 (int): 소수점이 없는 숫자를 나타냅니다. 파이썬 3부터는 정수형의 크기 제한이 없어졌습니다.
  • 연산: 덧셈(+), 뺄셈(-), 곱셈(*), 나눗셈(/), 나머지(%), 몫(//), 거듭제곱(**) 등
  • 예시:

          a = 10
    b = -5
    print(a + b)  # 5
    print(a / b)  # -2.0 (나눗셈 결과는 항상 float)
        

• 실수 (float): 소수점이 있는 숫자를 나타냅니다. 부동소수점 방식으로 표현되기 때문에 정확한 값을 표현하는 데 한계가 있을 수 있습니다.
  • 연산: 정수형과 동일한 연산 가능
  • 예시:

      pi = 3.14159
radius = 5.0
area = pi * radius * radius
print(area)  # 78.53975
    

2.2. 문자열 (str)

• 문자들의 나열을 나타냅니다. 작은따옴표('') 또는 큰따옴표("")로 묶어서 표현합니다.
• 연산: 문자열 연결(+), 문자열 반복(*), 인덱싱([]), 슬라이싱([:]) 등
• 메서드: 문자열을 조작하기 위한 다양한 메서드를 제공합니다. (예: upper(), lower(), strip(), split(), replace())
• 예시:

      greeting = "Hello, world!"
print(greeting[0])  # H (첫 번째 문자)
print(greeting[7:12])  # world (7번째부터 12번째 문자까지)
print(greeting.upper())  # HELLO, WORLD!
    

2.3. 불리언 (bool)

• 참(True) 또는 거짓(False) 값을 나타냅니다.
• 연산: 논리 연산 (and, or, not)
• 활용: 조건문, 반복문 등에서 조건식을 평가하는 데 사용됩니다.
• 예시:

      is_valid = True
is_empty = False
print(is_valid and is_empty)  # False
print(not is_valid)  # False
    

3. 복합 자료형 심층 분석

3.1. 리스트 (list)

• 여러 개의 자료를 순서대로 저장하는 자료형입니다.
• 특징:
  • 변경 가능 (mutable)
  • 순서가 있음 (ordered)
  • 중복된 값을 허용
• 메서드: append(), insert(), remove(), pop(), sort(), reverse() 등
• 예시:

      fruits = ["apple", "banana", "cherry"]
fruits.append("orange")
print(fruits)  # ['apple', 'banana', 'cherry', 'orange']
    

3.2. 튜플 (tuple)

• 리스트와 비슷하지만, 변경할 수 없는 자료형입니다.
• 특징:
  • 변경 불가능 (immutable)
  • 순서가 있음 (ordered)
  • 중복된 값을 허용
• 활용: 자료의 변경을 방지해야 할 때 사용합니다.
• 예시:

      coordinates = (10, 20)
# coordinates[0] = 30  # TypeError: 'tuple' object does not support item assignment
    

3.3. 딕셔너리 (dict)

• 키(key)와 값(value)의 쌍으로 이루어진 자료형입니다.
• 특징:
  • 변경 가능 (mutable)
  • 순서가 없음 (unordered)
  • 키는 중복될 수 없지만, 값은 중복될 수 있음
• 메서드: get(), keys(), values(), items(), update() 등
• 예시:

      person = {"name": "Alice", "age": 30}
print(person["name"])  # Alice
person["city"] = "New York"
print(person)  # {'name': 'Alice', 'age': 30, 'city': 'New York'}
    

4. VS Code 활용 심화

• IntelliSense: VS Code의 IntelliSense 기능은 자료형에 따라 자동 완성, 오류 검사, 코드 제안 등을 제공하여 개발 생산성을 높여줍니다.
• 디버깅: VS Code의 디버깅 기능을 사용하면 변수의 값과 자료형을 실시간으로 확인하고, 코드 실행 과정을 추적할 수 있습니다.
• 확장 기능:
  • Python: 공식 파이썬 확장 기능은 린팅, 포매팅, 디버깅 등 다양한 기능을 제공합니다.
  • Pylance: Microsoft에서 개발한 Pylance 확장 기능은 더욱 강력한 IntelliSense 기능을 제공합니다.
• Jupyter Notebook: VS Code에서 Jupyter Notebook을 사용할 수 있습니다. Jupyter Notebook은 코드, 텍스트, 이미지 등을 함께 작성하고 실행할 수 있는 대화형 환경을 제공합니다.

5. 자료형 변환

• int(): 문자열이나 실수를 정수로 변환합니다.
• float(): 문자열이나 정수를 실수로 변환합니다.
• str(): 숫자나 불리언을 문자열로 변환합니다.
• list(): 튜플이나 문자열을 리스트로 변환합니다.
• tuple(): 리스트를 튜플로 변환합니다.
• dict(): 키-값 쌍의 리스트나 튜플을 딕셔너리로 변환합니다.

