이유는 참 많습니다. 무엇보다 문법이 간결하고 배우기가 쉽습니다. 프로그래밍을 처음 접하시는 분부터 자녀에게 코딩을 가르치려는 부모님까지, 파이썬만큼 빠르게 재미를 느낄 수 있는 언어도 없을 겁니다.
또한 파이썬은 할 수 있는 일이 무궁무진합니다. 데이터 분석, 웹 자동화, AI, 이미지·영상 처리, 게임 제작 등 분야를 막론하고 수많은 라이브러리(패키지)와 연계할 수 있죠. 덕분에 막 문법을 뗀 입문자도 간단한 프로젝트를 한두 번 따라 해 보면 꽤 그럴싸한 결과물을 완성할 수 있습니다. 그 과정에서 ‘나도 프로그래밍으로 뭔가를 만들 수 있구나!’라는 뿌듯함과 자신감을 얻게 됩니다.
예를 들면, 월별 카드 지출 내역을 한눈에 정리해서 시각화해 보거나, 이미지들을 콜라주로 만들어 나만의 포스터를 만들 수도 있고, QR 코드를 직접 만들어 연락처를 공유해 볼 수도 있습니다. 조금 더 나아가면 AI를 활용해 이미지 속 글자를 자동으로 읽어 웹 앱으로 배포하거나, 매일 금융·경제 데이터를 수집해서 자동으로 보고서를 만들 수도 있지요.
앞으로 소개해드릴 15개 프로젝트는 초심자도, 파이썬 문법을 막 떼고 실습거리를 찾는 분도, 다른 이에게 파이썬을 가르치고 싶은 분도 가볍게 따라 해 보실 수 있도록 준비했습니다. 아래는 각 프로젝트의 결과 화면들입니다.
얼핏 복잡해 보이는 프로젝트들도 막상 직접 해 보면 그리 어렵지 않습니다. ‘파이썬이 이렇게나 쉽고 실생활에 밀접한 도구였구나!’ 하고 느끼실 거예요.
방금은 프로젝트들을 크게 4개 분류로 나눠 보여드렸지만, 소개 순서는 학습 난이도와 필요 기술의 선후 관계를 고려하여 다음처럼 조정했습니다. 프로젝트 하나하나가 서로 다른 기능과 라이브러리를 다루기 때문에, 전체를 따라가다 보면 파이썬의 다양한 활용법을 폭넓게 접할 수 있을 것입니다.
여행을 떠나 봅시다!
프로그램을 처음 배울 때는 ‘아, 이렇게 하면 정말 뭔가 돌아가는구나!’를 직접 눈으로 가능한 한 빠르게 확인하는 게 중요합니다. 그래서 이 여정의 첫걸음으로는 가장 가볍고 손쉬운 프로젝트인 ‘폴더 크기 측정’과 ‘카드 내역 분석’을 소개합니다.
첫 프로젝트이기 때문에 ‘개발 환경 설정’으로 시작합니다. 파이썬 개발 환경을 직접 세팅하고, 파일·폴더의 크기를 계산하는 스크립트를 짜본 뒤, 그 결과를 간단히 그래프로 시각화해 볼 겁니다.
이렇게 아주 작은 예제만 해봐도 ‘파이썬을 깔고, 코드를 입력하면, 내 컴퓨터 안에 있는 데이터를 자동으로 가져올 수 있구나!’라는 사실에 확실한 흥미를 느끼게 됩니다.
카드 내역 분석에 필요한 파이썬 패키지를 설치한 후, 파이썬으로 엑셀 파일 불러와서 분석하고 시각화합니다.
이런 일련의 과정을 통해 프로그래밍을 전혀 몰랐던 사람도 ‘파이썬으로 엑셀을 건드릴 수 있고, 또 금방 쓸 만한 결과물을 내놓을 수 있다’는 자신감을 얻게 됩니다. 특히 월별 지출 패턴을 파이썬 코드 몇 줄로 파악할 수 있다는 점은 그야말로 ‘생활 밀착형 데이터 분석’ 예시라 할 수 있지요.
