# 라이브러리와 확장 FAQ

## 일반 라이브러리 관련 질문

### 작업 X를 수행할 모듈이나 응용 프로그램을 어떻게 찾습니까?

관련 표준 라이브러리 모듈이 있는지 라이브러리 레퍼런스를 확인하십시오. (결국에는 표준 라이브러리에 있는 내용을 배우고 이 단계를 건너뛸 수 있게 됩니다.)

For third-party packages, search the Python Package Index or try Google or another web search engine. Searching for “Python” plus a keyword or two for your topic of interest will usually find something helpful.

### math.py (socket.py, regex.py 등) 소스 파일은 어디에 있습니까?

모듈의 소스 파일을 찾을 수 없으면 C, C++ 또는 기타 컴파일된 언어로 구현된 내장이나 동적으로 로드된 모듈일 수 있습니다. 이 경우 소스 파일이 없거나 C 소스 디렉터리(파이썬 경로에 없는)의 `mathmodule.c`와 같은 파일일 수 있습니다.

파이썬에는 (적어도) 세 가지 종류의 모듈이 있습니다:

1. 파이썬으로 작성된 모듈 (.py);

2. C로 작성되고 동적으로 로드되는 모듈 (.dll, .pyd, .so, .sl 등);

3. C로 작성되고 인터프리터와 링크된 모듈; 이 목록을 얻으려면, 다음을 입력하십시오:

       import sys
       print(sys.builtin_module_names)

### 유닉스에서 파이썬 스크립트를 실행 파일로 만들려면 어떻게 해야 합니까?

두 가지를 해야 합니다: 스크립트 파일의 모드는 실행 가능해야 하고 첫 번째 줄은 `#!`로 시작하고 그 뒤에 파이썬 인터프리터 경로가 있어야 합니다.

첫 번째는 `chmod +x scriptfile`이나 아마도 `chmod 755 scriptfile`을 실행하여 수행됩니다.

두 번째는 여러 가지 방법으로 수행 할 수 있습니다. 가장 간단한 방법은 다음과 같은 줄을

    #!/usr/local/bin/python

파이썬 인터프리터가 플랫폼에 설치된 경로 이름을 사용하여 파일의 첫 번째 줄로 작성하는 것입니다.

스크립트가 파이썬 인터프리터가 있는 위치와 독립적으로 되도록 하려면, env 프로그램을 사용할 수 있습니다. 파이썬 인터프리터가 사용자 `PATH`의 디렉터리에 있다고 가정하면, 거의 모든 유닉스 변형이 다음을 지원합니다:

    #!/usr/bin/env python

이것을 CGI 스크립트에 적용하지 마십시오. CGI 스크립트의 `PATH` 변수는 종종 최소한이라서, 인터프리터의 실제 절대 경로명을 사용해야 합니다.

때때로, 사용자 환경이 가득 차서 /usr/bin/env 프로그램이 실패합니다; 또는 env 프로그램이 아예 없습니다. 이 경우, 다음과 같은 핵을 시도할 수 있습니다 (Alex Rezinsky의 기법입니다):

    #! /bin/sh
    """:"
    exec python $0 ${1+"$@"}
    """

작은 단점은 이것이 스크립트의 __doc__ 문자열을 정의한다는 것입니다. 그러나, 다음을 추가하여 문제를 해결할 수 있습니다

    __doc__ = """...Whatever..."""

### 파이썬 용 curses/termcap 패키지가 있습니까?

유닉스 변형의 경우: 표준 파이썬 소스 배포판은 기본적으로 컴파일되지는 않지만, Modules 서브 디렉터리에 curses 모듈을 포함합니다. (윈도우 배포판에서는 사용할 수 없습니다 – 윈도우용 curses 모듈은 없습니다.)

