파이썬 & 오픈소스 개발 Tip과 강좌

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안녕하세요. SQLER의 코난 김대우입니다. 

이번 강좌에서는, Python 초급 강좌 목차 - 1. Python 개발 환경 구성을 진행토록 하겠습니다.

 

SQLER에서 진행되는 전체 Python / 머신러닝 강좌 목록

 

Python 초급 강좌 목차 - 1. Python 개발 환경 구성

이미 Python을 개발하고 계신 분이라면, 대부분 자신만의 개발 환경을 가지고 계실겁니다.

일반적으로, 윈도우10에 vscode나 pycharm을 구성해 사용하는 분들도 계실 것이고, Ubuntu에 terminal에서 vi로 개발하는 분도 계실겁니다.

 

일반적인 개발 환경 구성은 다음과 같지만, SQLER에서는 조금 다른 WSL을 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 윈도우10에서 Python 개발 환경 구성

1) Download Python | Python.org 에서 최신 python(2021년 1월 현재, 3.9) 다운로드 후 설치

2) Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows 에서 vscode 다운로드 후 설치

3) Python - Visual Studio Marketplace 에서 vscode용 python extension 다운로드 후 설치

4) 머신러닝 등의 작업을 할때, 윈도우에 conda / Jupyter Notebook 등을 구성하고 실행

 

대부분의 Python 강좌에서 진행하는 패턴입니다. 이렇게 하셔도 됩니다만, 저는 아래의 방법을 추천해 드립니다.

간략히, 윈도우10 머신에 WSL로 리눅스 OS인 Ubuntu를 설치하고, 모든 개발은 이 WSL의 Ubuntu에서 개발/테스트 하는 것을 권장해드립니다.

 

전혀, 어렵지 않습니다. SQLER에서 이 글을 보고 계시는 개발자라면, 분명 잘 따라오실 수 있을거에요.

만약, 진행 중에 문제가 있다면, 언제든지 개발자 커뮤니티 SQLER.com - 파이썬 & 오픈소스 개발 질문과 답변 게시판 문의 게시판에 올려 주세요.

 

WSL, Conda, vscode를 이용한 Python 개발 환경

1) 윈도우10 머신에 WSL을 설정 - 개발자 커뮤니티 SQLER.com - 클라우드 오픈소스 개발환경 - WSL

WSL은 윈도우10에서 지원하는 리눅스 가상환경입니다. 여러 리눅스 배포판을 지원하며, Ubuntu 18.04 이상(2021년 1월 기준) 설치를 권장해 드립니다.

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 documentation 에서 다운로드 링크 다시 확인

# 쉘에서 miniconda 설치 실행 명령 - Installing on Linux — conda
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

# 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 3.9 기반의 환경을 sqler_lec 이름으로 생성
conda create -n sqler_lec python=3.9

# conda 환경 생성이 완료되면 conda 환경 활성화. 이후 이 환경을 쓰려면, 매번 활성화 해줘야 함.
conda activate sqler_lec

# 쉘 명령 앞에 (sqler_lec)이라는 기본 환경 설정이 뜨면 Python 개발 환경 설정 완료

# Jupyter notebook 설치
pip install jupyter
 

이렇게 miniconda 설정을 WSL에서 수행합니다. 혹시 설치 과정이 달라졌어도 Installing on Linux — conda 링크 내용을 참조해 진행하면 됩니다.

3) 윈도우10 머신에 vscode 설치 Download Visual Studio Code - Mac, Linux, Windows 에서 vscode 다운로드 후 윈도우 머신에서 설치(WSL에서 리눅스용 받고 설치 하시는거 아닙니다.)

개발자 커뮤니티 SQLER.com - 오픈소스 개발도구 - vscode 설치 (WSL 설치 포함)

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 디렉토리로 이동 후 vscode 실행
cd c9-python-getting-started
code .

이렇게 하면, vscode가 실행되고, WSL의 디렉토리를 바로 vscode에서 보면서 개발 가능합니다.

필요한 extension 설치 알림이 나타나면 설치해 주시면 됩니다.

Python - Visual Studio Marketplace 에서 vscode용 python extension 다운로드 후 설치 등을 수행합니다.

vscode에서 바로 설치도 가능합니다.

 

vscode_extension.png

(저와는 화면이 다를 수 있습니다.) 왼쪽 하단의 extension을 클릭 - 검색창에 python 입력

 

python_vscode_extension_install.png

python으로 검색된 항목 중, 최상단의 Microsoft 제작 python extension 설치. 이렇게 설치를 완료합니다.

 

vscode.png

이렇게 vscode 안에서도 WSL Ubuntu의 bash shell을 사용 가능하며, vscode는 conda 환경과 자동 통합됩니다.

아래 python 환경이 조금 전 생성한 sqler_lec 으로 되어있는지 체크하세요. 만약 다르다면 클릭하시고, 위에서 생성한 conda 환경인 sqler_lec을 선택하시면 됩니다.

vscode_conda.png

 

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 얻을때 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.

 

윈도우와 리눅스에서의 개발에 차이를 두는것이 아닙니다. 어느쪽이 더 우리 개발자에게 효율적인지 한번 더 고민해보고 스스로 결정하시면 됩니다.

 

많은 도움 되시길 바랍니다.

 

참고자료

개발자 커뮤니티 SQLER.com - 클라우드 오픈소스 개발환경 - WSL

개발자 커뮤니티 SQLER.com - 오픈소스 개발도구 - vscode 설치 (WSL 설치 포함)

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