결국 이상의 두 프로젝트에서의 핵심은 ‘실생활에서 바로 써먹을 수 있는 작은 자동화’를 체험함으로써 프로그래밍의 재미를 맛보는 데 있습니다. 파이썬 기초 문법에도 제법 친숙해졌을 겁니다.
그렇다면 자연스럽게 조금 더 시각적이고 흥미를 끄는 프로젝트로 넘어갑시다. ‘이미지 콜라주’와 ‘QR 코드로 연락처 공유’ 프로젝트를 준비했습니다.
단순히 숫자 데이터가 아니라 이미지 파일을 다루면서 파이썬이 얼마나 멀티미디어 처리에 유연한지를 경험하게 됩니다. 여러 장의 사진을 하나로 합치는 콜라주 기법은 Pillow 같은 라이브러리를 통해 어렵지 않게 구현할 수 있습니다. 결과물이 시각적으로 눈에 확 띄기 때문에, 처음 프로그래밍을 접하는 사람도 ‘내가 사진을 이렇게 예쁘게 배치해 볼 수 있다니!’ 하고 흥미와 성취감을 느낄 수 있습니다.
누구나 한 번쯤은 스캔해 본 QR 코드를 직접 코드 몇 줄로 뚝딱 만들어볼 수 있다는 사실에 놀라게 될 겁니다. 명함 대신 QR 코드를 찍으면 스마트폰에서 연락처 등록 화면이 바로 뜨도록 만들 수도 있고, 로고나 이미지를 삽입해 디자인 완성도를 높일 수도 있습니다. ‘프로그래밍이 꼭 딱딱한 숫자 처리만 하는 게 아니라, 생활 속 다양한 아이디어와 맞물려 재미있는 결과물을 낼 수 있구나!’를 체감하기에 좋은 예시입니다.
이상의 두 프로젝트는 시각적 결과물을 만들어낸다는 점에서 입문자에게 강한 동기 부여가 됩니다. 또한 다음 단계에서 다룰 AI 프로젝트나 인터넷 데이터 분석 프로젝트들에 앞서 ‘다양한 라이브러리를 사용해 볼 수 있다’는 장점도 있지요.
파이썬이 각광받는 가장 큰 이유 중 하나가 바로 인공지능(AI)입니다. 물론, 문법을 막 뗀 입문자라면 딥러닝이나 자연어처리 같은 용어만 들어도 ‘어렵다’는 인상을 받을 수 있습니다. 그래서 먼저 ‘AI 기술을 가져다 쓰는 간단한 체험’ 정도로 접근해 보면 좋습니다.
easyocr 패키지를 이용하면 이미지 속 문자를 텍스트로 추출할 수 있습니다. 여기에 streamlit 패키지를 결합하면 웹페이지에서 이미지를 업로드하는 즉시 문자를 읽어 결과를 보여주는 인터랙티브 앱을 간단히 제작할 수 있죠. 여기에 DeepL API를 호출하여 한국어로 번역까지! 딥러닝 모델을 직접 학습시키지는 않아도, 이미 학습된 모델을 활용하는 것만으로도 충분히 ‘AI가 이런 일을 해주는구나!’라는 실감 나는 경험을 얻을 수 있습니다.
이번 ‘AI 체험’ 단계에서는 파이썬이 최신 AI 기술과도 손쉽게 연결된다는 점을 발견하게 됩니다. 처음엔 ‘AI라니, 뭔가 어렵지 않을까?’ 싶어도, 프로젝트를 하나 끝내고 나면 ‘오! 나도 AI 기능을 활용하는 서비스를 만들어볼 수 있구나’라는 놀라움과 자신감이 쌓이게 될 것입니다.
