2023년 6월 업데이트
안녕하세요. SQLER의 코난 김대우입니다.
이번 강좌에서는, Python 초급 강좌 목차 - 1. Python 개발 환경 구성을 진행토록 하겠습니다.
SQLER에서 진행되는 전체 Python / 머신러닝 강좌 목록
TL;DR
Python, VS Code 설치를 포함하여 Windows에서 Python 개발 환경을 설정하기 위한 여러 방법을 설명합니다. 또한, Conda 및 WSL(리눅스) 개발 환경 구성도 제공하며, 최적의 Python 개발 환경을 구성하기 위한 방안들을 가이드합니다.
Python 초급 강좌 목차 - 1. Python 개발 환경 구성
이미 Python을 개발하고 계신 분이라면, 대부분 자신만의 개발 환경을 가지고 계실겁니다.
일반적으로, 윈도 10이나 윈도 11에 vscode나 pycharm을 구성해 사용하는 분들도 계실 것이고, Ubuntu에 terminal에서 vi로 개발하는 분도 계실 겁니다.
일반적인 개발 환경 구성은 다음과 같지만, SQLER에서는 조금 다른 PC 환경에서 사용 가능한
- WSL + Conda
- 또는 윈도 + Conda
를 이용하는 개발 방법을 권장해 드립니다.
(macOS를 이용하신다면, Brew를 이용해 개발 환경을 이미 잘 구성해 사용하실 겁니다.)
우선 일반적인 Python 개발 환경 구성 먼저 보시지요.
일반적인 윈도(10 또는 11)에서 Python 개발 환경 구성
1) Download Python | Python.org에서 최신 python(2023년 6월 현재, 3.11) 다운로드 후 설치
2) Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows에서 vscode 다운로드 후 설치
3) Python - Visual Studio Marketplace에서 vscode용 python extension 다운로드 후 설치
4) (옵션) 머신러닝 등의 작업을 할 때, 윈도에 conda / Jupyter Notebook 등을 구성하고 실행
대부분의 Python 강좌에서 진행하는 패턴입니다. 이렇게 하셔도 됩니다만, 저는 아래의 방법을 추천해 드립니다.
간략히, 윈도머신에 WSL로 리눅스 OS인 Ubuntu를 설치하고, 모든 개발은 이 WSL의 Ubuntu에서 개발/테스트하는 것을 권장 해드립니다.
전혀, 어렵지 않습니다. SQLER에서 이 글을 보고 계시는 개발자라면, 분명 잘 따라오실 수 있을 거에요.
만약, 진행 중에 문제가 있다면, 언제든지 개발자 커뮤니티 SQLER.com - 파이썬 & 오픈소스 개발 질문과 답변 게시판 문의 게시판에 올려 주세요.
1. 윈도에 Python과 Visual Studio Code를 이용한 개발환경
처음 개발을 하는 분께 권장해 드리는 설정입니다. 위에서 필요한 모든 항목들을 설치하셨습니다.
아래 링크로 이동해 코드를 다운로드합니다.
https://github.com/CloudBreadPaPa/c9-python-getting-started
zip 파일 압축을 풀고 vscode를 실행한 다음, 해당 압축을 해제한 폴더를 열면 모든 준비가 완료됩니다.
하지만, 기본적으로 윈도에 익숙하고 한 단계 더 실행해 보고 싶은 분들을 위해 저는 아래 2번이나 3번을 더 추천해 드립니다.
2. (선택) 윈도에 Conda, vscode를 이용한 Python 개발 환경
1) 윈도 머신에서 Miniconda를 설치
conda는 Python 개발에 필수적인, 독립 패키지 환경을 제공합니다. 윈도 Miniconda 다운로드 경로에서 설치 파일을 다운로드하고 설치를 진행합니다. 2023년 6월 기준 Python 3.10에 Miniconda3 Windows 64-Bit이 최신입니다.
2) Git을 설치
Git은 분산 소스코드 관리 도구로 윈도에서는 설치를 해야 합니다. Git 다운로드 경로에서 다운로드를 수행합니다. 2023년 6월 기준 2.41.0이 최선버전입니다. 설치 옵션이 많은데 건드리지 않고 기본 설정으로 설치를 완료합니다.