`curses` 모듈은 기본 curses 기능뿐만 아니라 색상, 대체 문자 집합 지원, 패드 및 마우스 지원과 같은 ncurses와 SYSV curses의 많은 추가 기능을 지원합니다. 이는 모듈이 BSD curses만 있는 운영 체제와 호환되지 않음을 뜻하지만, 현재 유지 보수되는 OS들은 어느 것도 이 범주에 속하지 않는 것 같습니다.

### 파이썬에 C의 onexit()와 동등한 것이 있습니까?

The `atexit` module provides a register function that is similar to C’s `onexit()`.

### 시그널 처리기가 작동하지 않는 이유는 무엇입니까?

가장 흔한 문제점은 시그널 처리기가 잘못된 인자 목록으로 선언되는 것입니다. 이렇게 호출됩니다

    handler(signum, frame)

따라서 두 개의 매개 변수로 선언해야 합니다:

    def handler(signum, frame):
        ...

## 일반적인 작업

### 파이썬 프로그램이나 컴포넌트를 어떻게 테스트합니까?

파이썬에는 두 가지 테스트 프레임워크가 있습니다. `doctest` 모듈은 모듈의 독스트링에 있는 예제를 찾고 실행한 후, 출력을 독스트링에 제공된 예상 출력과 비교합니다.

`unittest` 모듈은 Java와 Smalltalk 테스트 프레임 워크에서 모델링 된 더 멋진 테스트 프레임워크입니다.

테스트를 더 쉽게 하려면, 여러분의 프로그램에 좋은 모듈식 디자인을 사용해야 합니다. 프로그램은 거의 모든 기능을 함수나 클래스 메서드로 캡슐화해야 합니다 – 그리고 이는 때로 프로그램을 더 빠르게 실행하는 놀라운 효과가 있습니다 (지역 변수 액세스가 전역 액세스보다 빠르기 때문에). 또한 프로그램은 전역 변수를 변경하는 것에 의존하지 않아야 합니다, 이렇게 하면 테스트하기가 훨씬 어렵기 때문입니다.

프로그램의 “전역 메인 논리”는 다음과 같은 코드를

    if __name__ == "__main__":
        main_logic()

프로그램의 메인 모듈 하단에 넣는 것처럼 간단할 수 있습니다.

일단 프로그램이 다루기 쉬운 함수와 클래스 동작의 모음으로 구성되면, 이 동작을 검사하는 테스트 함수를 작성해야 합니다. 일련의 테스트를 자동화하는 테스트 스위트는 각 모듈과 연관될 수 있습니다. 이것은 많은 작업처럼 들리지만, 파이썬이 아주 간결하고 유연하기 때문에 놀랍도록 쉽습니다. “프로덕션 코드”와 함께 테스트 함수를 작성하여 코딩을 훨씬 더 즐겁고 재미있게 만들 수 있습니다. 버그를 쉽게 찾고 결함을 조기에 발견할 수 있기 때문입니다.

프로그램의 메인 모듈이 아닌 “지원 모듈”에는 모듈의 자체 테스트가 포함될 수 있습니다.

    if __name__ == "__main__":
        self_test()

복잡한 외부 인터페이스와 상호 작용하는 프로그램조차도 파이썬으로 구현된 “가짜” 인터페이스를 사용하여 외부 인터페이스를 사용할 수 없을 때 테스트할 수 있습니다.

### 독스트링으로 설명서를 어떻게 만듭니까?

The `pydoc` module can create HTML from the doc strings in your Python source code. An alternative for creating API documentation purely from docstrings is epydoc. Sphinx can also include docstring content.

### 한 번에 하나의 키 입력을 받는 방법은 무엇입니까?

유닉스 변형에는 몇 가지 해결책이 있습니다. curses를 사용하여 이 작업을 수행하는 것은 간단하지만, curses는 배우기에 상당히 큰 모듈입니다.

## 스레드

### 스레드를 사용하여 어떻게 프로그래밍합니까?

`_thread` 모듈이 아닌 `threading` 모듈을 사용하십시오. `threading` 모듈은 `_thread` 모듈이 제공하는 저수준 프리미티브 위에 편리한 추상화를 구축합니다.