이쯤이면 파이썬이 어렵지 않게 느껴질 겁니다. 그렇다면 다음은 인터넷상의 데이터를 자동으로 긁어오는 ‘웹 스크레이핑’에 도전해 볼 차례입니다. 사실 우리가 매일 접하는 웹사이트, 쇼핑몰, 금융 정보, 공공 데이터 사이트 등은 HTML 구조를 통해 수많은 정보를 공개하고 있습니다. 이 데이터를 ‘사람이 직접 클릭하고 복사해서 엑셀에 옮기기’ 대신, 파이썬 코드로 자동화하면 시간도 노력도 크게 아낄 수 있지요.
두 가지 측면에서 정말 정말 유용한 기술입니다.
인터넷 데이터 내 맘대로 다루기는 playwright 패키지를 사용한 ‘클릭 자동화’부터 시작합니다. 네이버 쇼핑의 HTML 구조를 분석하여 데이터를 자동으로 가져오고, 분석/시각화한 다음 멋진 보고서까지 파이썬으로 완성하겠습니다.
이번에는 ‘페이지 이동 자동화’까지 나아갑니다. 네이버페이 증권에 접속하여 데이터 수집 후, ‘정제’ 작업도 경험해 봅니다. 인터넷에서 수집한 데이터는 내 입맛에 딱 맞지 않을 수 있습니다. 그럴 때 내 입맛에 맞추는 작업을 ‘정제’라고 합니다.
마케팅 관점에서 ‘사람들이 어떤 키워드를 자주 검색하는지, 해당 상품이 얼마나 많은지’ 등을 수집하면 ‘키워드 경쟁률’을 간단히 분석할 수 있습니다. 예를 들어 “네이버쇼핑에서 ‘청바지’와 자주 함께 검색되는 키워드 목록 + 해당 상품 개수” 정보로부터 경쟁이 치열한 키워드는 무엇인지를 한눈에 파악할 수 있지요.
이 프로젝트를 끝내고 나면 ‘내가 만든 자동화 툴로 검색 시장을 파악하는구나!’라는 색다른 뿌듯함을 느낄 수 있습니다.
나라의 경제는 우리의 삶에서 가장 중요한 요소에 속합니다. 이번 프로젝트에서는 한국은행이 제공하는 기준금리, 국고채/회사채 금리, 코스피지수, 원달러환율 등의 정보를 분석합니다.
이번에는 나라 전체의 경제보다 더 직접적인 요소일 수 있는 데이터를 분석합니다. 바로 각종 금리지표입니다. 각 은행의 정기예금 금리를 매번 찾아가며 비교하기는 귀찮지만 스크레이핑으로 정기적으로 가져오면 간단한 금리 보고서나 차트를 만들 수 있습니다. 더 나아가 정기적금, 일반신용대출, 주택담보대출 등의 금리까지 함께 끌어와 분석하면 한층 더 내게 의미 있는 가치를 만들어낼 수 있습니다.
지금까지 스크레이핑을 활용하는 다양한 프로젝트를 경험했습니다. 결국 웹 스크레이핑 자동화는 생활 속 정보든 업무에 필요한 데이터든, 빠르게 모으고 정리하는 데 매우 유용합니다. 이 과정을 거치면 이후에 머신러닝 모델에 투입할 데이터를 만들거나 다른 사람이 수작업으로 하던 업무를 한 방에 자동화해 줄 수도 있지요.
‘웹에서 정보를 긁어 왔으면, 이제 그 정보를 지도 위에 표시해 보면 어떨까?’ 하는 궁금증이 생길 수 있습니다. 특히 부동산 실거래가, 맛집 좌표, 여행지 정보 같은 건 위치 데이터가 매우 중요하지요. 파이썬에서는 지도 시각화 라이브러리와 공공 데이터 포털 API 등을 활용해 손쉽게 위치 기반 프로젝트를 시도해 볼 수 있습니다.