설치가 완료되면 윈도 "시작" - "Anaconda Prompt(miniconda3)"를 실행합니다.
다음 과정을 수행해 C 드라이브에 project 폴더를 생성하고 강좌에 필요한 파일을 다운로드합니다.
# 쉘 명령 앞에 (base)라는 기본 환경 설정이 뜨면 설치 완료 # SQLER 강좌 실행을 위한 conda 환경 생성 - Python 3.11 기반의 환경을 sqler_lec 이름으로 생성 conda create -n sqler_lec python=3.11 # conda 환경 생성이 완료되면 conda 환경 활성화. 이후 이 환경을 쓰려면, 매번 활성화해줘야 함. conda activate sqler_lec # 드라이브의 루트로 이동 (또는 원하는 경로에 생성) cd \ # project 폴더 생성 mkdir project # project 폴더로 이동 cd project # SQLER python 강좌 코드를 github에서 clone git clone https://github.com/CloudBreadPaPa/c9-python-getting-started.git # c9-python-getting-started 디렉터리로 이동 후 vscode 실행 cd c9-python-getting-started code .
이렇게 vscode까지 실행했다면 성공입니다.
(선택) 3. WSL(리눅스), Conda, vscode를 이용한 Python 개발 환경
위의 윈도에 설치하는 과정과 다르게 좀 더 개발과정을 심도 있게 공부하고 싶다면 리눅스를 구성하고 개발 환경을 만들 수 있습니다. 말 그대로 선택 과정이며, 전문 개발자를 목표로 하신다면 이 WSL(리눅스) 과정을 추천합니다.
1) 윈도 PC에 WSL을 설정 - 개발자 커뮤니티 SQLER.com - 클라우드 오픈소스 개발환경 - WSL
WSL은 윈도에서 지원하는 리눅스 가상환경입니다. 여러 리눅스 배포판을 지원하며, Ubuntu 22.04 LTS 2023년 6월 기준) 설치를 권장해 드립니다.
참고링크: WSL을 사용하여 Windows에 Linux 설치
# 관리자 권한으로 명령프롬프트 실행 # wsl 설치 (기본 Ubuntu 22.04 LTS) wsl --install # 시스템 재시작 # 재시작하면 기본 Ubuntu가 설치 완료.(username과 password를 설정 후 설치 완료.) # 윈도의 시작 - "wsl" 앱을 실행해 WSL 실행 가능
이제 리눅스 머신을 윈도에 구성했습니다.
2) WSL에 접속 후 conda 설치
conda는 Python 개발에 필수적인, 독립적인 패키지 설정 환경을 제공합니다. Miniconda — Conda documentation
# home directory로 이동 cd ~ # download directory 생성 후 이동 mkdir download cd download # miniconda 다운로드 - wget 이용 wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # 다운로드 링크가 다를 경우, Miniconda — Conda documentation에서 다운로드 링크 다시 확인 # 쉘에서 miniconda 설치 실행 명령 - Installing on Linux — conda bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh # 기본 설정으로 수행하다가 conda init을 할 건지 묻는데 yes로 응답합니다. # 설치가 완료되면 쉘을 종료하고 재실행 bash # 쉘 명령 앞에 (base)라는 기본 환경 설정이 뜨면 설치 완료 # SQLER 강좌 실행을 위한 conda 환경 생성 - Python 3.11 기반의 환경을 sqler_lec 이름으로 생성 conda create -n sqler_lec python=3.11 # conda 환경 생성이 완료되면 conda 환경 활성화. 이후 이 환경을 쓰려면, 매번 활성화해줘야 함. conda activate sqler_lec # 쉘 명령 앞에 (sqler_lec)이라는 기본 환경 설정이 뜨면 Python 개발 환경 설정 완료 # Jupyter notebook 설치 conda install jupyter # 또는 환경에 따라, pip install jupyter
이렇게 miniconda 설정을 WSL에서 수행합니다. 혹시 설치 과정이 달라졌어도 Installing on Linux — conda 링크 내용을 참조해 진행하면 됩니다.
3) 윈도10 머신에 vscode 설치 Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows에서 vscode 다운로드 후 윈도 머신에서 설치(WSL에서 리눅스용 받고 설치 하시는 거 아닙니다.)