### 제 스레드가 아무것도 실행되지 않는 것 같습니다: 왜 그런가요?

메인 스레드가 종료되자마자, 모든 스레드가 죽습니다. 메인 스레드가 너무 빨리 실행되어, 스레드가 작업을 수행할 시간이 없습니다.

간단한 수정은 프로그램 끝에 모든 스레드가 완료될 만큼 충분히 긴 휴면을 추가하는 것입니다:

    import threading, time

    def thread_task(name, n):
        for i in range(n):
            print(name, i)

    for i in range(10):
        T = threading.Thread(target=thread_task, args=(str(i), i))
        T.start()

    time.sleep(10)  # <---------------------------!

그러나 이제 (많은 플랫폼에서) 스레드는 병렬로 실행되지 않고, 한 번에 하나씩 순차적으로 실행되는 것처럼 보입니다! 그 이유는 OS 스레드 스케줄러가 이전 스레드가 블록 될 때까지 새 스레드를 시작하지 않기 때문입니다.

간단한 수정은 실행 함수의 시작 부분에 작은 휴면을 추가하는 것입니다:

    def thread_task(name, n):
        time.sleep(0.001)  # <--------------------!
        for i in range(n):
            print(name, i)

    for i in range(10):
        T = threading.Thread(target=thread_task, args=(str(i), i))
        T.start()

    time.sleep(10)

`time.sleep()`을 위한 좋은 지연 값을 추측하는 대신, 일종의 세마포어 메커니즘을 사용하는 것이 좋습니다. 한 가지 아이디어는 `queue` 모듈을 사용하여 큐 객체를 만들고, 각 스레드가 완료될 때 큐에 토큰을 추가하게 하고, 메인 스레드가 스레드 수 만큼의 토큰을 읽도록 하는 것입니다.

### 여러 작업자 스레드 간에 작업을 어떻게 배달합니까?

가장 쉬운 방법은 `concurrent.futures` 모듈, 특히 `ThreadPoolExecutor` 클래스를 사용하는 것입니다.

또는, 디스패치 알고리즘을 세밀하게 제어하려면, 직접 논리를 작성할 수 있습니다. `queue` 모듈을 사용하여 작업 목록을 포함하는 큐를 만드십시오. `Queue` 클래스는 객체 목록을 유지하고 큐에 항목을 추가하는 `.put(obj)` 메서드와 이를 반환하는 `.get()` 메서드를 갖습니다. 클래스는 각 작업이 정확히 한 번만 전달되도록 하는 데 필요한 록을 관리합니다.

간단한 예를 들면 다음과 같습니다:

    import threading, queue, time

    # The worker thread gets jobs off the queue.  When the queue is empty, it
    # assumes there will be no more work and exits.
    # (Realistically workers will run until terminated.)
    def worker():
        print('Running worker')
        time.sleep(0.1)
        while True:
            try:
                arg = q.get(block=False)
            except queue.Empty:
                print('Worker', threading.current_thread(), end=' ')
                print('queue empty')
                break
            else:
                print('Worker', threading.current_thread(), end=' ')
                print('running with argument', arg)
                time.sleep(0.5)

    # Create queue
    q = queue.Queue()

    # Start a pool of 5 workers
    for i in range(5):
        t = threading.Thread(target=worker, name='worker %i' % (i+1))
        t.start()

    # Begin adding work to the queue
    for i in range(50):
        q.put(i)

    # Give threads time to run
    print('Main thread sleeping')
    time.sleep(5)

실행하면 다음과 같은 출력이 생성됩니다:

    Running worker
    Running worker
    Running worker
    Running worker
    Running worker
    Main thread sleeping
    Worker <Thread(worker 1, started 130283832797456)> running with argument 0
    Worker <Thread(worker 2, started 130283824404752)> running with argument 1
    Worker <Thread(worker 3, started 130283816012048)> running with argument 2
    Worker <Thread(worker 4, started 130283807619344)> running with argument 3
    Worker <Thread(worker 5, started 130283799226640)> running with argument 4
    Worker <Thread(worker 1, started 130283832797456)> running with argument 5
    ...