마찬가지로 두 가지 측면에서 매우 유용한 기술입니다.
통계지리정보서비스는 우리나라 행정구역 경계의 좌표를 제공합니다. 공공데이터포털에서 제공하는 아파트 거래 정보에는 해당 아파트의 위치 정보가 들어 있습니다. 이 두 정보를 토대로 지도에 행정구역의 경계를 표시하고 각 행정구역을 아파트 실거래가 평균을 기준으로 색을 칠해볼 겁니다. 아래처럼 멋진 그래프가 만들어지네요.
이번에는 네이버 지도나 지역 검색 서비스를 스크레이핑하여 맛집 이름과 좌표 정보를 가져옵니다. 여러 음식점 위치를 지도 라이브러리를 이용해 찍어내면 ‘미쉐린 가이드 맛집 지도’가 완성! 여행 계획을 세우거나 내 취향의 맛집 지도를 만들어 공유할 때도 충분히 응용할 수 있습니다.
먼저 배운 데이터 분석이나 웹 스크레이핑에 지도 시각화 기술을 합치면 ‘내가 모은 데이터를 공간에 표현한다’라는 새로운 차원으로 재미를 확장할 수 있습니다. 프로젝트 결과물도 색깔ful한 지도가 되기 때문에 ‘와! 이거 정말 프로그래밍해서 만들었다고?’라고 감탄할 만한 눈에 띄는 성과를 내보일 수 있습니다.
데이터 분석, 웹 스크레이핑, 간단한 AI(OCR)까지 경험했으니, 드디어 더 진화된 형태의 AI 프로젝트에 도전할 준비가 되었습니다. 최근 화제의 중심에 있는 생성형 AI와 멀티모달 AI 프로젝트를 직접 체험해 보면 파이썬이 얼마나 쉽게 이러한 기술과 결합되는지 새삼 놀랄 것입니다.
대규모 언어 모델(LLM)이라고 해서 꼭 엄청난 규모의 서버 인프라가 필요한 건 아닙니다. 내 컴퓨터에 설치하여 충분히 쓸만한 앱을 만들어 활용할 수 있지요. 예를 들어 내 컴퓨터 속에 사는 AI 챗봇 친구를 만들거나, 외국어 기사의 주소를 입력하면 바로 번역해 주는 웹 앱 만들 수 있습니다.
멀티모달 AI란 이미지, 오디오, 비디오 등 다양한 형식의 입력 데이터를 이해하는 모델을 말합니다. 멀티모달을 지원하는 수 있는 대표적인 서비스로 구글 제미나이(Gemini)가 있습니다. 이번 프로젝트에는 제미나이를 이용하여 ‘이미지 → 영어 문장 → 음성 → 받아쓰기’ 과정을 수행하는 앱을 만듭니다.
이상으로 요즘 세상을 떠들썩하게 주인공들인 고급 AI를 경험해 보았습니다. 입문 단계에서는 모델 내부 구조나 딥러닝 이론에 깊이 뛰어드는 것보다, 이처럼 오픈소스나 API 형태로 제공되는 모델을 파이썬 코드로 호출해 결과물을 만들어보는 편이 훨씬 재미있고 시행착오도 적습니다.
“데이터도 긁어오고, 다양하게 분석/시각화하고, AI도 써봤다면… 게임은 어떨까?”
프로그래밍을 배울 때 게임 만들기가 최고로 재미있다고 말하는 사람이 많습니다. 그래서 마지막으로는, 비록 큰돈을 벌거나 업무에 꼭 필요한 건 아니지만, ‘코딩을 놀이처럼’ 느끼게 해 줄 계기가 될지 모를 프로젝트를 준비했습니다. 아니, 어쩌면 큰돈을 벌 수도 있겠네요.
