Python를 어떻게 공부해야 되는지 순서 정리
사람마다 공부하는 방법은 다릅니다. 이 로드맵을 맹목적으로 따르지는 마세요.

1. Python 기초#

• Python 설치 및 개발 환경 설정
  • Python 설치
  • IDE 설정 (PyCharm, VS Code, Jupyter Notebook 등)
• Hello World 프로그램 작성
• 기본 문법
  • 변수와 데이터 타입 (Variables & Data Types)
  • 숫자형, 문자열, 불리언
  • 연산자 (Operators)
• 제어 구조
  • 조건문 (if, elif, else)
  • 반복문 (for, while)
• 기본 입출력
  • input()과 print() 함수
• 주석 (Comments)

2. 데이터 구조#

• 리스트 (Lists)
• 튜플 (Tuples)
• 딕셔너리 (Dictionaries)
• 집합 (Sets)
• 리스트/딕셔너리 컴프리헨션 (List/Dictionary Comprehensions)

3. 함수 (Functions)#

• 함수 정의 및 호출
• 매개변수와 인자 (Parameters & Arguments)
• 기본값 인자 (Default Arguments)
• 가변 인자 (*args, **kwargs)
• 람다 함수 (Lambda Functions)
• 재귀 함수 (Recursion)

4. 객체지향 프로그래밍 (OOP)#

• 클래스와 객체 (Classes & Objects)
  • 클래스 정의, 속성, 메서드
• 생성자 (__init__ 메서드)
• 상속 (Inheritance)
• 다형성 (Polymorphism)
• 캡슐화와 접근 제어자 (Encapsulation & Access Modifiers)
• 매직 메서드 (__str__, __repr__, __len__ 등)
• 클래스 메서드와 정적 메서드 (Class & Static Methods)

5. 모듈 및 패키지#

• 모듈 가져오기 (import 문법)
• 표준 라이브러리 활용
• 패키지와 모듈 구조화
• 가상 환경 설정 (Virtual Environments)
  • venv, virtualenv
• 패키지 관리 (pip, pipenv)

6. 파일 입출력 (I/O)#

• 파일 읽기 및 쓰기
  • open(), read(), write() 메서드
• 텍스트 파일 처리
• CSV 파일 처리
• JSON 데이터 다루기 (json 모듈)

7. 에러 처리 및 예외 처리#

• try-except 구문
• finally 구문
• 예외 발생시키기 (raise)
• 사용자 정의 예외 (Custom Exceptions)

8. 고급 데이터 구조#

• 이터레이터 (Iterators)
• 제너레이터 (Generators)
• 데코레이터 (Decorators)
• 컨텍스트 매니저 (with 구문 및 __enter__, __exit__ 메서드)

9. Python 표준 라이브러리#

• os 및 sys 모듈
• datetime 및 time 모듈
• collections 모듈 (Counter, defaultdict, deque 등)
• itertools 모듈
• functools 모듈

10. 비동기 프로그래밍#

• 스레딩 (Threading)
• 멀티프로세싱 (Multiprocessing)
• asyncio 모듈을 사용한 비동기 프로그래밍
• Future 및 Task 관리

11. 웹 프로그래밍#

• Flask 또는 Django와 같은 웹 프레임워크
  • 라우팅, 템플릿, ORM, 세션 관리
• FastAPI와 같은 최신 비동기 웹 프레임워크
• API 구축 및 RESTful 서비스
• 웹 스크래핑 (BeautifulSoup, Scrapy, Selenium)

12. 데이터베이스#

• SQLite, PostgreSQL, MySQL 등과의 연동
  • sqlite3 모듈, psycopg2, mysql-connector-python
• ORM (Object-Relational Mapping)
  • SQLAlchemy, Django ORM
• 데이터베이스 마이그레이션

13. 데이터 분석 및 과학 계산#

• NumPy, Pandas를 이용한 데이터 처리
• Matplotlib, Seaborn을 사용한 데이터 시각화
• SciPy를 이용한 과학 계산
• Jupyter Notebook 활용

14. 머신러닝 및 인공지능#

• Scikit-learn을 이용한 기계 학습
• TensorFlow, PyTorch를 이용한 딥러닝
• Keras를 사용한 간단한 신경망 구축
• OpenCV를 사용한 컴퓨터 비전
• NLTK, SpaCy를 이용한 자연어 처리

15. 테스트 및 디버깅#

• 단위 테스트 (unittest, pytest)
• 모킹 (Mocking) 및 테스트 더블
• 디버깅 기법
  • pdb 디버거, IDE 내장 디버거
• 로깅 (Logging)
  • logging 모듈 활용

16. 배포 및 배포 도구#

• 스크립트 배포
• 파이썬 패키지 배포 (setuptools, wheel)
• CI/CD 파이프라인 구축
• Docker를 이용한 컨테이너화

17. 프로젝트 실습#

• 간단한 CLI 프로그램 개발
• 웹 애플리케이션 구축
• API 서버 구축
• 데이터 분석 프로젝트
• 머신러닝 모델 개발 및 배포

18. 최신 Python 기능#

• 타입 힌팅 (Type Hints)
• 패턴 매칭 (Python 3.10+)
• 비동기 제너레이터 및 컴프리헨션
• 파이썬의 최신 버전에서 도입된 기능 탐색

19. 기타 선택 주제#

• GUI 프로그래밍 (Tkinter, PyQt, Kivy)
• 게임 개발 (Pygame)
• IOT 및 하드웨어 제어 (Raspberry Pi, MicroPython)

Python은 다양한 분야에서 활용될 수 있기 때문에, 관심 있는 분야에 따라 학습의 깊이를 조절할 것