파이썬(Python)이란? 왜 다들 이 언어부터 배우는 걸까

개발 테크

2023. 06. 09

조회수

13,164

파이썬은 매년 주요 프로그래밍 언어 순위에서 상위권을 유지하고 있습니다. TIOBE 2026년 1월 기준 1위, Stack Overflow Survey 2025에서는 4위를 기록했습니다.

특히 풍부한 라이브러리 생태계를 갖추고 있어 실험과 검증이 빠르고, 모델 개발부터 서비스 연동까지 하나의 언어로 처리할 수 있는 특징 덕분에 AI 알고리즘, 머신러닝, 데이터 분석 분야에서 강점을 보이고 있는데요.

AI 시대를 대표하는 범용 개발 언어로 자리 잡고 있는 파이썬은 어떤 언어이고 특징이 있는지 알아보겠습니다.

파이썬(Python)이란?

파이썬

파이썬은 1990년 암스테르담의 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)이 개발한 언어입니다.

네덜란드 국립 연구소에 근무하던 당시 두 달의 휴가 기간 동안 취미로 만들어본 프로그램인데, 쉽고 간결한 문법과 높은 범용성, 다양한 라이브러리의 지원으로 파이썬을 선호하는 개발자들이 많아졌습니다.

개발 시 문제가 생기면 해결책을 찾아볼 수 있는 거대 커뮤니티의 존재 등의 장점들로 인해 2025년에 이어 2026년에도 개발자들이 선호하는 언어로 뽑히고 있습니다.

* 2026년 1월 프로그램 언어 순위 / 출처 : 티오베 인덱스

현재 구글, 페이스북, 레딧, 스포티파이, 드롭박스 등 거대 IT 기업을 비롯해 빠르게 성장하고 있는 스타트 업에서도 파이썬을 주로 사용하고 있는데요.

파이썬을 사용하면 어떤 이점이 있길래 수많은 IT 기업들이 파이썬을 사용하고 있는 것일까요? 파이썬을 사용하는 이유에 대해 살펴보겠습니다.

파이썬(Python)을 사용하는 이유

파이썬-리스트

파이썬은 현재 AI 개발 생태계에서 사실상 표준에 가까운 언어로 자리 잡고 있습니다. ChatGPT, Claude, Gemini 같은 대규모 언어 모델이 등장하면서 AI 기반 서비스와 자동화 수요가 빠르게 증가했고, 이러한 흐름 속에서 파이썬의 중요성도 함께 커지고 있습니다.

허깅페이스 트랜스포머(Hugging Face Transformers), LangChain, OpenAI API와 같은 라이브러리를 활용하면 복잡한 AI 기능을 비교적 간단하게 애플리케이션에 통합할 수 있습니다.

데이터 전처리, 모델 학습, 추론, API 서버 구축 등 핵심 개발 흐름 대부분을 파이썬 중심으로 처리할 수 있어, 개발과 실험 속도가 매우 빠릅니다. 실제로 많은 스타트업과 기업들이 파이썬을 기반으로 AI 서비스를 개발하고 있으며, 업무 자동화나 데이터 분석 영역에서도 활용 범위가 계속 확대되고 있습니다.

특히 잘 구축된 라이브러리와 방대한 레퍼런스 덕분에 주니어 개발자도 AI 기능을 빠르게 프로토타입으로 구현하고 비즈니스에 적용할 수 있다는 점이 큰 장점입니다. 이러한 이유로 파이썬은 AI 개발과 실험, 서비스 구현 영역에서 가장 널리 사용되는 언어 중 하나로 평가받고 있습니다.

파이썬(Python)의 다양한 활용도

파이썬-sort

웹 어플리케이션 개발

파이썬은 많은 개발자들에게 인기를 끌고 있습니다. 이는 프로그램으로 동작하는 의사 코드라는 별명이 있는 파이썬의 쉬운 사용이라는 특성에서 기인하는데, 간결한 문법 덕분에 개발자의 진입 장벽을 크게 줄여 주었기 때문입니다.

