개발자들이 여전히 Python에 모여드는 이유: Guido van Rossum이 말하는 가독성, AI 및 프로그래밍의 미래

올해 Octoverse 데이터를 Python의 창시자인 Guido van Rossum과 공유했을 때 그의 첫 반응은 정말 놀랐습니다.

TypeScript는 Python을 제치고 2025년 8월 현재 GitHub에서 가장 많이 사용되는 언어가 되었지만(10여 년 만에 가장 큰 언어 변화를 나타냄) Python은 2025년에도 여전히 전년 대비 49% 성장했으며 전 세계 개발자를 위한 AI, 과학 및 교육의 기본 언어로 남아 있습니다.

Guido는 이 결과가 TIOBE Index와 같은 다른 인기 추적기와 어떻게 다른지 언급하면서 “그 숫자에 매우 놀랐습니다.”라고 말했습니다.

더 자세히 알아보기 위해 우리는 Guido와 함께 Python의 뿌리, 계속해서 확장되는 범위, 그리고 일회성 “취미 프로젝트”를 차세대 개발자 및 기술의 기반으로 전환하는 데 도움이 된 크고 작은 선택에 대해 솔직한 대화를 나눴습니다.

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파이썬의 기원

Guido에게 Python은 C의 복잡성과 쉘 스크립팅의 한계 사이의 매우 실제적인(그리고 매우 고통스러운) 격차를 해결하기 위한 도구로 시작되었습니다.

나는 C보다 훨씬 안전하고 메모리 할당과 범위를 벗어난 모든 색인 작업을 처리하면서도 여전히 실제 프로그래밍 언어인 것을 원했습니다. 그것이 나의 출발점이었습니다.

파이썬 창시자 귀도 반 로섬(Guido van Rossum)

그는 새로운 운영체제를 개발하고 있었는데, 사용할 수 있는 언어는 C뿐이었습니다.

“C에서는 입력에서 두 줄을 읽는 가장 간단한 유틸리티라도 버퍼 오버플로와 메모리 할당을 관리하는 연습이 됩니다.”라고 그는 말합니다.

쉘 스크립트는 표현력이 충분하지 않았고 C는 너무 취약했습니다. 새로운 운영 체제용 유틸리티를 구축하는 것은 당시 개발자 작업 흐름에 얼마나 많은 마찰이 존재했는지를 보여주었습니다.

Guido는 C의 어려움과 쉘 ​​스크립팅의 한계 사이에서 실용적인 도구 역할을 하는 언어를 만들고 싶었습니다. 그리고 이것이 그가 어려운 부분을 처리하고 프로그래머가 중요한 것에 집중할 수 있도록 설계한 Python으로 이어졌습니다.

Python의 핵심 DNA(명확성, 친근함, 최소한의 마찰)도 처음부터 적용되었습니다. 이렇게 실용적인 프로젝트로 시작된 언어가 이제 오픈소스, AI, 데이터 사이언스, 엔터프라이즈 AI의 중심에 자리잡고 있다는 사실이 묘하게 어울리네요.

몬티 파이튼과 언어의 성격

고대 철학자의 이름을 따서 명명되거나 약어를 엮은 다른 프로그래밍 언어와 달리 Python의 이름은 Monty Python의 Flying Circus에서 유래되었습니다.

Guido는 “저는 약간의 불경함을 표현하고 싶었습니다.”라고 말했습니다. “컴퓨터 언어의 안정된 세계에 대한 약간의 불일치가 있습니다.”

“Python”이라는 이름은 농담이 아니었습니다. 이는 디자인 선택이었고 프로그래밍이 엄숙하거나 엘리트주의적인 느낌을 가질 필요가 없다는 힌트였습니다.

이러한 재미와 접근성은 Python의 구문만큼 브랜드에 가치가 있습니다. Python으로 코딩하는 법을 배운 사람이라면 누구나 Python의 가독성, 환영받는 오류 메시지, 첫 번째 가파른 상승을 평탄하게 만드는 광범위한 커뮤니티 리소스에 대해 이야기할 것입니다.

