VScode로 Python Jupyter Notebook 시작하기-1

AI기술의 발달로 우리 주변에서 점점 프로그래밍에 대한 인기가 높아지고, 빅데이터에 대한 관심이 높아지며, 데이터를 활용한 프로그래밍에 대한 인기가 계속해서 높아지고 있다. 이 중 python은 빅데이터분석 및 머신러닝에 특화되며, 대화형 코드작성이 가능하여 많은 사람들이 찾고있다. python을 활용한 데이터분석은 부트캠프, 강의수강, 독학 등 여러가지 방법으로 학습이 가능하다. 부트캠프 및 강의자료를 활용은 탄탄한 교육자료를 바탕으로 프로그래밍 학습을 도와주지만 학습비용으로 인해 일부 사람들은 유투브 및 구글 검색 등 다양한 방법으로 독학을 택한다.

 

독학의 가장 큰 문제는 시작이다.

python을 설치 및 활용하는 방법에는 매우 다양한 방법이 존재한다. (ex. 어떤 IDE를 쓰느냐, 가상환경 사용여부, 등등)

프로그래밍이라는 것을 처음해보는 사람은 “명령프롬프트창(cmd창)” 조차 켜본적이 없는 사람이 대다수 일 것이다.

구글 검색으로 시작을 하고자 하였을 때, 수많은 정보들 사이에서 어떤방법이 좋은지 모를 것이다.
(모두 맞는 방법이다. 하지만, 더 좋은 방법은 항상 있다.)

 

많은 교재 및 강의자료는 수강생들에게 프로그래밍의 재미를 빠르게 느끼게 하게 위해서 가장 간단하고 빠른 설치과정을 소개한다. (나도 처음에 배울 때는 그랬다.) 이런 학습과정은 프로그래밍 명령어를 통해 컴퓨터와 대화를 하게 만들어서 사용자들에게 흥미를 이끄는데 도움이 된다. 예를 들면, 아나콘다 혹은 구글 코랩을 사용하는 것이 그렇다.

이러한 단계는 시간이 지나 수많은 패키지 설치와 패키지간 버전호환성 문제 등이 발생했을때 유연하게 대처할 수 없다. (패키지 호환성 문제가 발생했을 때 매번 재설치하는 것은 지옥과도 같았다…)

 

본 글에서는 기초를 탄탄히 하는 설치 방법에 대해 제시하여 수많은 재설치에도 그나마 덜 스트레스 받을 수 있도록 하고싶다. Python을 사용하기 위한 초기 설정부터 같이 해보자. 

 

설치에 앞서 본인이 프로그래밍이 처음이라면, 아래를 읽고 넘어가길 바란다.

우선 시작하기에 앞서 언어(language)와, IDE(통합개발환경)에 대한 개념을 간단히 알고 넘어가면 좋다.

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개발언어

개발언어는 우리가 컴퓨터와 의사소통을 하기 위한 형식 중 하나로, Python, C++, C, C# Java, Javascript 등이 있다.

 

IDE(integral development environment)

개발언어를 실행하기 위해 소스코드를 편집하고 실행을 통해 결과 및 에러를 확인할 수 있다.

일반 프롬프트창 보다는 사용자가 이용하기 편하도록 GUI를 통해 코드 자동완성, 코드 타입별 색상구분 등 코드개발과정을 가속화할 수 있게한다.

 

본 글에서 사용할 "vscode"에서는 코드 작성 중 코드 자동완성 및 설명을 제공하여 개발을 용이하게 한다. 또한, 코드 타입별로 색상을 다르게 하여 시각적으로 더 빠른 이해를 가능하게 한다.

 

Package library

라이브러리는 수많은 개발자들이 일반 사람들이 개발을 편하게 할 수 있도록 만들어 놓은 모음집으로 생각하면 된다. 딥러닝 부분에서는 TensorFlow, Keras, Pytorch 등 동일한 목표를 갖고있지만, 각 라이브러리별 특장점을 강조하는 형식으로 구분된다.

Data science를 수행하기 위해서는 Pandas(데이터 정리), Matplotlib(시각화) Scipy(통계분석) 등을 주로 활용한다..

 

Beginning

본 글에서는 언어는 python, IDE로는 VScode 그리고 Jupyter notebook 사용법에 대해서 기술하고자한다.

자 그럼 이제 하나씩 각종프로그램 설치부터 시작해보자.

 

Python을 설치하고 실행하기위해서는 대표적으로 2가지 방식이 있다.

1. python 공식홈페이지에서 설치 (본 글에서 사용하는 방식)
2. anaconda를 활용한 설치

python 공식홈페이지와 anaconda를 활용한 설치의 차이점은

• python 공식홈페이지는 python 실행프로그램만 단독설치
• anaconda는 일반적으로 많이 사용되는 package 통합설치

본 글에서는 가장 간단한 방법보다는 기본을 탄탄히하는 방식으로 1번 방식을 활용한 방식을 기술하고자한다.