파이썬-크롤링
* 자바와 파이썬의 T-test(통계분석) 간결성 비교 예시

파이썬을 활용하기 전까지 웹 개발 분야에서는 별도의 프론트엔드 지식 없이는 개발이 어려웠으나, 장고(Django)나 플라스크(Flask)를 활용하여 빠르고 간편하게 웹 어플리케이션을 개발할 수 있어 백엔드 개발자들이 손쉽게 프론트엔드 작업까지 마무리할 수 있도록 하는 변화가 있습니다.

데이터 분석

파이썬-list

* 판다스를 이용한 표 형식 데이터 편집 예시

파이썬은 데이터 분석과 관련된 작업에 높은 수준의 지원을 제공합니다. 데이터 분석 라이브러리인 판다스(Pandas)와 넘파이(NumPy)는 표 형태의 데이터를 활용하는데 특화된 함수를 대거 구현했다는 장점이 있습니다. 이를 이용해 데이터 처리, 조작, 정제 및 변환 작업을 효율적으로 수행할 수 있습니다.

또한, 파이썬의 시각화 라이브러리인 맷플롯립(Matplotlib)과 시본(Seaborn)은 그래프 구현 작업에서 직관적인 함수를 제공하여 비전문가도 데이터를 시각적으로 표현하고 유의미한 인사이트를 얻을 수 있습니다.

파이썬-실행

* 시본을 활용한 데이터 시각화 예시 / 출처 : 시본

데이터 분석은 비즈니스 의사결정에 중요한 역할을 하는데, 파이썬의 다양한 라이브러리를 활용한다면 데이터를 분석을 보다 쉽게 진행하고 통찰력 있는 결과를 도출할 수 있습니다.

인공지능

머신러닝과 딥러닝 등 인공지능 분야에서는 언어별로 파편화되었던 개발 환경이 파이썬의 특징인 이식성을 이용한 넘파이(Numpy)나 텐서플로우(TensorFlow), 파이토치(PyTorch) 등의 라이브러리로 구현되어 다양한 모델 학습과 예측을 파이썬 언어 하나만으로 수행할 수 있게 되었습니다.

파이썬-데이터-분석

* 사이킷런 라이브러리를 이용한 전문 연구 작업 진행예시

대규모 다차원 배열과 행렬 연산에 필요한 다양한 함수를 제공하여 대량의 데이터를 빠르게 조각하는 넘파이(Numpy)와 이미지 인식이나 순환 신경망 구성, 기계 번역, 자연어 처리 등의 기능을 제공하는 텐서플로우(TensorFlow), 깔끔하고 직관적으로 코드를 작성하며, GPU를 이용한 빠른 연산이 가능한 파이토치(PyTorch)등 다양한 라이브러리를 활용하여 인공지능 기술을 다룰 수 있습니다.

업무 자동화

파이썬은 다양한 자동화 기능을 제공하는 라이브러리가 구현되어 있어 업무 자동화에 매우 유용한 언어입니다. 엑셀과 연동이 가능한 판다스(Pandas)나 오픈파이엑셀(OpenPyXL) 등의 라이브러리를 이용하면 일상적인 엑셀 문서 업무 작업을 자동화하여 시간과 노력을 절약할 수 있습니다.

파이썬-리스트-정렬

* 파이썬을 이용한 유전자 분류 자동화 예시

또한 이외에도 smtplib 라이브러리를 이용하여 이메일 자동 발송을 활용할 수 있고, 셀레니움(Selenium)이나 뷰티풀수프(BeautifulSoup)과 같은 강력한 라이브러리를 활용할 수 있어 자동화의 효율을 높이 것뿐 아니라 네트워크 관리, 게임 개발, 자연어 처리, 로봇 제어 등 다양한 분야에서 파이썬의 유연성과 확장성을 활용하여 문제를 해결할 수 있습니다.