예시:

      num_str = "10"
num_int = int(num_str)  # 문자열 "10"을 정수 10으로 변환
print(type(num_int))  # <class 'int'>
    

2025.03.14 - [파이썬 프로그래밍] - 파이썬을 시작 하기 전에 읽어보는 간단한 설명

파이썬 프로그래밍을 공부하기 위해서는 프로그래밍을 할 수 있는 환경이 필요합니다.

가장 기본적인 컴퓨터 한대 쯤은 다들 가정에 있을테니 그다음 필요한 것이 코드를 작성할 수 있는 텍스트 에디터와 그 코드를 실행할 수 있는 코드 실행기 입니다. 우리는 파이썬을 공부하기 위해서 파이썬 코드를 입력할 수 있는 텍스트 에디터와 파이썬 코드를 실행할 수 있는 도구인 파이썬 인터프리터가 필요합니다.

파이썬 설치하기

즉시 파이썬을 설치해 봅시다.  자, 여기서 저는 파이썬 버전 3.10.6을 권장합니다. 한걸음 앞서 우리는 파이썬만 공부하지는 않을 것입니다. 즉, 우리의 최종 목표는 이 파이썬 프로그래밍을 공부한 후에는 스테이블 디퓨전이라든지 생성형 AI 모델을 활용한 영상 제작에 있으니 다음 단계를 원활하게 진행하기 위해서 스테이블 디퓨전 버전 1.5, XDSL 등 모두 통용할 수 있는 파이썬 버전 3.10.6 을 설치합시다.

파이썬 설치 프로그램 다운받기

일단 웹 브라우저로 파이썬 공식 홈페이지에 접속하여 Downloads 메뉴를 클릭합니다. 윈도우 운영체제가 설치된 컴퓨터에서 접속하면 자동으로 윈도우 전용 파이썬 다운로드 화면이 나옵니다.

https://www.python.org/downloads/

화면 중간 쯤에서 스크롤을 내려서 Python 3.10.6 항목을 선택합니다

다음 화면에서 Python windows 64bit 버전을 다운받습니다.

다운 받은 설치 프로그램을 실행하고 하다에 있는 Add Python 3.10 to PATH를 체크 하고

Install launcher for all user(recommended) 역시 체크 하시고 Install Now를 클릭해 파이썬을 설치 합니다.

설치하면서 사용자 계정 컨트롤 등 화면이 나오면 모두 예를 선택하시면 됩니다.

Add Python 3.10 to PATH 는 프로그램의 실행 경로에 파이썬을 추가한다는 의미입니다. 체크 후 설치해야 이후에 명령 프롬프트에서 python, 또는 py 라고 입력해서 파이썬을 실행할 수 있습니다. 만약 체크하지 않고 설치하셨다면 다시 설치해야 합니다.

새로 설치한 파이썬을 실행해 봅시다.

파이썬 인터렉티브 쉘

다음과 같이 프롬프트 >>> 에 코드를 입력하면 곧바로 실행 결과를 볼 수 있습니다. 컴퓨터와 상호 작용하는 공간이라는 의미로 인터렉티브 셀 이라고 부르며 한 마디씩 주고 받는 것처럼 대화한다고 해서 대화형 셸이라고 부르기도 합니다.

자 프롬프트에 1 + 1 를 입력해봅시다

2 라고 답변합니다.

“Hello” * 3 을 입력해 보시다

HelloHelloHello 라고 출력합니다.

텍스트 에디터 사용하기 : 파이썬 IDLE 에디터

대화형 셀은 간단한 실행 결과 등을 확인할 때 활용하면 편리합니다. 그러면 긴 코드를 입력하거나 코드를 저장해야 할 때는 어떻게 할까요?

일반적으로 텍스트 에디터 프로그램을 사용합니다. 글자를 적을 수 있는 모든 종류의 프로그램을 말하며 메모장도 텍스트 에디터이므로 파이썬 프로그래밍을 할 수 있습니다.

그래도 최대한 프로그래밍 언어를 쉽게 작성 할 수 있도록 도와주는 텍스트 에디터를 사용하면 좋겠죠. 먼저 파이썬과 함께 설치되는 IDLE 에디터 사용 방법을 알아봅시다.

파이썬 IDLE 에디터에서 코드 작성하고 실행하기

파이썬은 기본적으로 간단한 통합 개발 환경으로 IDLE을 제공합니다. 텍스트 에디터를 따로 설치할 수 없는 상황이거나 간단하게 테스트 목적으로 사용할 경우에는 IDLE로 개발할 수 있습니다.

Python IDLE은 기본적으로 인터렉티브 셸 처럼 파이썬 코드를 입력하고 실행 결과를 곧바로 살펴볼 수 있습니다. 프롬프트에서 명령을 입력하는 방법은 바로 앞에서 설명한 파이썬 인터렉티브 쉘과 동일하므로 여기서는 긴 코드를 입력할 때 파일을 만들어 실행하는 방법을 설명하겠습니다.

[File] - [New File] 메뉴를 선택합니다.

새 창이 나타나면 print(“hello”) 를 입력하고 저장을 해봅시다.

이어서 [Run] - [Run Module] 메뉴 또는 단축키 F5를 눌러봅시다.

파이썬 코드가 실행 됩니다.