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라이브러리 및 패키지


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프로그래밍에서 라이브러리는 개발자가 일반적인 작업을 수행하거나 일반적인 문제를 해결하기 위해 재사용하는 미리 작성된 코드 집합입니다.
라이브러리에는 프로그램이 개발 시간과 노력을 절약하는 데 사용할 수 있는 함수, 클래스, 변수 또는 기타 개체가 포함될 수 있습니다.

라이브러리는 개별 개발자 또는 회사에서 만들 수 있으며 오픈 소스이거나 독점일 수 있습니다.
Python, Java, JavaScript 및 C++와 같은 다양한 프로그래밍 언어에 사용할 수 있습니다.

라이브러리는 간단한 수학적 계산에서 기계 학습 또는 컴퓨터 비전과 같은 복잡한 작업에 이르기까지 다양한 기능을 제공할 수 있습니다.
일부 인기 있는 Python 라이브러리에는 과학 컴퓨팅용 NumPy, 데이터 분석용 Panda 및 머신 러닝용 TensorFlow가 있습니다.
라이브러리를 사용하려면 선언을 통해 라이브러리를 호출해야 합니다.
이를 통해 프로그래밍을 사용할 때 코드 재사용 및 효율적인 코딩이 가능합니다.
라이브러리는 정적 라이브러리와 동적 라이브러리로 나눌 수 있습니다.

정적 라이브러리는 소스 코드를 컴파일할 때 참조하여 사용할 수 있고 동적 라이브러리는 프로그램 실행 시 해당 모듈을 호출하여 사용할 수 있습니다.

프로그래밍에서 패키지는 계층적 디렉토리 구조로 함께 구성된 모듈 모음입니다.
패키지는 하나 이상의 하위 패키지를 포함할 수 있으며 각 패키지는 자체 모듈 및 하위 패키지를 포함할 수 있습니다.

패키지는 코드를 구성하고 재사용성을 높이며 이름 충돌을 줄이기 위해 프로그래밍에 사용됩니다.
관련 모듈을 패키지로 구성함으로써 개발자는 이름 충돌을 피하고 더 모듈화되고 유지 관리 가능한 코드를 만들 수 있습니다.

패키지는 일반적으로 디렉토리 계층 구조로 구성되며 각 디렉토리는 패키지 또는 하위 패키지를 나타냅니다.
패키지의 최상위 디렉터리는 일반적으로 패키지 이름을 따서 지정되며 디렉터리가 Python 패키지임을 나타내기 위해 “__init__.py”라는 파일을 포함할 수 있습니다.

Python에서 패키지는 패키지 및/또는 모듈의 이름을 사용하여 “import” 문을 사용하여 가져옵니다.
예를 들어 Python에서 “numpy” 패키지를 가져오려면 “패키지는 유료이거나 무료로 제공될 수 있습니다.
관련 패키지를 적용할 때 다른 패키지의 영향을 받을 수 있으므로 사용 시 주의해야 합니다.


팩

라이브러리와 패키지의 차이점

프로그래밍에서 라이브러리와 패키지는 개발 작업을 단순화하는 데 사용할 수 있는 미리 작성된 코드를 제공한다는 점에서 유사합니다.
그러나 둘 사이에는 몇 가지 차이점이 있습니다.

라이브러리와 패키지는 범위가 다릅니다.
일반적으로 라이브러리는 특정 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 함수 또는 클래스의 모음이며 패키지는 더 큰 기능 집합을 제공하는 모듈 및 하위 패키지의 모음입니다.

라이브러리는 일반적으로 독립적인 코드 모음으로 구성되는 반면 패키지는 일반적으로 여러 모듈 및 하위 패키지를 포함하는 디렉터리로 구성됩니다.

라이브러리는 일반적으로 제공하는 기능에 따라 이름이 지정되는 반면 패키지는 일반적으로 코드 구성에 따라 이름이 지정됩니다.

종속성과 관련하여 패키지는 일반적으로 다른 패키지나 모듈에 종속되는 반면 라이브러리는 종속성 없이 독립적으로 사용할 수 있습니다.

설치에도 차이가 있습니다.
패키지는 일반적으로 설치 및 설정이 필요하지만 라이브러리는 설치 또는 설정 없이 바로 사용할 수 있습니다.

일반적으로 라이브러리와 패키지는 많은 유사점을 가지고 있지만 용도가 다르고 구조와 종속성이 있습니다.
라이브러리는 특정 작업에 초점을 맞춘 기능 세트를 제공하는 반면 패키지는 모듈 및 하위 패키지로 구성된 더 큰 기능 세트를 제공합니다.
필요할 때 라이브러리와 패키지를 따로 사용하면 효율적으로 프로그램을 실행할 수 있습니다.