자세한 내용은 모듈 설명서를 참조하십시오. `Queue` 클래스는 기능이 풍부한 인터페이스를 제공합니다.

### 어떤 종류의 전역 값 변경이 스레드 안전합니까?

내부적으로 전역 인터프리터 록(GIL)이 사용되어 한 번에 하나의 스레드 만 파이썬 VM에서 실행되도록 합니다. 일반적으로, 파이썬은 바이트 코드 명령어들 사이에서만 스레드 간 전환을 제공합니다; `sys.setswitchinterval()`을 통해 얼마나 자주 전환할지를 설정할 수 있습니다. 따라서 각 바이트 코드 명령어와 각 명령어에서 도달하는 모든 C 구현 코드는 파이썬 프로그램의 관점에서 원자 적입니다.

이론적으로, 이것은 정확하게 따지기 위해서는 PVM 바이트 코드 구현에 대한 정확한 이해가 필요하다는 것을 의미합니다. 경험적으로는, 이것은 “원자 적으로 보이는” 내장 데이터형(정수, 리스트, 딕셔너리 등)의 공유 변수에 대한 조작이 실제로 원자 적임을 의미합니다.

예를 들어, 다음 연산은 모두 원자 적입니다 (L, L1, L2는 리스트, D, D1, D2는 딕셔너리, x, y는 객체, i, j는 정수입니다):

    L.append(x)
    L1.extend(L2)
    x = L[i]
    x = L.pop()
    L1[i:j] = L2
    L.sort()
    x = y
    x.field = y
    D[x] = y
    D1.update(D2)
    D.keys()

이것들은 아닙니다:

    i = i+1
    L.append(L[-1])
    L[i] = L[j]
    D[x] = D[x] + 1

Operations that replace other objects may invoke those other objects’ `__del__()` method when their reference count reaches zero, and that can affect things. This is especially true for the mass updates to dictionaries and lists. When in doubt, use a mutex!

### 전역 인터프리터 록을 제거할 수 없습니까?

전역 인터프리터 록(GIL)은 종종 하이 엔드 다중 프로세서 서버 기계에 파이썬을 배치하는 데 방해가 된다고 여겨집니다, (거의) 모든 파이썬 코드가 GIL을 잡고 있는 동안에만 실행하려고 해서, 다중 스레드 파이썬 프로그램이 사실상 오직 하나의 CPU만 사용하기 때문입니다.

With the approval of PEP 703 work is now underway to remove the GIL from the CPython implementation of Python. Initially it will be implemented as an optional compiler flag when building the interpreter, and so separate builds will be available with and without the GIL. Long-term, the hope is to settle on a single build, once the performance implications of removing the GIL are fully understood. Python 3.13 is likely to be the first release containing this work, although it may not be completely functional in this release.

The current work to remove the GIL is based on a fork of Python 3.9 with the GIL removed by Sam Gross. Prior to that, in the days of Python 1.5, Greg Stein actually implemented a comprehensive patch set (the “free threading” patches) that removed the GIL and replaced it with fine-grained locking. Adam Olsen did a similar experiment in his python-safethread project. Unfortunately, both of these earlier experiments exhibited a sharp drop in single-thread performance (at least 30% slower), due to the amount of fine-grained locking necessary to compensate for the removal of the GIL. The Python 3.9 fork is the first attempt at removing the GIL with an acceptable performance impact.

The presence of the GIL in current Python releases doesn’t mean that you can’t make good use of Python on multi-CPU machines! You just have to be creative with dividing the work up between multiple processes rather than multiple threads. The `ProcessPoolExecutor` class in the new `concurrent.futures` module provides an easy way of doing so; the `multiprocessing` module provides a lower-level API in case you want more control over dispatching of tasks.