지난주에 Python으로 무언가를 작성했고 지금으로부터 6개월 후에 해당 코드를 읽고 있다면 여전히 명확합니다. Perl에 비해 Python의 명확성과 사용자 친화성은 분명히 Python이 초기에 Perl을 인수한 이유 중 하나였습니다.

Python 및 AI: 생태계 중력 및 NumPy에서 ML, LLM 파이프라인

AI에 대한 Python의 영향은 우연이 아닙니다. 이는 더 넓은 생태계가 스스로 복합화되고 있다는 신호입니다. 오늘날 PyTorch 및 Hugging Face Transformers와 같이 세계에서 가장 빠르게 성장하는 AI 인프라 중 일부는 Python으로 구축되었습니다.

그렇다면 왜 파이썬인가? Guido는 Python을 중심으로 한 생태계가 주요 원인이라고 생각합니다. 결국 특정 언어가 어느 정도 사용되고 좋은 솔루션인 것처럼 보이면 해당 언어에서 새로운 소프트웨어가 쏟아져 나오므로 이미 존재하는 것을 활용할 수 있습니다.

게다가 그는 주요 Python 프로젝트를 다음과 같이 지적합니다.

• 넘파이: 기본 숫자 배열
• 팬더: 데이터 조작을 더 쉽게 만들기
• 파이토치: 대규모 머신러닝
• 현지 모델 러너 및 LLM 에이전트: ollama와 같은 프로젝트가 선두를 달리는 오늘날의 개척지입니다.

현재 AI용 글을 작성하는 사람들은 기계 학습에서 시작했기 때문에 Python에 익숙합니다.

Python은 단순한 AI 언어가 아닙니다. 이를 통해 오늘날의 AI가 탄생할 수 있었습니다.

이는 부분적으로 접근성을 희생하지 않고 발전할 수 있는 언어의 능력 때문입니다. 선택적 정적 타이핑부터 보물 같은 오픈 소스 패키지에 이르기까지 Python은 초보자도 뒤처지지 않고 최첨단 분야의 요구 사항에 적응합니다.

LLM 시대에는 Python에 더 강력한 타이핑이 필요합니까? 귀도는 그렇지 않다고 말한다.

AI가 이전보다 더 많은 Python을 생성함에 따라 자연스러운 질문은 다음과 같습니다. Python에는 더 엄격한 타이핑이 필요합니까?

Guido의 대답은 즉각적이었습니다. “우리가 당황해서 AI를 더 쉽게 만들 수 있는 여러 가지 일을 시작할 필요는 없다고 생각합니다.”

그는 Python의 선택적 타이핑 시스템이 불완전하기는 하지만 “많다”고 믿습니다.

AI는 우리에게 적응해야지, 그 반대가 아닙니다.

그는 또한 중요한 통찰력을 제공했습니다. 가장 큰 문제는 Python 타이핑이 아니라 훈련 데이터입니다.

“대부분의 튜토리얼에서는 정적 타이핑을 가르치지 않습니다.”라고 그는 말합니다. “AI 모델은 주석이 달린 Python을 충분히 보지 못합니다.

그러나 LLM은 향상될 수 있습니다. “AI에게 유형 주석을 추가해 달라고 요청하면 AI는 대개 이를 조사하여 올바르게 처리합니다.”라고 그는 말합니다.

이는 언어에 스며드는 철학을 드러냅니다. Python은 무엇보다도 개발자를 위한 것입니다. AI는 항상 개발자가 있는 곳에서 만나야 합니다.

개발 민주화, 한 번에 하나의 개발자 친화적인 오류 메시지

우리는 왜 Python이 여전히 가장 인기 있는 최초의 프로그래밍 언어 중 하나로 남아 있는지 물었습니다.

그의 설명은 간단하고 강력합니다. “코어 덤프나 잘못된 마법 결과를 생성하는 잘못을 저지를 수 있는 일은 많지 않습니다.”

Python은 무엇이 잘못되었는지, 어디서 문제가 발생했는지 알려줍니다. 그리고 Guido는 다운스트림 효과를 지속적으로 보고 있습니다: “팬 메일의 매우 일반적인 주제는 Python이 내 경력을 만들었다는 것입니다. Python이 없었다면 저는 소프트웨어에 전혀 참여하지 않았을 것입니다.”

