길고 길었던 프로젝트를 무사히 마무리하였고, 오늘부로는 Python에 대해서 학습을 하게 된다. 금일은 Python을 설치하여 환경설정을 해주는 단계정도만 정리해보고자 한다.
🐍 아나콘다 다운로드
아나콘다 다운로드 링크
https://www.anaconda.com/download
먼저 위의 링크로 들어가서 아나콘다를 다운받아주도록 하자.
여기서 아나콘다란 머신러닝이나 데이터 분석 등에 사용하는 여러가지 패키지가 기본적으로 포함되어있는 파이썬 배포판을 이야기하며, 해당하는 분야를 파이썬을 이용해 접근하고자 할 때 세팅이 매우 간단해지는 장점을 가지고 있다.
또한 아나콘다는 파이썬 가상 환경을 구축하는데도 유용하게 사용할 수 있다.
🔧 실행파일 설치
위의 페이지에서 운영체제에 맞는 버전을 다운받아서 설치하여 실행시키도록 하자.
본인이 원하는 경로가 있다면 개별로 지정해주며 쭉쭉 진행해보도록 하자.
설치가 완료되었다면 프롬프트를 실행하여 설치를 진행해보도록 하자.
⚒️ 파이썬 설치
conda env list를 이용해서 현재 설치된 아나콘다의 경로에 베이스 폴더를 확인할 수 있다. 이후 이 경로에 파이썬을 설치하게 되면 base 아래로 설치된 모든 버전의 파이썬들이 표시되게 된다.
conda create --name py38 python=3.8 명령어를 입력하면 3.8버전의 파이썬을 설치하게 된다. 위와 같은 방법으로 여러가지 파이썬 버전을 설치할 수 있다.
또한, 기본적으로 base가 기본 경로로 설정되어 있지만, conda activate py38을 입력해 설치된 버전의 파이썬을 기본 경로로 지정해줄 수 있다.
기본 경로인 base에서 jupyter lab을 입력하여 lab 방식으로 jupyter chrome 페이지를 열도록 하자.
열린 Chrome 페이지를 살펴보면 위와 같은 화면이 뜨게 된다.
필자는 eclipse-workspace 안에 파이썬용 폴더를 생성하여 파이썬을 사용하도록 하겠다.
위의 페이지에서도 프롬포트에서 사용한 동일한 명령어를 사용할 수 있다.
🔗 h2 DB 연동하기
기존 프로젝트들은 모두 h2 DB를 이용하여 작업을 수행했다. 이를 JupyterLab에서도 설치하여 연동해보는 작업을 수행해보겠다.
먼저 아래의 주소에서 h2 DB 엔진 레포지토리를 다운받아 추가해주어야 한다.
Maven H2 Database Engine jar 다운
https://mvnrepository.com/artifact/com.h2database/h2/2.1.214
이후 다운받은 파일은 방금 생성한 ipynb 파일 아래에 드래그해서 추가해주도록 하자.
그리고 위의 양식을 맞춰 코드를 입력 할 경우 기존 실습을 진행했던 h2 DB와의 연동이 완료되게 된다.
이렇게 연동된 DB에서 간단한 쿼리문을 사용하여 데이터를 조회하거나 입력, 수정, 삭제 또한 가능하다.
