Jupyter 노트북에서 Python 환경 잘 설정했는데도 패키지를 못 불러오거나 sys.executable 경로가 이상한 경우 있음.
이유는 단순함. VS Code에는 Python 인터프리터가 세 군데 따로 있음.
1. VS Code 인터프리터 설정
.py파일 실행하거나, 터미널 자동 생성할 때 쓰이는 인터프리터- 커맨드 팔레트 →
Python: Select Interpreter메뉴에서 선택 - 이걸 바꿔도 노트북 커널은 자동으로 안 바뀜
2. 주피터 노트북 커널
.ipynb파일 상단 오른쪽에 표시됨 (Python 3.x.x ('env이름'))- 이게 주피터 노트북이 실제로 실행되는 환경
sys.executable찍으면 이 커널의 경로 나옴- 바꿀 땐 상단 커널명 클릭해서 직접 선택해야 함
3. 터미널에서 활성화된 conda 환경
conda activate llm310같은 명령으로 직접 들어간 환경- 이 환경에서 주피터 켜도, 노트북은 별도로
kernel등록해야 연결됨 - 이 상태에서
kss,torch등 설치해도, 노트북에서 안 보일 수 있음
실제 겪은 문제
- VS Code에서
llm310환경 선택해도, 노트북 실행 시sys.executable이/Desktop/LLMintro/.conda/bin/python으로 나옴 - 알고 보니
.conda라는 환경이 따로 있었음 (잘못 생성된 conda env) - Jupyter 커널은 여전히
.conda환경을 쓰고 있었음 - 결국
llm310환경을 주피터 커널로 등록해야 해결됨
커널 등록 방법
conda activate llm310
python -m ipykernel install --user --name llm310 --display-name "Python (llm310)"- 위 명령 실행하면 커널 목록에
Python (llm310)생김 - 이후 노트북에서 해당 커널 선택하면 됨
요약
- VS Code 인터프리터, 주피터 커널, 터미널 환경은 별개임
- 하나 바꿨다고 나머지 다 바뀌지 않음
.ipynb파일 쓸 땐, 커널 경로가 진짜 원하는 환경인지 반드시 확인할 것- 주피터 커널에 conda 환경 등록은 수동임 (
ipykernel install)
인터프리터와 환경의 차이
| 구분 | Environment (환경) | Interpreter (인터프리터) |
|---|---|---|
| 의미 | Python 실행에 필요한 패키지 집합과 설정 | Python 실행을 실제로 수행하는 실행 파일 (python) |
| 예시 | conda create -n llm310 python=3.10 | /anaconda3/envs/llm310/bin/python |
| 주된 역할 | 프로젝트마다 독립된 라이브러리/버전 관리 | 코드 실행 및 주피터 커널 선택 등에 사용됨 |
| 종류 | conda, venv, poetry, virtualenv 등 | 각 환경 안에 있는 python, python3 등 |
| 관계 | 환경 안에 인터프리터가 하나 포함됨 | 인터프리터는 특정 환경을 대표함 |
🧪 Environment = 실행에 필요한 도구 세트
- 가상환경은 말 그대로 Python이 실행되는 독립된 우주
- 예:
llm310이라는 환경에는numpy,tensorflow,kss등이 설치되어 있음 - 다른 환경
base,venv,myenv에는 다른 버전의 패키지가 있을 수 있음 - 목적: 서로 다른 프로젝트가 서로 충돌하지 않도록 해줌
🧠 Interpreter = 그 환경의 실행기
- 환경 속에 들어 있는
python실행 파일 자체 - VS Code에서 인터프리터를 선택한다는 건, 어떤 환경의 Python을 실행기로 쓸지 고르는 것
- 예:
/anaconda3/envs/llm310/bin/python←llm310환경의 인터프리터
🎯 관계 비유
비유로 설명하면:
-
Environment = 부엌
(재료: 패키지, 조리도구: 설정 등) -
Interpreter = 요리사
(부엌 안에서 실제 요리를 실행하는 존재)
즉, "어떤 부엌에서 어떤 요리사로 요리할지(VS Code 설정)" 를 정하는 게 Interpreter 선택임.
✅ 개발 실무에서 중요한 점
- VS Code, Jupyter, 터미널에서는 Interpreter 선택 = Environment 선택과 거의 동일하게 작동함
- 하지만 내부적으로는 VS Code는 python 실행 파일 기준으로 인식하므로, 환경을 바꿨다면 해당 환경의 interpreter 경로를 명확히 지정해주는 게 중요
본 후기는 [한글과컴퓨터x한국생산성본부x스나이퍼팩토리] 한컴 AI 아카데미 (B-log) 리뷰로 작성 되었습니다.
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