우리가 만들어볼 슬라이딩 퍼즐은 보드 위에 나열된 여러 숫자 조각을 움직여 오름차순으로 배열을 맞추는 간단한 보드 게임입니다. 숫자 조각은 맞닿은 빈 공간으로만 움직일 수 있고, 보드에서 들어 올리는 것은 반칙입니다.
프로젝트는 먼저 보드를 준비하고, 터미널(콘솔)에서 텍스트로만 조작하는 버전을 완성한 다음, 그래픽을 입히는 순서로 진행합니다. 이 과정에서 게임의 로직을 구상/구현하고 GUI와 이벤트 처리 등, 게임 제작에 필요한 기본을 익히게 됩니다. 게다가 직접 만든 게임을 플레이하면서 즐거움도 찾을 수 있으니 일석이조겠죠!
지금까지 살펴본 15개의 프로젝트는 ‘파이썬을 접한 지 얼마 안 된 분’도 비교적 가볍게 시작할 수 있는 예들로 엄선되었습니다.
다양한 분야를 경험하면서, ‘파이썬이 정말 못할 게 없구나!’라는 감각이 자연스럽게 자리 잡게 됩니다.
사실, 이 프로젝트들은 모두 『혼자 만들면서 공부하는 파이썬』 책에 담겨 있습니다.
이 책에서는 각 프로젝트마다 필요 라이브러리 설치, 코드 예시, 자세한 과정을 쉽고 친절하게 설명해 줍니다. 그래서 책을 옆에 두고 차근차근 따라 하다 보면 이 글에서 소개한 프로젝트들을 직접 완성해 볼 수 있습니다. 책 제목처럼 분명 ‘혼자서 공부하더라도’ 큰 어려움 없이 진행할 수 있을 겁니다.
모든 프로젝트를 한 바퀴 따라 해 본 뒤에는 자연스럽게 ‘또 다른 아이디어’가 떠오르기 마련입니다. 예컨대 AI 분야를 더 파고들어 딥러닝 모델을 직접 학습해 볼 수도 있고, 웹 개발에 흥미가 생겼다면 장고나 FastAPI로 풀스택 웹 서비스를 만들 수도 있으며, 얻은 기술을 바탕으로 자동화된 개인 업무 툴을 더 방대하게 확장할 수도 있습니다.
파이썬을 활용하는 더 전문적인 분야는 [파이썬 공부하면 뭐하나?] 1탄. 분야와 난이도별 파이썬 도서 선택 가이드에 정리해 뒀습니다.
어쨌든 가장 중요한 건, ‘지금까지 만든 프로젝트 + 새로운 아이디어’를 결합해 보며, 계속해서 프로그램을 직접 만들어보는 습관을 기르는 것이지요. 그렇게 스스로 흥미로운 주제를 찾아가다 보면 어느새 파이썬에 대한 이해와 실력이 자연스럽게 향상되어 있을 겁니다.
이처럼 파이썬은 초심자도 쉽게 시작할 수 있고, 프로젝트를 거듭하면서 AI, 웹, 게임, 데이터 분석 등 고급 분야로 무한히 확장할 수 있는 언어입니다. 『혼자 만들면서 공부하는 파이썬』 책에 담긴 15개 프로젝트를 실제로 따라 해 보면서, 파이썬의 다채로운 매력을 몸소 체험해 보시길 추천드립니다! 앞으로 만들어낼 여러분만의 아이디어와 창의적인 프로젝트가 무척 기대되네요.
이전 글 : [파이썬 공부하면 뭐하나?] 1탄. 분야와 난이도별 파이썬 도서 선택 가이드
다음 글 : [회의록과 보고서 작성 지옥에서 구원해 줄] 38가지 실전 업무 활용 예제로 배우는 ChatGPT & GPTs
관련 콘텐츠
최신 콘텐츠
![[파이썬 공부하면 뭐하나?] 1탄. 분야와 난이도별 파이썬 도서 선택 가이드](/data/cms/CMS8199992823_thumb.png)
