Python 개발 환경, 프로그램 설치와 비교(1) - Jupyter

13년도에 제가 학부 수업에서 Python을 원어 수업으로 들었습니다. 그 때만해도 교재가 거의 네트워크 교재 수준으로 두꺼웠었는데 수학적인 내용도 많았고, 이미지 처리 하는 등의 내용도 많이 있었지만 크게 관심을 갖지 않았습니다.

그러다가 최근에 Machine Learning을 공부하기 시작하면서 다시 Python을 접학게 되었는데요. 예전에도 그렇지만 지금은 더 뜨거운 언어가 Python인 것 같습니다.. 어느 컨퍼런스나 발표를 가도 Tensorflow 내지 Django에 대한 이야기가 굉장히 많더군요.

그래서 이번 포스트에서는 Python 카테고리를 추가하여 포스팅을 해보고자 합니다.

Python 설치와 실행

Python은 Linux, Mac OS X, Windows 어디서든지 이용이 가능한 자유로운 인터프리터 언어입니다. 저는 Linux를 사용하기 때문에 Linux에서 Python을 설치하는 방법을 자세히 다루도록 하고 Windows에 대한 부분도 간단한 부분만 다뤄보도록 하겠습니다.

Download Python

Windows용 Python 설치

Windows의 경우, 위에 Download Python 버튼을 클릭하면 자동으로 Windows용 Python 다운로드 페이지가 표시되며 자신이 원하는 버전으로 설치하면 됩니다. 저는 개인적으로 3.x 버전을 추천하지만, 여러분들이 사용하는 교재 등이 2.x를 사용한다면 2.7 버전을 설치하셔야 합니다.

Windows용 Python은 설치 후, 환경 변수를 설정해줘야 합니다. 

시스템 속성에서 환경 변수 버튼을 클릭합니다.

사용자 변수 쪽에 path 변수 버튼을 클릭 후, 변경을 클릭합니다.

Python 설치 경로를 입력 후, 확인을 클릭하시면 됩니다.

Linux용 Python 설치

Linux에서는 Python 홈페이지에서 다운로드 받아 설치할 수도 있지만, 각 Linux 배포판별로 빌드 과정을 거쳐서 설치해야하기 때문에 복잡한 과정을 요구하므로 보통은 홈페이지에서 설치하지 않습니다. Linux에서는 OS X와 마찬가지로 미리 빌드한 바이너리 설치 파일 저장소인 레포지터리를 제공하므로 레포지터리를 사용해 설치합니다.

Ubuntu Linux에서 설치하신다면 터미널을 열고, 아래 명령어를 사용하시면 됩니다. (터미널 단축키는 Ctrl + Alt + T 입니다.)

$ sudo apt install python

만약 2.x 버전이 아닌 3.x 버전을 사용하고 싶다면, 아래 명령어처럼 3만 붙이시면 됩니다.

$ sudo apt install python3

python3 커맨드는 기본적으로 최신 버전의 Python이 설치가 됩니다. 혹시라도 3.x의 다른 버전을 설치하고 싶다면 python3.4 등 원하는 숫자를 넣으시면 됩니다.

RedHat Linux(CentOS)에서 Python을 설치하시는 경우도 레포지터리 접근 명령어만 달리 주고, 나머지는 똑같이 적어주시면 됩니다.

$ sudo yum install python

음 나머지는 Ubuntu랑 똑같고 웬만해선 대부분이 Ubuntu Linux를 사용할 거라 생각하기 때문에 여기까지만 적도록 하겠습니다.

Python 설치가 끝났으면 이제 한 번 실행해보겠습니다. 터미널/명령 프롬포트를 이용하여 Python이라는 명령어를 치면...

Python Console이 뜨게 됩니다. 간단한 코딩 하나를 해보도록 하겠습니다.

그래프를 그리는 코딩을 해봤습니다. 매우 깔끔하게 잘되네요 +_+

Python 개발 프로그램

제가 처음 학부 수업 햇을 때 썼던 Python 개발 도구는 Eclipse + PyDev를 사용했었습니다. 일단 간결하게 코드를 짜기도 편했고, 개발 프로그램을 여러 개 설치하는 것보단 Eclipse를 Java 개발하는 데 사용할 겸 Python도 그렇게 끼워 설치한 것 뿐이었죠 (무엇보다 그 때 가지고 있었던 노트북이 별로 성능이 좋지 않았다는 것이 함정....)

그 외에도 여러가지 개발 프로그램들이 있습니다.

• Jupyter(iPython)
• Jetbrains PyCharm
• Sublime Text, Atom editor

저는 지금 Jupyter를 사용하고 있는데, 이 놈 생각보다 물건입니다. 물론 실 프로그램을 개발하는 데 있어서는 다른 도구를 사용하지만 연습용이나 CodeLab 등으로 활용하기에는 더 없이 좋고 특히 이제 막 공부를 다시 시작하는 분들이나 처음 하시는 분들에게 추천해보는 툴입니다.

jupyter 설치/실행 (Windows, Linux)

jupyter는 iPython이라는 이름으로 제공되었던 Python 개발 도구 중에 하나로, notebook 형태로 제공하여 코더가 짠 코드를 깔끔하게 정리해서 보여준다는 장점이 있습니다. 게다가 웹 브라우저를 사용하기 때문에 마크업 언어를 지원함에 있어서 굉장히 매력적입니다. (게다가 다른 언어도 지원함 +_+)

jupyter를 설치하시기 전에, 여러분이 작업할 공간을 cd 명령어를 이용해 이동하신 후 설치하시기 바랍니다.

$ pip install --upgrade jupyter

Python 2.x에서는 위 명령어를, Python 3.x에서는 아래의 명령어를 사용합니다. (Windows와 Linux 모두 똑같은 명령어를 사용합니다.)

$ pip3 install --upgrade jupyter

이제 설치가 끝났으니 실행을 한 번 해보겠습니다.

$ jupyter notebook

명령어를 입력하면 친절하게 바로 브라우저를 띄워줍니다..

기본 8888번 포트로 연결됩니다. 자신이 원하는 공간에 설치되기 때문에, New 버튼을 클릭해서 Python3 버튼을 눌러주시면 새로운 Python 코드 생성 공간이 나타납니다.

Python 2.7 버전을 설치한 경우, Python 2가 뜰것입니다. 

In 부분에는 코드가 들어갑니다. 처음 실행을 하시게 되면, In[]: 이라는 빈칸이 생성되는데, 여러분들이 하고싶은 코드를 작성하시면 되고, 그 밑에는 왼쪽 위에 있는 + 버튼을 사용하셔서 새로이 추가한 후, CellToolBar 왼쪽에 있는 리스트박스에서 Markdown으로 바꾸면 일반 텍스트 문자를 입력할 수 있습니다.

마우스로 클릭하기 귀찮다면, 단축키를 사용하셔도 되는데, 단축키에 대한 내용은 [Help] - [Keyboard Shortcuts]를 누르면 볼 수 있습니다.

단축키는 많이 존재하지만, 여기서 자주 사용하는 단축키는 Checkpoint 생성과 저장을 하는 Ctrl - S와 아래 칸에 새로운 행을 생성하는 b 단추키, 행을 삭제하는 d + d 단축키 정도만 사용하면 굉장히 편리합니다.

다음 포스트에서는 Sublime Text 3를 사용한 Python 개발 환경 구축에 대해 포스팅하겠습니다.