파이썬(Python) 실습 따라하기

직접 따라 하며 파이썬을 쉽고 빠르게 경험할 수 있는 실습을 준비했습니다. 웹 데이터 수집, 이메일 자동 발송, OpenAI 연동까지 실제로 구현해보며 파이썬이 어떻게 활용되는지 확인할 수 있습니다. 초보자도 그대로 입력하면 실행되도록 구성했으니, 부담 없이 하나씩 따라 해보세요.

* 실습 전 준비사항

터미널(또는 명령 프롬프트)에서 아래 라이브러리를 설치합니다.

bash

pip install requests beautifulsoup4

pip install openai

실습 1: 웹 데이터 수집하기

파이썬을 사용하면 웹에 공개된 데이터를 자동으로 수집할 수 있습니다. 이 예제에서는 Google News RSS를 통해 특정 키워드의 최신 뉴스를 자동으로 가져옵니다.

1) 라이브러리 설치

터미널(명령 프롬프트)에 아래 명령어를 입력합니다.

bash

pip install requests

2) 파이썬 파일 만들기

새 파일을 만들고 이름을 rss_fetch.py로 저장한 뒤, 아래 코드를 그대로 붙여넣습니다.

python

import requests

import xml.etree.ElementTree as ET

KEYWORD = “파이썬”

RSS_URL = f"https://news.google.com/rss/search?q={KEYWORD}&hl=ko&gl=KR&ceid=KR:ko"

LIMIT = 10

def main():

headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (compatible; PythonDemo/1.0)"}

res = requests.get(RSS_URL, headers=headers, timeout=10)

res.raise_for_status()

root = ET.fromstring(res.content)

items = root.findall("./channel/item")

print(f"[키워드] {KEYWORD}\n")

for i, item in enumerate(items[:LIMIT], start=1):

title = (item.findtext("title") or "").strip()

link = (item.findtext("link") or "").strip()

pub_date = (item.findtext("pubDate") or "").strip()

source = item.find("source")

source_name = source.text.strip() if source is not None and source.text else “”

print(f"{i}. {title}")

if source_name:

print(f" - 출처: {source_name}")

if pub_date:

print(f" - 날짜: {pub_date}")

print(f" - 링크: {link}\n")

if __name__ == "__main__":

main()

3) 실행하기

rss_fetch.py 파일이 있는 폴더에서 아래 명령어를 실행합니다.

