GitLab에서 Python 시작하기

요약

이 가이드는 Python을 다루지 않던 개발자가 빠르고 효율적으로 Python을 시작하도록 돕습니다. 공식 Python 웹사이트에서 Python을 설치합니다. Mise로도 Python을 설치할 수 있습니다: macOS에는 Python 이 기본 설치되어 있지만, 별도의 Python 버전을 설치해 사용하기를 강력히 권장합니다

온보딩 가이드#

이 가이드는 Python을 다루지 않던 개발자가 빠르고 효율적으로 Python을 시작하도록 돕습니다.

Python 설정:
- 공식 Python 웹사이트에서 Python을 설치합니다.
- Mise로도 Python을 설치할 수 있습니다:
```
mise use python@3.14
```
- macOS에는 Python 이 기본 설치되어 있지만, 별도의 Python 버전을 설치해 사용하기를 강력히 권장합니다
패키지 관리를 위한 Poetry 설치:
- Poetry는 패키징과 의존성 처리를 단순화하는 최신 Python 전용 의존성 관리자입니다. 설치하려면 다음을 실행합니다:
```
 curl --silent --show-error --location "https://install.python-poetry.org" | python3 -
```
- Mise 로도 Poetry를 설치할 수 있습니다:
```
mise install poetry
```
- 전체 설치 절차는 Poetry 설치 가이드를 반드시 읽어 봅니다
- 설치를 마쳤다면 Poetry로 새 Python 프로젝트를 생성합니다:
```
poetry new my_project
cd my_project
poetry install
```
기존 코드 실행 및 디버깅
- README.md를 따라가며 프로젝트 구조에 익숙해집니다.
- pdb 나 IDE의 디버깅 기능 같은 도구로 코드를 디버깅합니다. 예시는 다음과 같습니다:
```
poetry shell
python -m pdb <file_name>.py
```
- PyCharm과 VSCode 모두 코드를 디버깅하는 좋은 도구를 제공합니다

학습 자료#

Python을 처음 접하거나 지식을 다시 정리하려는 경우, 이 절에서 언어 학습에 도움이 되는 여러 자료를 소개합니다.

Zen of Python Zen of Python(PEP 20)은 꼭 읽어 볼 문서입니다. Python을 바라보는 관점과 "Pythonic" 한 코드를 쓰는 방식을 형성합니다.
Python Cheatsheet 핵심 Python 문법, 내장 함수, 유용한 라이브러리를 폭넓게 다루는 참고 자료입니다. Python의 주요 기능을 빠르고 체계적으로 정리해 보려는 초보자와 숙련자 모두에게 적합합니다.
100-page Python Intro 짧은 분량으로 Python을 간결하게 소개하며, 효과적으로 프로그래밍을 시작하는 데 필요한 요소를 모두 다룹니다. 문법부터 디버깅과 테스트까지 포괄하는 초보자 친화적인 자료입니다.
Learn X in Y Minutes: Python 매우 짧은 고수준 소개로, Python의 핵심 문법과 기능을 바로 다루므로 Python으로 전환하는 개발자에게 유용한 빠른 시작 자료입니다.
Exercism Python Track Exercism의 Python 트랙을 Python 개념과 모범 사례를 익히는 기반으로 활용합니다. Exercism은 멘토링과 함께 실습을 제공하므로, 코딩 연습과 피드백으로 Python을 익히기에 좋은 자료입니다.

Python API를 만들 때는 FastAPI와 Pydantic을 사용합니다. 이 기술을 사용해 개발하고 리뷰하려면 다음 자료를 참고합니다.

FastAPI 문서 FastAPI는 Python으로 API를 만드는 최신 웹 프레임워크입니다. 이 자료는 빠르고 효율적인 웹 애플리케이션과 API를 만드는 방법을 익히는 데 도움이 됩니다. FastAPI는 성능과 확장성이 중요한 Python 애플리케이션을 만들 때 특히 유용합니다.
Pydantic 문서 Pydantic은 Python 타입 애너테이션으로 데이터 검증과 설정 관리를 수행하는 Python 라이브러리입니다. 특히 FastAPI와 함께 작업할 때 데이터 검증과 관리를 쉽게 하도록 Pydantic을 프로젝트에 통합하는 방법을 익힙니다.