C 확장을 신중하게 사용하는 것도 도움이 됩니다; C 확장을 사용하여 시간이 오래 걸리는 작업을 수행하면, 확장은 실행 스레드가 C 코드에 있는 동안 GIL을 해제하고 다른 스레드가 어떤 작업을 수행할 수 있도록 할 수 있습니다. `zlib`와 `hashlib`와 같은 일부 표준 라이브러리 모듈은 이미 이렇게 합니다.

An alternative approach to reducing the impact of the GIL is to make the GIL a per-interpreter-state lock rather than truly global. This was first implemented in Python 3.12 and is available in the C API. A Python interface to it is expected in Python 3.13. The main limitation to it at the moment is likely to be 3rd party extension modules, since these must be written with multiple interpreters in mind in order to be usable, so many older extension modules will not be usable.

## 입력과 출력

### 파일을 어떻게 삭제합니까? (그리고 다른 파일 질문들…)

`os.remove(filename)`이나 `os.unlink(filename)`을 사용하십시오; 설명서는 `os` 모듈을 참조하십시오. 두 함수는 동일합니다; `unlink()`는 단순히 이 함수에 대한 유닉스 시스템 호출의 이름입니다.

디렉터리를 제거하려면, `os.rmdir()`을 사용하십시오; 만들려면 `os.mkdir()`을 사용하십시오. `os.makedirs(path)`는 존재하지 않는 `path`의 중간 디렉터리를 만듭니다. `os.removedirs(path)`는 비어있는 한, 중간 디렉터리를 제거합니다; 전체 디렉터리 트리와 그 내용을 삭제하려면 `shutil.rmtree()`를 사용하십시오.

파일 이름을 바꾸려면 `os.rename(old_path, new_path)`를 사용하십시오.

파일을 자르려면, `f = open(filename, "rb+")`를 사용하여 열고 `f.truncate(offset)`을 사용하십시오; offset의 기본값은 현재 탐색(seek) 위치입니다. `os.open()`으로 열린 파일의 경우 `os.ftruncate(fd, offset)`도 있습니다. 여기서 fd는 파일 기술자(작은 정수)입니다.

`shutil` 모듈에도 `copyfile()`, `copytree()` 및 `rmtree()`를 포함한 파일에서 작동하는 많은 함수가 포함되어 있습니다.

### 파일을 어떻게 복사합니까?

The `shutil` module contains a `copyfile()` function. Note that on Windows NTFS volumes, it does not copy alternate data streams nor resource forks on macOS HFS+ volumes, though both are now rarely used. It also doesn’t copy file permissions and metadata, though using `shutil.copy2()` instead will preserve most (though not all) of it.

### 바이너리 데이터를 읽는 (또는 쓰는) 방법은 무엇입니까?

복잡한 바이너리 데이터 형식을 읽거나 쓰려면, `struct` 모듈을 사용하는 것이 가장 좋습니다. 바이너리 데이터(보통 숫자)를 포함하는 문자열을 취해서 파이썬 객체로 변환할 수 있도록 합니다; 그리고 그 반대도 가능합니다.

예를 들어, 다음 코드는 파일에서 빅 엔디안 형식의 두 개의 2-바이트 정수와 하나의 4-바이트 정수를 읽습니다:

    import struct

    with open(filename, "rb") as f:
        s = f.read(8)
        x, y, z = struct.unpack(">hhl", s)

포맷 문자열의 ‘>’는 빅 엔디안 데이터를 강제합니다; 문자 ‘h’는 하나의 “짧은(short) 정수”(2바이트)를 읽고, ‘l’은 문자열에서 하나의 “긴(long) 정수”(4바이트)를 읽습니다.

더욱 규칙적인 데이터(예를 들어 int나 float의 동종 리스트)의 경우, `array` 모듈을 사용할 수도 있습니다.

