왜 지금, Python을 알아야 할까?
AI, 데이터, 자동화, 그리고 새로운 직군들이 생겨나고 있습니다.
‘MLOps 엔지니어’, ‘AI 리서처’, ‘데이터 퍼블리셔’…
이런 변화 속에서 개발자는 어떤 기술을 배우고, 어떤 도구를 익혀야 할까요?
🧭 익숙한 기술, 낯선 시대
한동안 국내 개발 환경, 특히 공공 프로젝트에서는 Java 기반의 Spring Boot가 표준처럼 사용됐습니다.
- Spring + MyBatis 조합
- JSP, DAO, Service 계층으로 나뉜 구조
- XML 설정과 정형화된 패턴
- 공공기관 중심의 안정적 구조
"그럼 지금도 Java만으로 충분할까?"
🤖 새로운 직군은 Python을 쓴다
AI 개발, 데이터 분석, 자동화, 시스템 운영… 이 모든 영역에서 중심에 있는 언어는 Python입니다.
- ChatGPT, HuggingFace, Llama 같은 LLM → 모두 Python 기반
- FastAPI, Django → 빠른 백엔드 개발 가능
- Pandas, Jupyter → 분석과 보고 자동화
- Airflow, Schedule → 업무 흐름 자동화
- Markdown + Python → 문서화 및 퍼블리싱
Python은 단순히 "배워두면 좋은 언어"가 아닙니다.
지금의 기술 생태계에서 가장 자주 쓰이고, 실제로 쓰이는 언어입니다.
⚙️ Java와 Python, 함께 써봐야 보인다
Java만 써본 개발자라면, 이런 의문이 들 수 있습니다.
“Java로도 다 되지 않나?”
맞습니다. Java는 여전히 유효하고, 특히 대규모 백엔드 시스템에 강합니다.
하지만 생산성, 간결함, 자동화, 빠른 피드백 루프는 Python이 훨씬 유리합니다.
| 항목 | Java (전자정부프레임워크) | Python |
|---|---|---|
| 생산성 | 설정 많고 구조 복잡 | 빠른 개발, 간결한 코드 |
| AI/데이터 연계 | 약함 | 강력한 생태계 |
| 자동화/Ops | 무거움 | 경량화, 스크립트 친화 |
| 진입장벽 | 높음 (JVM, 빌드 도구 등) | 낮음 (간단한 문법) |
| 퍼블리싱 | JSP, JavaDoc 등 전통적 | Markdown, Jupyter 등 유연함 |
🧠 히스토리를 아는 Python 개발자
여기서 중요한 건 Java를 버리자는 게 아니라,
Java 기반 시스템을 이해하는 사람이 Python까지 익히면 무기가 된다는 것입니다.
전자정부프레임워크로 구성된 시스템을 유지·보수하면서도:
- 로그 수집 및 리포팅은 Python으로
- 배치/자동화 스크립트는 Python으로
- AI 연동 기능은 Python으로
- 운영 리포트 자동 생성은 Python + Markdown
히스토리를 알고 있는 사람이,
새로운 도구로 미래까지 설계할 수 있습니다.
💡 Python은 선택이 아니라, 기본 도구
개발자로서 시스템을 지키는 일도 중요하지만,
이제는 그 위에 데이터를 연결하고, 자동화하고,
콘텐츠로 정리해 전달할 수 있는 역량까지 요구됩니다.
그 모든 역할을 유연하게 소화할 수 있는 도구가 바로 Python입니다.
☕️ 마무리하며
지금 개발자에게 필요한 건 "이 언어가 더 좋다"는 논쟁이 아닙니다.
기술이 바뀌는 이유와 방향을 이해하고, 거기에 적응할 수 있는 준비입니다.
Java를 잘 아는 개발자라면,
Python은 어렵지 않습니다.
오히려 더 빨리, 더 강하게 성장할 수 있는 길이 될 수도 있습니다.
저랑 함께하고 싶다면 kgenots@gmail.com 로 연락주세요 :D