Python 코드 테스트에는 pytest를 사용합니다. pytest로 테스트를 작성하고 실행하는 방법은 다음 자료를 참고합니다.

pytest 문서 pytest는 단순하면서 확장 가능한 테스트를 쉽게 작성하도록 돕는 널리 쓰이는 Python 테스트 프레임워크입니다. 이 자료는 fixture, 플러그인, 테스트 탐색을 포함해 pytest로 테스트를 작성하고 실행하는 방법을 폭넓게 설명합니다.
Python Testing with pytest (도서) 이 책은 pytest로 Python 코드를 테스트하는 방법을 폭넓게 다룹니다. 테스트 작성의 기초부터 fixture, 플러그인, 테스트 구성 같은 심화 주제까지 설명합니다.
Python Function to flowchart 이 프로젝트는 임의의 Python 함수를 받아 코드 동작을 보여 주는 순서도를 자동으로 생성합니다.

학습 그룹#

개발자가 함께 Python, FastAPI, Pydantic을 학습하며 실제 애플리케이션을 만드는 데 초점을 맞춘 공간입니다.

진행 상황과 논의는 Track and Propose Sessions for Python Learning Group 이슈를 참고합니다.

그룹 학습의 핵심 주제:

기본 Python 문법:
- 변수, 함수, 반복문, 조건문 같은 Python 개념을 학습합니다.
- Exercism Python Track에서 연습합니다.
FastAPI와 Pydantic:
- FastAPI로 API를 만들고 Pydantic으로 데이터를 검증하는 방법을 학습합니다.
- 주요 자료:
  - FastAPI 문서
  - Pydantic 문서

커뮤니케이션#

학습 그룹 이슈를 팔로우해 최신 소식을 확인합니다
Slack #python_getting_started 채널의 논의에 참여합니다

Python 리뷰 오피스 아워#

숙련된 Python 개발자가 진행하는 격주 코드 리뷰 및 논의 세션입니다.
이 세션은 실질적인 피드백으로 Python 역량을 높이도록 구성되어 있습니다.
오피스 아워를 캘린더에 추가해 두어도 좋습니다.

그룹 미팅 녹화 장려#

모든 리뷰와 스터디 그룹 미팅은 녹화해 공유하며, Python, FastAPI, Pydantic의 핵심 개념을 다룹니다. 녹화본은 주제를 다시 보거나 참석하지 못한 세션을 따라잡는 데 유용합니다.

업로드한 영상은 Python Resources 재생목록에 추가합니다.

멘토십 프로세스#

Python에 관한 1:1 멘토십이 가능하며 권장됩니다. 멘토와 함께 시작하는 방법에 관한 자세한 내용은 GitLab 멘토링 핸드북을 참고합니다.

추가 학습 자료#

앞서 소개한 자료 외에도 이 절에서는 언어와 그 생태계를 학습하는 데 도움이 되는 여러 자료를 순서 없이 소개합니다.

A Whirlwind Tour of Python (Jupyter Notebook) Python 기초를 빠르게 훑는 소개 자료로, 특히 데이터 과학 실무자를 겨냥했지만 언어의 기본만 익히려는 누구에게나 잘 맞습니다. Jupyter Notebook 형식이라 이 가이드 자체가 대화형 자료이면서 Jupyter Notebook 입문 자료가 되기도 합니다.
Python imports 프로젝트 경험이 몇 번 있는 Pythonista 에게도 import는 혼란스러울 수 있습니다. 이 문서는 Python의 import, 특히 절대 import와 상대 import를 더 깊이 이해하려는 독자를 위한 자료입니다.
Python -m flag -m 플래그를 익히면 Python 도구가 올바른 Python 환경을 사용하도록 하여 흔한 설정 문제를 피할 수 있습니다.
Poetry vs pip virtualenv와 pip는 프로젝트 의존성과 환경을 다루는 기본 도구입니다. 이 문서는 Poetry를 왜, 언제 사용해야 하는지 설명합니다.
Python roadmap 2025년에 Python 개발자가 되기 위한 단계별 가이드입니다. 방향을 잡고 추가 자료를 찾는 데 활용합니다.
Programiz Python basics 초보자 친화적인 이 Python 과정으로 프로그래밍 세계에 들어서고 탄탄한 프로그래밍 기초를 쌓습니다.