참고

바이너리 데이터를 읽고 쓰려면, 바이너리 모드로 파일을 열어야 합니다 (여기서는, `"rb"`를 `open()`으로 전달합니다). 대신 `"r"`(기본값)을 사용하면, 파일이 텍스트 모드로 열리고 `f.read()`는 `bytes` 객체 대신 `str` 객체를 반환합니다.

### os.popen()으로 만든 파이프에서 os.read()를 사용할 수 없는 것처럼 보입니다; 왜입니까?

`os.read()`는 열린 파일을 나타내는 작은 정수인 파일 기술자를 취하는 저수준 함수입니다. `os.popen()`은 내장 `open()` 함수에서 반환하는 것과 같은 형의 고수준 파일 객체를 만듭니다. 따라서, `os.popen()`으로 만들어진 파이프 p에서 n 바이트를 읽으려면, `p.read(n)`을 사용해야 합니다.

### 직렬 (RS232) 포트에 어떻게 액세스합니까?

For Win32, OSX, Linux, BSD, Jython, IronPython:

> pyserial

유닉스의 경우, Mitch Chapman의 유즈넷 게시물을 참조하십시오:

> https://groups.google.com/groups?selm=34A04430.CF9@ohioee.com

### 왜 sys.stdout(stdin, stderr)을 닫아도 닫히지 않습니까?

파이썬 파일 객체는 저수준 C 파일 기술자의 고수준 추상화 계층입니다.

내장 `open()` 함수를 통해 파이썬에서 만드는 대부분 파일 객체의 경우, `f.close()`는 파이썬 파일 객체를 파이썬의 관점에서 닫은 것으로 표시하고 하부 C 파일 기술자를 닫도록 합니다. 이것은 `f`가 가비지가 될 때 `f`의 파괴자에서 자동으로 일어나기도 합니다.

그러나 stdin, stdout 및 stderr은 파이썬에서 특별하게 처리되는데, C 역시 이들에게 특수한 상태를 부여하기 때문입니다. `sys.stdout.close()`를 실행하면 파이썬 수준 파일 객체가 닫힌 것으로 표시되지만, 연관된 C 파일 기술자를 닫지 않습니다.

이 세 가지 중 하나에 대한 하부 C 파일 기술자를 닫으려면, 먼저 이것이 정말로 여러분이 하고 싶은 것인지 확인해야 합니다 (예를 들어, I/O를 수행하려는 확장 모듈이 혼동할 수 있습니다). 그렇다면, `os.close()`를 사용하십시오:

    os.close(stdin.fileno())
    os.close(stdout.fileno())
    os.close(stderr.fileno())

또는 숫자 상수 0, 1 및 2를 각각 사용할 수 있습니다.

## 네트워크/인터넷 프로그래밍

### 파이썬에는 어떤 WWW 도구가 있습니까?

라이브러리 레퍼런스 매뉴얼의 인터넷 프로토콜과 지원과 인터넷 데이터 처리 장을 참조하십시오. 파이썬에는 서버 측과 클라이언트 측 웹 시스템을 구축하는 데 도움이 되는 많은 모듈이 있습니다.

사용 가능한 프레임워크 요약은 Paul Boddie가 https://wiki.python.org/moin/WebProgramming에서 유지 관리합니다.

### HTML 생성을 위해 어떤 모듈을 사용해야 합니까?

Web Programming wiki page에서 유용한 링크 모음을 찾을 수 있습니다.

### 파이썬 스크립트에서 메일을 보내려면 어떻게 해야 합니까?

표준 라이브러리 모듈 `smtplib`를 사용하십시오.

