버전과 버저닝
버전
SW 제품의 특정 릴리스에 대한 고유 식별자
SW가 처음 출시되었을 때 혹은 업데이트가 이루어질 때마다 새로운 버전 번호 부여
버저닝
버전 번호를 할당하는 과정
방법
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CalVer (Calendar Versioning)
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날짜 기반 시스템을 사용해 버전 번호 할당
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연도와 월로 구성
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e.g., Ubuntu 20.04 (20년도 4월)
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SemVer (Semantic Versioning)
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주 번호 + 부 번호 + 패치 번호로 구성
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이전 버전과 호환되지 않은 변경이 있으면 주 번호 증가
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e.g., Python 3.11.0
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HashVer (Hash Versioning)
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SHA-1, SHA-256 hash 알고리즘을 사용해 버전에 대해 고유 식별자 생성
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코드가 변경될 때마다 해시가 변경되므로 모든 버전이 고유 식별자를 갖도록 보장
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e.g., Git commit 7e6d3fd
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코드의 특정 상태를 적당히 표현하는 것이 버저닝의 핵심
필요한 상황
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팀 내 협업하는 상황
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Project Manager와 프로젝트 로드맵 계획 회의를 하는 경우
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사용자에게 앱스토어 릴리스 내용 공지할 때 등
버전이 필요한 이유
한 번 릴리스하고 끝나면 버전이 굳이 필요 없음
- 기억해야 할 특정 상태가 오직 하나
지속적으로 개발, 릴리스하는 경우 버전 필요
- 기억해야 할 특정 상태가 여러 개
파이썬 버전 관리
파이썬의 버저닝
SemVer을 사용해 버저닝
파이썬 3.x 버전은 2.x 버전에 호환되지 않음
- e.g., Python2는 print ‘hi’, Python3은 print(’hi’)
파이썬 버전 표현 방법
- 파이썬 버전은 보통 프로젝트의 github README.md에 작성
파이썬 3.11 설치하기
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파이썬 공식 홈페이지에서 파일을 다운받아 설치
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conda로 설치
conda install python=3.11.0
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Docker로 파이썬 이미지 설치
docker pull python:3.11.0
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패키치 관리자로 설치
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pyenv로 설치
pyenv install 3.11.0
파이썬 설치 시 여러 방법을 섞어쓰면 충돌이 날 가능성이 존재
- conda와 pyenv를 같이 설치하여 사용하는 경우
- conda는 데이터 사이언스를 위한 라이브러리가 모두 설치되어 있어 무겁기 때문에 miniconda를 사용하기도 함
pyenv 설치
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설치 후
pyenv install 3.11.0명령어로 python 3.11.0 설치 -
pyenv shell 3.11.0명령어로 현재 shell에 파이썬 버전 활성화 -
pyenv 설치를 지향
파이썬 프로젝트 버전 관리
가상 환경
가상 환경이 없다면?
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프로젝트 한 개만 할 때는 큰 이슈가 되지 않음
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여러 프로젝트를 할 땐 이슈가 될 수 있음
- 프로젝트 별로 각자 환경을 갖도록 함
가상 환경을 만드는 방법
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venv
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conda
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pyenv-virtualenv
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pipenv
venv
가상 환경 구축에 가장 많이 사용되는 방법
python -m venv “가상 환경 폴더를 만들 경로”
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보통 프로젝트 최상위 경로에서 .venv로 만드는 것이 관습
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source .venv/bin/activate로 활성화
venv 구조
- pip install black으로 black 패키지를 설치하면, lib의 site-packages에 설치됨
패키지 매니저
패키지를 설치하고 버전을 관리
pip, poetry
pip
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파이썬 내장 패키지 매니저로 가장 많이 사용
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pip list --not required --format=freeze를 입력하면 꼭 필요한 패키지만 보여줌- 의존성 패키지들이 제외됨
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최신 버전의 pip를 사용하는 것이 좋음
pip install --upgrade pip
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문제점
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개발 환경과 배포 환경 패키지가 분리되지 않음
- 개발 환경에서만 사용하는 패키지와 배포 환경에서 사용하는 패키지를 구분할 수 없음
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pip list로 패키지 간 의존성을 확인할 수 없음
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간접 설치된 패키지들이 직접 설치한 패키지인 black과 의존성이 있는지 확인할 수 없음
pip uninstall 시 의존성이 있던 패키지들은 삭제되지 않음Poetry
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앞선 pip 문제 해결을 위해 대체재 등장
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프로젝트 경로에서
poetry init으로 파이썬 프로젝트 초기화 -
프로젝트 경로에 pyproject.toml 이라는 파일 생성
- python 프로젝트에 대한 메타 정보를 담고 있는 파일
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poetry add 명령어로 패키지 설치
- 이 때 -D 옵션을 붙여 개발 환경에서만 사용할 패키지를 설치할 수 있음
- pyproject.toml에서 group.dev (개발 환경에서만 사용하는 패키지) 확인 가능
- 또한 패키지 간 의존성을 확인할 수 있음
※ 모든 이미지 및 코드 출처는 네이버 커넥트재단 부스트캠프 AI Tech 5기입니다. ※
