Python 개발에 있어서 Jupyter Notebook과 Visual Studio Code(VSCode)는 매우 인기 있는 두 가지 도구입니다.
각각의 IDE는 독특한 특성과 장단점을 가지고 있어 개발자의 목적과 선호도에 따라 선택이 달라질 수 있습니다.
이번 기초 강좌에서는 두 IDE를 비교하고, 설치하는 강좌를 진행해 보겠습니다.
Python IDE 비교 (Jupyter Notebook vs Visual studio code)
Jupyter Notebook
소개
Jupyter Notebook은 웹 기반 인터페이스를 제공하는 대화형 컴퓨팅 환경입니다.
데이터 분석, 수치 시뮬레이션, 통계 모델링, 머신 러닝 프로젝트 등에 널리 사용됩니다.
공식 홈페이지: https://jupyter.org/
장점
- 대화형 데이터 분석 및 시각화 지원: 코드 실행 결과를 바로 볼 수 있어 데이터 분석과 시각화 작업에 매우 유용합니다.
- 문서화: 마크다운을 지원하여 코드, 시각화 결과, 설명을 한 문서에 포함시킬 수 있어 교육이나 프레젠테이션 자료로 적합합니다.
- 언어 지원 다양성: Python 외에도 R, Julia 등 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.
단점
- 코드 관리의 어려움: 대규모 코드베이스 관리에는 적합하지 않으며, 버전 관리가 복잡할 수 있습니다.
- 통합 개발 환경(IDE) 기능 부족: 코드 자동완성, 디버깅 등 전통적인 IDE에서 제공하는 고급 개발 기능이 제한적입니다.
Visual Studio Code (VSCode)
소개
VSCode는 Microsoft에서 개발한 경량화되면서도 강력한 소스 코드 편집기입니다.
다양한 프로그래밍 언어를 지원하며, 확장 프로그램을 통해 필요한 개발 환경을 쉽게 구축할 수 있습니다.
공식홈페이지: https://code.visualstudio.com/
장점
- 다양한 프로그래밍 언어 및 도구 지원: Python을 비롯해 다수의 프로그래밍 언어와 도구들을 지원합니다.
- 확장성: 방대한 확장 프로그램 생태계를 통해 맞춤형 개발 환경을 구성할 수 있습니다.
- 강력한 개발 기능: 코드 자동완성, 디버깅, Git 통합 등 현대적인 개발 기능을 제공합니다.
단점
- 초보자에게 다소 어려울 수 있는 설정: 다양한 기능과 설정이 가능하지만, 처음 사용하는 이들에게는 설정 과정이 복잡하게 느껴질 수 있습니다.
- 웹 기반 대화형 데이터 분석에는 제한적: Jupyter Notebook만큼의 인터랙티브한 데이터 분석 경험을 제공하지는 않습니다.
결론: 어떤 경우에 어떤 IDE를 선택해야 할까?
- Jupyter Notebook 선택 권장:
- 데이터 과학, 머신 러닝 프로젝트를 진행하면서 인터랙티브한 데이터 분석과 시각화가 주된 작업이라면 Jupyter Notebook이 적합합니다.
- 또한, 프로젝트의 결과를 문서화하여 공유할 필요가 있는 경우에도 유리합니다.
- VSCode 선택 권장:
- 다양한 프로그래밍 언어를 사용하는 복잡한 프로젝트나, 전통적인 소프트웨어 개발 작업을 주로 한다면 VSCode가 더 적합합니다.
- 확장성과 강력한 개발 기능을 통해 개발의 효율성을 높일 수 있습니다.
최종적으로 선택은 개인의 작업 스타일과 프로젝트의 요구 사항에 따라 달라질 수 있으며, 때로는 두 도구를 병행하여 사용하는 것도 하나의 좋은 전략이 될 수 있습니다.
Anaconda
소개
Anaconda는 데이터 과학, 기계 학습, 과학 계산 등을 위해 사용되는 Python과 R 프로그래밍 언어의 무료 오픈 소스 배포판입니다.
Continuum Analytics에 의해 개발되었습니다.
Anaconda는 데이터 과학자, 연구원, 데이터 분석가, 개발자들이 연산을 위해 필요한 다양한 라이브러리와 도구를 쉽게 설치하고 관리할 수 있도록 설계되었습니다.
공식 홈페이지: https://www.anaconda.com/
Anaconda의 주요 특징
1. 포괄적인 데이터 패키지 포함
Anaconda에는 NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib 등 데이터 분석과 과학 계산을 위한 수백 개의 패키지가 사전 설치되어 있습니다.
이러한 패키지들은 고성능의 수학적, 과학적 연산을 가능하게 하고, 복잡한 데이터 분석 작업을 용이하게 합니다.
2. 가상 환경 관리
Anaconda는 Conda라는 강력한 패키지 관리자와 가상 환경 관리자를 내장하고 있습니다.
Conda를 사용하면 다양한 프로젝트에 필요한 패키지와 의존성을 쉽게 설치, 업데이트, 제거할 수 있으며, 프로젝트별로 독립된 가상 환경을 생성하여 관리할 수 있습니다.
이는 프로젝트 간의 패키지 충돌을 방지하고, 필요한 패키지 버전을 유연하게 관리할 수 있게 합니다.
3. 쉬운 설치와 배포
Anaconda는 모든 필요한 데이터 과학 패키지를 포함하고 있기 때문에, 개별적으로 패키지를 설치하는 번거로움 없이 한 번에 설치할 수 있습니다.
또한, Anaconda Cloud나 기타 플랫폼을 통해 작업 환경을 쉽게 공유하고 배포할 수 있습니다.
4. 크로스 플랫폼 지원
Windows, macOS, Linux 등 다양한 운영 체제에서 Anaconda를 사용할 수 있습니다.
이는 데이터 과학 프로젝트를 다양한 환경에서 개발하고 배포하는 데 유용합니다.
5. Jupyter Notebook과 Spyder 통합
Anaconda는 Jupyter Notebook과 Spyder IDE를 포함합니다.
Jupyter Notebook은 데이터 분석 결과를 문서화하고 공유하기 위한 인터랙티브한 웹 애플리케이션입니다.
Spyder는 데이터 과학자를 위한 강력한 IDE로, 과학적 Python 개발에 필요한 모든 도구를 제공합니다.
결론
다음 포스팅에는 Anaconda, Jupyter Notebook, Visual studio code 세개 모두 설치하고, 이를 각각 상황에 맞추어 사용하도록 해보겠습니다.
함께 사용하는 이유
- Anaconda를 통해 Python과 필요한 패키지를 쉽게 설치하고, Conda를 사용하여 가상 환경을 관리할 수 있습니다.
- Jupyter Notebook으로 데이터 분석이나 시각화 작업을 진행하며, 이를 통해 얻은 인사이트나 결과를 문서화할 수 있습니다.
- VSCode를 사용해 대규모 코드베이스의 개발과 관리를 수행하며, Jupyter Notebook 확장을 사용해 Notebook 파일을 편리하게 관리할 수 있습니다.
