라이브러리
프로그래밍에서 라이브러리는 개발자가 공통 작업을 수행하거나 일반적인 문제를 해결하기 위해 재사용할 수 있는 미리 작성된 코드의 모음입니다. 라이브러리에는 개발에 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위해 프로그램에서 사용할 수 있는 함수, 클래스, 변수 또는 기타 객체가 포함될 수 있습니다.
라이브러리는 개별 개발자 또는 회사에 의해 생성될 수 있으며 오픈 소스 또는 독점적일 수 있습니다. 파이썬, 자바, 자바스크립트, C++와 같은 다양한 프로그래밍 언어에서 사용할 수 있습니다.
라이브러리는 간단한 수학 계산에서 기계 학습 또는 컴퓨터 비전과 같은 복잡한 작업에 이르기까지 광범위한 기능을 제공할 수 있습니다. Python의 일부 인기 있는 라이브러리에는 과학 컴퓨팅을 위한 NumPy, 데이터 분석을 위한 Panda, 기계 학습을 위한 TensorFlow가 포함됩니다. 라이브러리를 사용하기 위해 선언을 통해 라이브러리를 호출해야 합니다. 그로 인해 프로그래밍 사용 시 코드에 대해 재사용이 활성화되고 효율적으로 코딩을 할 수 있습니다. 라이브러리는 정적 라이브러리와 동적 라이브러리로 구분해서 사용이 가능합니다.
정적 라이브러리는 소스를 컴파일할 때 참조하여 사용할 수 있으며, 동적 라이브러리는 프로그램 실행 중에 해당 모듈을 호출하여 사용할 수 있습니다.
패키지
프로그래밍에서 패키지는 계층적 디렉터리 구조로 함께 구성된 모듈의 모음입니다. 패키지에는 하나 이상의 하위 패키지가 포함될 수 있으며, 각 패키지에는 자체 모듈 및 하위 패키지가 포함될 수 있습니다.
패키지는 코드를 구성하고 재사용 가능성을 높이며 이름 충돌을 줄이기 위해 프로그래밍에 사용됩니다. 개발자는 관련 모듈을 패키지로 구성함으로써 이름 지정 충돌을 방지하고 보다 모듈화 되고 유지 관리 가능한 코드를 만들 수 있습니다.
패키지는 일반적으로 디렉터리 계층 구조로 구성되며 각 디렉터리는 패키지 또는 하위 패키지를 나타냅니다. 패키지의 최상위 디렉터리는 일반적으로 패키지 이름을 따서 명명되며 디렉터리가 Python 패키지임을 나타내는 데 사용되는 '__init__.py'라는 파일을 포함할 수 있습니다.
Python에서 패키지는 'import' 문을 사용하여 가져오고 패키지 및/또는 모듈의 이름을 사용합니다. 예를 들어 Python에서 'numpy' 패키지를 가져오려면 다음 문을 사용합니다. 패키지는 유료나 무료로 제공될 수 있으며 관련 패키지 적용 시 타 패키지의 영향을 받는 경우도 있어 활용 시 유의해야 합니다.
라이브러리와 패키지의 차이점
프로그래밍에서 라이브러리와 패키지는 개발 작업을 단순화하는 데 사용할 수 있는 미리 작성된 코드를 제공한다는 점에서 유사합니다. 그러나 이 둘 사이에는 몇 가지 차이점이 있습니다.
라이브러리와 패키지는 적용되는 범위에서 차이가 있습니다. 일반적으로 라이브러리는 특정 작업을 수행하는 데 사용할 수 있는 기능 또는 클래스의 모음인 반면, 패키지는 더 큰 기능 집합을 제공하는 모듈 및 하위 패키지의 모음입니다.
라이브러리는 독립 실행형 코드 모음으로 구성되는 경우가 많은 반면 패키지는 일반적으로 여러 모듈 및 하위 패키지를 포함하는 디렉터리로 구성됩니다.
라이브러리는 일반적으로 제공하는 기능에 따라 이름이 지정되는 반면 패키지는 코드 구성에 따라 이름이 지정되는 경우가 많습니다.
종속성과 관련하여 패키지는 종종 다른 패키지나 모듈에 종속성이 있는 반면, 라이브러리는 종속성 없이 독립적으로 사용될 수 있습니다.
설치에서도 차이가 있습니다. 패키지를 사용하려면 먼저 설치 및 설정이 필요한 경우가 많은 반면 라이브러리는 설치 또는 설정 없이 직접 사용할 수 있습니다.
전반적으로 라이브러리와 패키지는 많은 유사성을 공유하지만, 서로 다른 목적을 수행하고 구조와 종속성을 가집니다. 라이브러리는 특정 태스크에 초점을 맞춘 기능 집합을 제공하는 반면, 패키지는 모듈 및 하위 패키지로 구성된 더 큰 기능 집합을 제공합니다. 필요한 시점에 라이브러리와 패키지를 구분하여 활용하면 프로그램에 대해 효율적으로 운영할 수 있습니다.
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