앞선 포스팅 ([Python – 기초 강좌] 1. 개발 환경 소개 (IDE 비교 – Jupyter notebook vs Visual Studio Code 와 Anaconda 소개)) 에서 IDE를 비교해드렸고, Anaconda에 대해서도 간략하게 소개드렸습니다.
이번 포스팅에서는 앞서 말씀드린 개발 환경을 구축 하기 위하여 Anaconda를 활용하여 Python 설치부터 Jupyter Notebook과 Visual Studio Code 설치 과정을 단계 별로 안내해 드리겠습니다.
1. Anaconda 설치
Anaconda 공식 웹사이트 방문:
Anaconda.com에서 Anaconda Individual Edition을 다운로드합니다.
운영체제(Windows, macOS, Linux)에 맞는 아이콘을 선택하여 다운로드를 진행합니다.
설치 프로그램 실행:
다운로드한 설치 프로그램을 실행하고 화면의 지시에 따라 설치를 진행합니다.
설치 옵션 선택:
설치 중 ‘Add Anaconda to my PATH environment variable’ 옵션은 권장하지 않습니다.
대신 Anaconda Navigator를 사용하여 프로그램을 실행하는 것을 권장합니다.
Anaconda3를 기본 Python 3.11 로써 등록합니다.
설치 완료:
설치가 완료되면 Anaconda Navigator를 실행하여 설치가 정상적으로 이루어졌는지 확인합니다.
2. Jupyter Notebook 실행 및 확인
Anaconda를 설치하면 Jupyter Notebook도 자동으로 설치됩니다.
Anaconda Navigator를 사용하거나 명령줄을 통해 Jupyter Notebook을 실행할 수 있습니다.
Anaconda Navigator 사용:
Anaconda Navigator를 실행합니다.
‘Home’ 탭에서 ‘Jupyter Notebook’을 찾아 ‘Launch’ 버튼을 클릭합니다.
웹 브라우저가 열리면서 Jupyter Notebook이 실행됩니다.
명령줄을 통한 실행:
Anaconda Prompt(Windows) 또는 터미널(Linux/Mac)을 엽니다.
다음 명령어를 입력하여 Jupyter Notebook을 실행합니다.
jupyter notebook
웹 브라우저가 자동으로 열리면서 Jupyter Notebook 홈페이지가 표시됩니다.
Jupyter notebook 시작 경로 변경
Jupyter notebook이 실행되었을 때 기본 경로를 변경할 수 있습니다.
Anaconda Prompt에서 다음 명령을 실행합니다.
jupyter notebook --generate-config
그럼 다음과 같이 jupyter notebook의 configuration 파일 경로를 확인할 수 있습니다.
(저는 C:\Users\denv.jupyter 에 저장되어있습니다.)
해당 경로에 접근하여 메모장으로 jupyter_notebook_config.py 파일을 오픈합니다.
c.NotebookApp.notebook_dir= 뒤에 경로를 설정하거나
c.ServerApp.root_dir= 뒤에 경로를 설정합니다.
3. Visual Studio Code 설치
Visual Studio Code 공식 웹사이트 방문:
Visual Studio Code 공식 웹사이트에 접속하여 다운로드 페이지로 이동합니다.
운영체제 선택 및 다운로드:
사용 중인 운영체제에 맞는 버전을 선택하여 다운로드합니다.
설치 프로그램 실행:
다운로드한 설치 파일을 실행하고 설치 지침을 따릅니다.
확장 프로그램 설치:
Visual Studio Code를 실행한 후, Python 및 필요한 확장 프로그램을 설치합니다.
다음 Extension들을 설치하면 도움이 됩니다.
1. Python
- 설명: Python 확장 프로그램은 Python 개발을 위한 필수 툴입니다. 코드 완성, 디버깅, 코드 내비게이션, 문서 보기, 리팩토링, 변수 탐색 등 다양한 기능을 제공합니다.
- 이점: Anaconda 환경과의 통합을 지원하여, 가상 환경 관리가 용이해집니다.
2. Jupyter
- 설명: Jupyter 확장 프로그램은 Jupyter 노트북을 직접 VS Code 내에서 열고, 편집하며, 실행할 수 있게 해줍니다. 데이터 과학과 머신 러닝 프로젝트에 매우 유용합니다.
- 이점: Anaconda에 포함된 Jupyter 노트북과의 원활한 통합을 제공하며, 복잡한 데이터 분석과 시각화 작업을 VS Code 내에서 직접 수행할 수 있습니다.
`View-Command Palette… (Ctrl + Shift + P) 후 Create: New Jupyter Notebook 을 통해 Jupyter Notebook을 만들어 사용할 수 있습니다.
`View-Command Palette… (Ctrl + Shift + P) 후 Python: Select Interpreter 에서 설치한 Python 경로를 선택합니다.
테스트 결과