bash

python rss_fetch.py

```

4) 실행 결과 확인

터미널에 뉴스 제목, 출처, 날짜, 링크가 출력되면 성공입니다.

* 실행 결과 예시

[키워드] 파이썬

1. 파이썬으로 데이터 분석 시작하기

- 출처: Tech News

- 날짜: Mon, 13 Jan 2025 14:23:00 GMT

- 링크: https://news.google.com/…

2. 초보자를 위한 파이썬 가이드

- 출처: Developer Today

- 날짜: Mon, 13 Jan 2025 10:15:00 GMT

- 링크: https://news.google.com/…

* 키워드 변경하기:

다른 키워드로 뉴스를 검색하고 싶다면, 코드의 3번째 줄 KEYWORD = "파이썬"을 원하는 단어로 바꾸면 됩니다. 예를 들어 KEYWORD = "인공지능"으로 변경하면 인공지능 관련 뉴스를 가져옵니다.

실습 2: 이메일 자동 발송하기

파이썬을 사용하면 특정 조건이 만족되었을 때 이메일을 자동으로 발송할 수 있습니다. 예를 들어, 리포트 전송, 알림 발송, 시스템 경고 메일 등에 활용됩니다.

* Gmail 앱 비밀번호 설정 방법:

Google 계정 관리(myaccount.google.com) 접속
보안 메뉴에서 2단계 인증 활성화
보안 > 앱 비밀번호 선택
앱 선택: 메일, 기기 선택: 기타(사용자 설정 이름)
생성된 16자리 비밀번호를 복사해서 아래 코드에 입력

python

import smtplib

from email.message import EmailMessage

msg = EmailMessage()

msg["Subject"] = "자동 발송 테스트 메일"

msg["From"] = "your_email@gmail.com" # 본인의 Gmail 주소

msg["To"] = "recipient@example.com" # 받는 사람 주소

msg.set_content("""

안녕하세요.

이 메일은 파이썬으로 자동 발송된 테스트 메일입니다.

감사합니다.

""")

try:

with smtplib.SMTP_SSL("smtp.gmail.com", 465) as smtp:

smtp.login("your_email@gmail.com", "your_app_password") # 앱 비밀번호 입력

smtp.send_message(msg)

print("이메일이 성공적으로 발송되었습니다!")

except Exception as e:

print(f"이메일 발송 실패: {e}")

실습 3: OpenAI API 연동하기

OpenAI API를 사용하면 ChatGPT 같은 AI 기능을 내 프로그램에 연결할 수 있습니다. 이 예제에서는 AI에게 질문을 보내고, 응답을 받아 출력합니다.

* API 키 발급 방법:

OpenAI 웹사이트(platform.openai.com) 접속 및 회원가입
API Keys 메뉴에서 'Create new secret key' 클릭
생성된 키를 안전한 곳에 복사 (한 번만 표시됩니다)

* 주의사항: OpenAI API는 토큰이 발생한대로 비용이 청구됩니다. 주의해서 사용해야 합니다.

python

from openai import OpenAI

# API 키 설정 (your-api-key-here를 실제 키로 교체)

client = OpenAI(api_key="your-api-key-here")

# AI에게 질문 보내기

response = client.chat.completions.create(

model="gpt-4o-mini",

messages=[

{"role": "user", "content": "파이썬으로 할 수 있는 실용적인 작업 3가지를 알려줘"}

]

)

# 응답 출력

print(response.choices[0].message.content)

```

이 방식을 활용하면 챗봇 서비스, 문서 자동 요약, 다국어 번역, 콘텐츠 생성 같은 AI 기능을 직접 구현할 수 있습니다.

▶ 파이썬에 ChatGPT API를 연동해서 AI 챗봇을 만드는 방법 보러가기

파이썬(Python)을 실무에 적용하기 위해

파이썬-라이브러리

파이썬에는 매우 다양한 라이브러리와 프레임워크가 존재합니다. 이를 어떻게 활용하느냐에 따라 전혀 다른 결과를 만들어지는데요. 같은 파이썬을 사용하더라도 목적과 상황에 맞게 설계하고 구성하는 방식에 따라 프로젝트의 완성도와 성능, 유지보수 난이도는 크게 달라집니다.

요즘은 인터넷이나 AI를 통해 코드 예제를 쉽게 찾을 수 있지만, 단순히 코드를 복사해 붙이는 것만으로는 실제로 운영 가능한 서비스를 만들기 어렵습니다. 안정적인 구조 설계, 예외 처리, 보안, 성능 최적화, 확장성까지 고려하려면 파이썬으로 실제 프로젝트를 완수해본 경험이 중요합니다.

숙련된 파이썬 전문가는 어떻게 활용할까?

예를 들어, 웹 개발 분야에서 백엔드로 파이썬을 활용한다면 Django나 Flask 같은 프레임워크를 다룰 수 있어야 하며, HTML, CSS, JavaScript에 대한 기본적인 이해가 있다면 프론트엔드와의 협업도 훨씬 수월해집니다.

데이터 분석 분야에서는 Pandas와 NumPy 같은 라이브러리에 대한 이해뿐 아니라, MySQL이나 PostgreSQL과 같은 데이터베이스를 다뤄본 경험이 있는 인력이 필요합니다.

목적에 맞는 파이썬 경험자를 활용한다면, 다양한 업무 환경에서 파이썬의 장점을 극대화할 수 있고, 프로젝트를 보다 안정적으로 완수해 비즈니스에 실질적인 가치를 더할 수 있습니다.

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