그건 감상적인 것이 아닙니다. 사용자 조사입니다. Python은 학습하고, 수정하고, 탐색하는 개발자를 위해 설계되었기 때문에 접근하기 쉽습니다.

또한 매우 글로벌합니다.

올해 Octoverse 보고서에 따르면 2025년에 인도에서만 500만 명 이상의 개발자가 추가되었으며, 한 해에 한 명 이상의 개발자가 GitHub에 합류했습니다. 이러한 새로운 개발자 중 다수는 비전통적인 교육 경로에서 왔습니다.

Guido는 이를 다음과 같이 보았습니다. “많은 Python 사용자와 기여자는 컴퓨터 과학 교육을 받지 못했습니다. 왜냐하면 그들의 일상 업무에는 스프레드시트 이상의 기술이 필요하기 때문입니다.”

명확한 구문은 초보 코더와 땜장이에게 자연스러운 진입점을 제공합니다. GitHub에서 본 것처럼 이 언어는 CS 졸업생뿐만 아니라 브라질의 과학자, 인도의 야심찬 AI 개발자, 아이디어에서 구현까지 최단 경로를 찾는 모든 사람을 위한 런치패드 역할을 했습니다.

공백 불만 사항: Guido의 다른 받은편지함

Python은 그룹화를 위해 들여쓰기를 사용하는 것으로 유명합니다. 대부분의 개발자는 이것을 좋아합니다. 그러나 일부는 실제로 그렇지 않습니다.

Guido는 여전히 불만을 토로하는 개인 이메일을 받습니다.

“다른 사람들은 이것이 Python의 가장 좋은 기능이라고 생각합니다.”라고 그는 말합니다. “하지만 들여쓰기나 공백 사용에 만족하지 않는 소수의 사람들이 있습니다.”

매력적이고 관련성이 높으며 브랜드에 대한 깊이가 있습니다.

정체 없는 안정성: 소프트 키워드 및 이전 버전과의 호환성

Python의 추진력을 유지한다는 것은 가만히 서 있다는 것을 의미하지 않습니다. Guido와 핵심 개발팀은 이전 버전과의 호환성에 중점을 두고 수십 년 동안의 기존 코드와 모든 새로운 기능을 신중하게 비교합니다.

모든 새로운 기능에 대해 우리는 매우 신중하게 고려해야 합니다. 이것이 기존 코드를 손상시키는가?

때로는 최고의 아이디어가 제약 속에서 탄생하기도 합니다.

예를 들어 Python의 소프트 키워드, 즉 오래된 코드를 보존하는 상황에 맞는 새로운 기능은 팀이 오래된 프로그램을 손상시키지 않고 새로운 구문을 도입할 수 있게 해주는 최근의 아키텍처 결정입니다. 기업을 견고한 기반에 유지하는 동시에 언어의 발전을 허용하는 미묘하지만 강력한 엔지니어링 선택입니다.

종종 꺼리는 것으로 잘못 해석되는 이러한 주의가 바로 Python이 30년 동안 안정적으로 유지된 이유입니다.

유지관리자에게 주는 교훈은 분명합니다. 폭넓게 배우고, 스스로 해결하고, 의견을 듣고, 반복하는 것입니다. Python의 여정은 자신의 문제를 해결하기 위한 코드 줄로 시작한 것이 전 세계 수백만 명의 개발자에게 다리가 될 수 있음을 증명합니다.

개발자를 위해 설계되었습니다. 다음에 어떤 일이 일어나든 준비가 되어 있습니다.

Python의 가치는 개발자가 실제로 배우고 구축하는 방식과 일치하기 때문에 Python의 미래는 여전히 밝습니다.

• 가독성
• 접근성
• 안정
• 불경스러운 손길

AI가 소프트웨어 개발에 지속적으로 영향을 미치고 Octoverse에 따르면 GitHub의 신규 개발자 중 80%가 첫 주에 GitHub Copilot을 사용하는 것으로 나타났습니다. Python의 명확성은 그 어느 때보다 중요합니다.

그리고 차세대가 AI로 코딩을 시작하면 Python이 아이디어를 구현으로 전환하는 데 도움이 될 것입니다.

작성자:

GitHub 블로그 편집자 및 전략가