파이썬 개발을 위한 아나콘다와 주피터 노트북 설치 및 설정

삽질장인·2021년 1월 19일
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국비지원학원과정

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안녕하세요 뻘프입니다.
국비지원 학원 수업을 들은 후 복습 느낌으로 진행해보는 글입니다.

1일차에선 아나콘다 가상환경 및 주피터노트북 설치와 프로그래밍적 이론을 수업들었습니다.
간단히 되새기는 느낌으로써 정리 해봅니다.

개발환경의 중요성

요즘은 파이썬으로 유용한 라이브러리들이 많이 나와있습니다. 이런 라이브러리를 개발자들이 의도한대로 문제없이 활용하기 위해선 그에 맞는 환경을 구성해주어야 합니다.
헌데 만약 활용하고자 하는 각기 다른 라이브러리가 여러개라면? 그걸 하나의 컴퓨터로 공부하려는데 기존의 사용중인 타 라이브러리들이 파이썬 버전과 맞지 않아 문제가 생긴다면 머리아프죠. 가상화 기능은 그러한 환경구축을 쉽고 간편하게 처리해줍니다.
그리고 우리가 이제 설치할 아나콘다가 바로 파이썬 개발환경을 가상화 시켜주는 기능을 합니다.

활용할 파이썬 편집기는 주피터 노트북을 활용합니다. 이게 현재 파이썬 편집기 순위 1위라고 합니다. 왜 1위인지는 아는게 없어 와닿지 않으니까 왜인지는 사용 해 보면서 체감 되기를 바래봅니다.
듣기로는 컴파일 한 결과가 어딘가에 저장되는 기능이 있기 때문에 오랜 시간에 걸려 처리하는 빅데이터 분석같은 곳에서 좋다고 하네요.

아나콘다는 공식홈페이지에서 다운받습니다
https://www.anaconda.com/products/individual

개발 환경 설정

macOS 에선 기본 설정으로 설치시 사용자 폴더의 opt 폴더 내에 설치됩니다.

/Users/{사용자 명}/opt/anaconda3/

설치 후, 맥의 터미널이 약간 변형되어 아래 사진과 같이 맨 앞에 (base) 가 표기가 됩니다. 이걸로 아나콘다 프롬프트를 제 맥의 터미널이 자동으로 접속되도록 변경되었음을 추측할 수 있습니다. 이에 대한 설정은 아래에 다시 작성 하겠습니다.

아무튼 이때 (base) 는 현재 접속되어있는 conda prompt 에서 가장 기본 가상화 위치입니다. 작업할 환경은 이 base는 놔두고 새로운 환경에서 진행 할 예정입니다.

export PATH="/opt/anaconda3/bin:$PATH"

우선 아나콘다를 설치된 폴더 내에 직접 진입하여 실행하지 않고 어디서든 실행할 수 있도록 패스설정을 해야 합니다.
맥의 터미널의 사용자 위치(터미널을 열었을때의 첫 위치)에 숨김파일인 .zshrc 를 vi 로 연 뒤, 위 코드를 가장 아래에 추가한 뒤 저장합니다.
이렇게 편집된 설정정보를 적용하기 위해 source .zshrc 를 꼭 입력합시다.
참고로 .zshrc 는 맥의 사용자 환경설정 파일입니다.

아나콘다 활용 시작

아나콘다는 conda 라는 명령어로 시작합니다. 자세한 정보는 공식문서를 해주세요.
저는 실습 위주로 공부하여 당장 사용 가능한 설정만 다룰 뿐, 중요한 내용은 누락되었을 수 있습니다.

conda env list

현재 사용자 컴퓨터에 아나콘다 가상환경이 설정된 정보 리스트를 반환합니다. 별 표기가 현재 터미널이 어느 환경에 속해있는지를 나타냅니다.
test1은 제가 공부하면서 만든 가상환경 이름이지만 동일하게 만든다는 가정으로 똑같이 추가를 해봅시다.

conda create -n test1 python=3.6

파이썬 버전은 3.6 으로, -n 옵션으로 직접 지정한 이름인 test1로 가상환경이 생성됩니다.

conda activate {이름} : 가상환경 진입
conda deactivate : 진입한 가상환경에서 빠져나오기

테스트 할 환경에 접속하고 빠져나오는 것은 위 명령어로 진행합니다.

anaconda (base) 자동활성화 해제

conda config --set auto_activate_base false

위 명령을 입력한 후, 터미널을 종료 후 다시 접속하면 기본 상태로 돌아간 것을 확인할 수 있습니다.

일반 터미널에서 아나콘다 프롬프트에 접속을 위해선 간단히 conda activate {이름} 으로 접속하시면 됩니다.

주피터 노트북 설치

주피터 노트북을 설치 해 봅시다. 참고로 주피터 노트북은 아나콘다 전역으로 설치되기 때문에 가상환경 어느곳에서도 동작합니다.

conda install jupyer notebook

설치 완료 후 추가로 몇개 더 설치합시다.
참고로 아나콘다 역시 파이썬 기반 프로그램이라 pip install 역시 동일하게 동작한다고 합니다.

conda install -c anaconda jedi
conda install pandas

anaconda jedi 는 편집기에서 탭을 눌렀을 때 해당하는 메소드들을 확인하거나, 함수 설명 등을 표기하는 패키지입니다. 실습도중 이 기능이 안되서 당황했었네요.
pandas는 파이썬에서 숫자 데이터 및, 2차원 데이터를 테이블화하여 시각화 하는데에 활용합니다.

제가 듣는 과정이 머신런닝을 이용한 빅데이터 처리 관련 과정인데 해당 라이브러리를 활용할 예정이라고 하네요.

주피터 노트북 실행

jupyter notebook

입력한 위치에서 주피터 노트북이 실행됩니다. 잠시 후, 뭔가 로드 되면서 브라우저가 켜집니다.
보시는 바와 같이 주피터 노트북은 웹 기반의 편집기라서 만약 파이참 같은 툴을 사용하였다면 적응하는데 시간이 좀 필요 할거에요 저도 그랬어요

주피터 노트북을 실행한 디렉토리 위치를 작업 영역으로 잡게 됩니다.
만약 아예 새로 실행 한 경우 아무것도 없는게 당연한 것이니 당황하지 마시고 우측상단의 New 버튼으로 python3 를 클릭하여 새로운 편집창을 열어서 파이썬 로직을 작성할 수 있습니다

진입하면 다음과 같은 새로운 편집 창으로 이동됩니다. 현재 undefined 라는 이름으로 새로운 파일이 생성되었고, In[] 부분이 파이썬 코드를 입력하고 컴파일 하는 하나의 블럭 부분입니다.

각 블럭들은 각자 컴파일이 진행되지만 아마 가독성 혹은 문서화의 용이성으로 인해 이렇게 디자인 되었을 뿐, 전체적으론 같은 메모리 리소스를 공유하기 때문에 다른 블록에서 컴파일 한 정보가 있다면 다른 블록에서 그 값을 그대로 사용할 수 있습니다.

별개로 생각하지말고 그냥 큰 틀에서 부분적으로 로직을 작성한다고 생각하며 사용해봅시다.

수업정리를 하면서 주피터노트북을 활용 방법은 로직 작성을 위한 간단한 방법만 언급될 예정이니 활용법에 대한 검색은 따로 알아보시는게 낫습니다.

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코딩공부 하고있습니다

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