개발자 커뮤니티 SQLER.com - 오픈소스 개발도구 - vscode 설치 (WSL 설치 포함)
참조링크: Developing in WSL
WSL extension이 설치되어 있어야 정상적으로 WSL에 연결된 vscode가 실행됩니다.
4) WSL bash 쉘에서 vscode 실행
# home directory에 project dir을 생성하고 vscode를 실행 cd ~ mkdir project cd project # SQLER python 강좌 코드를 github에서 clone git clone https://github.com/CloudBreadPaPa/c9-python-getting-started.git # c9-python-getting-started 디렉터리로 이동 후 vscode 실행 cd c9-python-getting-started code .
최초 WSL 접속 vscode 실행 시 시간이 약간 소요될 수 있습니다.
이렇게 하면, vscode가 실행되고, WSL의 디렉터리를 바로 vscode에서 보면서 개발 가능합니다.
윈도에 vscode가 설치되어 있고, WSL 리눅스에 접속해 개발하게 되는 편리한 환경입니다.
# Ubuntu update 수행 sudo apt-get update # ca-certificates를 설치 sudo apt-get install wget ca-certificates # home directory에 project dir을 생성하고 vscode를 실행 cd ~ mkdir project cd project # SQLER python 강좌 코드를 github에서 clone git clone https://github.com/CloudBreadPaPa/c9-python-getting-started.git # c9-python-getting-started 디렉터리로 이동 후 vscode 실행 cd c9-python-getting-started code .
vscode에서 WSL 호스트 trust(신뢰) 및 필요한 extension 설치 알림이 나타나면 설치해 주시면 됩니다.
Python - Visual Studio Marketplace에서 vscode용 python extension 다운로드 후 설치 등을 수행합니다.
vscode에서 바로 설치도 가능합니다.
(저와는 화면이 다를 수 있습니다.) 왼쪽 하단의 extension을 클릭 - 검색창에 python 입력
python으로 검색된 항목 중, 최상단의 Microsoft 제작 python extension 설치. 이렇게 설치를 완료합니다.
이렇게 vscode 안에서도 WSL Ubuntu의 bash shell을 사용 가능하며, vscode는 conda 환경과 자동 통합됩니다.
아래 python 환경이 조금 전 생성한 sqler_lec으로 되어있는지 체크하세요. 만약 다르다면 클릭하시고, 위에서 생성한 conda 환경인 sqler_lec을 선택하시면 됩니다.
5) 개발 작업 수행
이제 SQLER의 이후 강좌를 진행할 준비가 완료되었습니다. 수고 많으셨습니다.
Window를 이용한 개발도 충분히 훌륭하고, 모든 작업을 훌륭하게 진행 가능합니다.
이 강좌에서 WSL을, 정확히 말해, Ubuntu를 설치하고 사용하는 주요한 이유는,
1) 개발 환경과 대부분의 배포/테스트 환경인 리눅스와 맞추기 위함입니다.
2) 많은 글로벌 개발자 커뮤니티에서 Python은 Linux 기반, 그중에서도 가장 많은 리눅스 배포판인 Ubuntu 기반으로 개발하면서 정보를 공유합니다. 질문 답변이나 정보를 얻을 때 이 환경이 맞춰져 있다면 정보나, 문제 해결 방안을 빠르게 적용 가능합니다.
3) Linux에서 제공하는 수많은 shell command들을 사용 가능합니다. awk, sed, grep 등의 수많은 개발자를 위한 cli 툴들을 이용해 Python에서 더 많은 개발 작업을 효율적으로 실행 가능합니다.
윈도와 리눅스에서의 개발에 차이를 두는 것이 아닙니다. 어느 쪽이 더 우리 개발자에게 효율적인지 한번 더 고민해 보고 스스로 결정하시면 됩니다.
많은 도움 되시길 바랍니다.
파이썬 강좌 책 구매
강좌가 도움이 되셨다면, 책으로 구매 가능합니다. 책 판매 수익금은 전액 코딩 교육 사회공헌 활동에 기부되며, 아래 링크에서 구매하시면 더 많은 금액이 기부됩니다.
책구매 링크: 챗GPT와 함께하는 파이썬 & 머신러닝 코딩 마스터
참고자료