다음은 이를 사용하는 매우 간단한 대화식 메일 발신기입니다. 이 방법은 SMTP 리스너를 지원하는 모든 호스트에서 작동합니다.

    import sys, smtplib

    fromaddr = input("From: ")
    toaddrs  = input("To: ").split(',')
    print("Enter message, end with ^D:")
    msg = ''
    while True:
        line = sys.stdin.readline()
        if not line:
            break
        msg += line

    # The actual mail send
    server = smtplib.SMTP('localhost')
    server.sendmail(fromaddr, toaddrs, msg)
    server.quit()

유닉스 전용 대안은 sendmail을 사용합니다. sendmail 프로그램의 위치는 시스템마다 다릅니다; 때로는 `/usr/lib/sendmail`, 때로는 `/usr/sbin/sendmail`. sendmail 매뉴얼 페이지가 도움이 될 것입니다. 샘플 코드는 다음과 같습니다:

    import os

    SENDMAIL = "/usr/sbin/sendmail"  # sendmail location
    p = os.popen("%s -t -i" % SENDMAIL, "w")
    p.write("To: receiver@example.com\n")
    p.write("Subject: test\n")
    p.write("\n")  # blank line separating headers from body
    p.write("Some text\n")
    p.write("some more text\n")
    sts = p.close()
    if sts != 0:
        print("Sendmail exit status", sts)

### 소켓의 connect() 메서드에서 블로킹을 피하려면 어떻게 해야 합니까?

`select` 모듈이 소켓의 비동기 I/O를 지원하는 데 흔히 사용됩니다.

To prevent the TCP connect from blocking, you can set the socket to non-blocking mode. Then when you do the `connect()`, you will either connect immediately (unlikely) or get an exception that contains the error number as `.errno`. `errno.EINPROGRESS` indicates that the connection is in progress, but hasn’t finished yet. Different OSes will return different values, so you’re going to have to check what’s returned on your system.

You can use the `connect_ex()` method to avoid creating an exception. It will just return the errno value. To poll, you can call `connect_ex()` again later – `0` or `errno.EISCONN` indicate that you’re connected – or you can pass this socket to `select.select()` to check if it’s writable.

참고

The `asyncio` module provides a general purpose single-threaded and concurrent asynchronous library, which can be used for writing non-blocking network code. The third-party Twisted library is a popular and feature-rich alternative.

## 데이터베이스

### 파이썬에 데이터베이스 패키지에 대한 인터페이스가 있습니까?

예.

`DBM`과 `GDBM`같은 디스크 기반 해시에 대한 인터페이스도 표준 파이썬에 포함되어 있습니다. 경량 디스크 기반 관계형 데이터베이스를 제공하는 `sqlite3` 모듈도 있습니다.

대부분 관계형 데이터베이스에 대한 지원이 제공됩니다. 자세한 내용은 DatabaseProgramming wiki page를 참조하십시오.

### 파이썬에서 영속 객체를 어떻게 구현합니까?

`pickle` 라이브러리 모듈은 이것을 매우 일반적인 방식으로 해결하고 (여전히 열린 파일, 소켓 또는 창과 같은 것을 저장할 수는 없지만), `shelve` 라이브러리 모듈은 pickle과 (g)dbm을 사용하여 임의의 파이썬 객체를 포함하는 영속적(persistent) 매핑을 만듭니다.

## 수학과 숫자

### 파이썬에서 난수를 어떻게 생성합니까?

표준 모듈 `random`은 난수 생성기를 구현합니다. 사용법은 간단합니다:

    import random
    random.random()

This returns a random floating-point number in the range [0, 1).

이 모듈에는 다른 많은 특수 생성기가 있습니다, 가령:

- `randrange(a, b)`는 [a, b) 범위의 정수를 선택합니다.

- `uniform(a, b)` chooses a floating-point number in the range [a, b).

- `normalvariate(mean, sdev)`는 정규 (가우시안) 분포를 샘플링합니다.

일부 고수준 함수는 시퀀스에서 직접 작동합니다, 가령:

- `choice(S)`는 주어진 시퀀스에서 무작위 요소 하나를 선택합니다.

- `shuffle(L)`은 리스트를 제자리에서 섞습니다, 즉 무작위로 순서를 바꿉니다.

독립적인 여러 개의 난수 생성기를 만들기 위해 인스턴스 화 할 수 있는 `Random` 클래스도 있습니다.