Namespace, Module, Package, Library, Framework
본 글은 제 개인적인 공부를 위해 작성한 글입니다. 틀린 내용이 있다면 언제든지 피드백을 주시면 감사하겠습니다. 참고로만 활용해주시길 바랍니다.
Module
하나의 스크립트 프로그램. 즉, 함수/변수/클래스 등을 모아놓은 파일.
확장자(.py)를 포함하지 않는 파일 이름 자체를 모듈 이름으로 사용
왜 사용하는가?
- 다른 파일에서 재사용
- 전체 코드가 너무 커서 여러 파일로 나눠 정리
Namespace
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def hello():
print("Hello, World!")
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import test_module
test_module.hello()
hello() 함수를 호출할 때, test_module.을 붙히지 않으면?
파이썬은 실행된 파일인 main.py에서만 hello()라는 함수를 찾을 것이고, 에러가 발생할 것임.
. 앞에 있는 import 하는 영역을 만드는 이 구조를 Namespace라고 한다.
Package
나뉘어진 코드들을 하나의 Module로 불러와 사용할 수 있게 해줌.
패키지는 모듈의 묶음.
Package를 불러온다면, Module1.py, Module2.py, Module3.py를 모두 불러온 것임.
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import package.module1
form package.module2 import function2
package.module1.function1()
function2()
일반 디렉토리가 아닌 패키지임을 인식하기 위해서는 각 폴더마다 __init__.py라는 파일을 생성해야 한다.
Library
Package를 모아놓은 개념
예시
- numpy - 다차원 배열과 행렬 연산 특화 라이브러리
- requests - HTTP 요청을 주고 받는 데 사용되는 라이브러리
Framework
사전적 정의: 프로그래밍에서 특정 운영 체제를 위한 응용 프로그램 표준 구조를 구현하는 클래스와 라이브러리 모임
라이브러리와 프레임워크의 가장 큰 차이점은 프로그래밍 할 때 규칙이 정해져 있다는 것이다.
프레임워크는 프로그래머가 프레임워크에 정해둔 틀 안에 필요한 코드를 작성하고, 라이브러리는 사용자가 필요한 상황에 가져다 쓴다.
예시
- django - 웹 앱을 개발하기 위한 프레임워크
- flask - 상동
- PyTorch - 딥러닝 및 머신 러닝 작업을 위한 프레임워크
- TensorFlow - 상동
결론적으로 Framework $\subset$ Library $\subset$ Package $\subset$ Module이라고 볼 수 있다.
참고