(물론, 아나콘다를 이용한 설치도 매우 좋다)  분석 시 불필요한 패키지가 설치되어 새로운 패키지 설치 시 원인모를 호환성 문제를 막기 위함이다. 다소 번거롭더라도 필요한 패키지만 설치하고자 한다.

 

Python

Python다운로드

구글에 python을 검색하여 다운로드 하자.

현재 가장최신버전은 3.12.3으로 바로 다운로드를 해도 되고,

https://www.python.org/downloads/

Download Python

 

아래 링크를 통해 자신이 원하는 python 버전을 직접설치를 해도된다.

(이 경우에는 함께 사용하는 패키지와의 호환성이 고려되어야하므로, 본인의 사용목적에 따른 python 버전을 설치하자)

https://www.python.org/downloads/windows/

Python Releases for Windows

 

예를들어 YOLOv5의 경우, 공식홈페이지에서 Python ≥ 3.8로 너무 낮은 버전의 python을 설치하는 것은 피하는 것이 좋다.

 

Python 설치

다운로드한 python 설치파일을 실행하면 다음과 같은 화면이 나오게 되는데, 이때 “Add python.exe to PATH”를 체크하여 python환경변수를 자동으로 입력될 수 있게하며, 설치가 완료되고 나면 Close 버튼을 통해서 설치를 완료한다.

 

 

설치가 제대로 되었는지 확은을 하기 위해서는 “Ctrl + R” 혹은 “Window” 키보드 버튼을 누르고 명”을 열고 cmd 혹은 명령프롬프트를 통해 프롬프트 창을 열고, python이라고 치면된다. 제대로 설치된 경우 아래 그림과 같이 설치된 python 버전이 나오고 명령어를 입력할 수 있다.

 

 

VScode

VScode다운로드

구글에 VScode를 입력하여 VScode를 다운로드하자. 이떄 Visual Studio와 혼동하는 경우가 있는데 Visual Studio가 아닌 Visual Studio Code를 다운로드하자.

VScode설치

python과 달리 별다른 설정없이 다운로드를 진행하면 된다

VScode 내 python 및 jupyter notebook 실행

설치가 완료되고 VScode를 실행하면 아래와 같은 화면을 볼 수 있다.

VScode는 python 뿐만아니라 다른 코드도 편하게 작성하게 하는 IDE이므로, python 또는 jupyter notebook을 원활하기 실행시키기 위한 extension을 설치해야한다.

왼쪽 탭에 Extension아이콘을 클릭해서 python 및 jupyter를 검색하여 설치하

 

 

설치가 되었다면 이제 jupyter notebook을 VScode에서 실행할 준비가 된 것이다.

jupyter notebook은 (.ipynb)형태의 확장자 명을 가지고 있으므로 새로운 파일(txt형태)를 만들고 확장자를 .ipynb입력을 통해 변경해보자.

다음과 같은 초기화면을 얻을 수 있을 것이다.

드디어 VScode에서 jupyter notebook과 같은 모습으로 코딩을 수행할 수 있다

 

제대로 설치 확인을 위해 print(”Hello”)를 입력해보자

 

이후 “Shift + Enter” 혹은 “Ctrl + Enter”를 통해 코드를 실행시켜보자

그러면, ipykernel package가 필요하다고 알림창이 뜰텐데 이것을 설치해주면 된다.

ipykernel은 jupyter notebook을 vscode에서 사용하기 위해 kernel을 연결해주는 것으로 이해하면 된다.

 

설치가 완료되면, output 창에 Hello가 나온것을 볼 수 있다!

이로써 VScode에서 python 코딩을 위한 작업을 모두 마쳤다!

 

추가 중요정보

앞서 kernel에 대해 짧게 언급햇는데, Kernel은 사실 개발환경에서 중요한 요소 중 하나이다.

kernel을 IDE와 python내 개발환경(기본환경 혹은 가상환경)을 이어주는 역할로 생각하면된다.

현재는 기본환경만을 언급했기 때문에 cell을 실행하였을때 자동으로 kernel을 검색(Detecting Kernel)하여, 기본 kernel에 연결해서 코드를 실행할 것이다.

하지만 나중에 가상환경을 구분하여 기본환경 위 가상환경에서 코드를 실행해야한다면, kernel을 가상환경으로 변경해서 해강 환경에서 실행 될 수 있도록 만들어 줘야 한다.

 

따라서, 개발과정에서 현재 코드가 어떤환경에서 실행되고 있는지 알기 위해서는 아래 그림의 빨간 박스 부분을 확인하면된다.

마무리하며,

이번 글에서는 VScode를 통해 jupyter notebook을 실행하여 python 프로그래밍을 하는 방법에 대해 기술하였다.

본 글에서는 base환경에서 개발할 수 있는 기본적인 설치 및 환경 설정에 대해 기술하였으며, 아직 우리가 목표로하는 가상환경 설치 및 활용은 기술되지 않았다. 해당 부분은 다음글에서 확인할 수 있다.