윈도우에 만드는 파이썬 개발 환경; 4. VSCode에 Jupyter연결

윈도우에 만드는 파이썬 개발 환경

1. pyenv로 여러 버전의 파이썬 설치

2. venv로 파이썬 가상환경 만들기

3. 아나콘다 없이 무료로 Jupyter notebook 설치

4. VSCode에 Jupyter연결

3. 파이썬 개발을 위해 VSCode 준비

데이터 분석용 툴인 Rstudio에 익숙한 사람이라면 Spyder가 편할 수 있겠지만, 대부분의 파이썬 개발자들은 pyCharm이나 VSCode와 같은 IDE에 더 익숙하다. pyCharm을 사용하면 여기서부터 설명하는 부분이 자동으로 해결되겠지만, 회사에서는 해마다 적지 않은 비용을 지불하면서 사용해야 하기 때문에 요즘은 VSCode를 사용하는 경우가 많다.

 

VSCode가 설치되어 있지 않다면 먼저 아래를 참고해서 설치한다.

윈도우에 만드는 리눅스 개발 환경; 4. VScode 설치 후 리눅스 연결

추가로, 파이썬 개발에 필요한 extension을 설치한다.

 

• Python / by Microsoft
• Jupyter / by Microsoft

extension이 설치되면 아래와 같이 설치된 파이썬 extension이 보인다.

 

이제 Jupyter와 연결하기 위해 notebook을 준비한다.

4. Jupyter 준비

이전에 포스팅한 글을 따라 만든 가상환경에 설치된 Jupyter를 사용한다.

윈도우에 만드는 파이썬 개발 환경; 3. 아나콘다 없이 무료로 Jupyter notebook 설치

a. 먼지, 앞에서 실행시킨 jupyter프로그램은 Ctrl+C를 눌러 종료한다.

jupyter가 아이언 파이썬 위에 동작하기 때문에, jupyterlab이나 notebook을 정상적으로 설치했다면 파이썬 커널, ipykernel이 이미 설치되어 있겠지만,

b. 아래 명령으로 ipykernel이 설치되어 있는지 확인한다.

pip install ipykernel

c. VSCode에서 사용할 ipython 커널을 하나 만든다.

python -m ipykernel install --user --name=notebook_kernel

d. 이제, jupyter notebook을 다시 실행하면

jupyter notebook

 

VSCode에서 사용할 준비가 된다.

5. VSCode에서 개발

다시 VSCode로 돌아가서

a. notebook파일을 만든다.

VSCode의 welcome화면에 있는 "Create New Jupyter Notebook"버튼을 이용하거나, Ctrl+Shift+P로 Command Palette를 열고 "Create: New Jupyter Notebook"을 검색한 후 notebook파일을 하나 만든다.

 

b. 위 4.c. 단계에서 만든 커널을 선택한다.

Ctrl+Shift+P로 Command Palette를 열고, "Notebook: Select Notebook Kernel"을 검색해서 선택하고,

 

두 번째 Jupyter Kernel을 선택한 다음,

 

4.c. 단계에서 만든 "notebook_kernel"을 선택한다.

 

c. 이제 만들어진 notebook을 Jupyter환경에서 사용하듯이 개발에 사용하면 된다.

 

익숙한 패키지라면 editor화면에서 작업하는 것만으로도 충분하지만, 인공지능과 관련된 프로젝트는 매년 새로운 환경과 패키지가 나오고 있어, 새로운 패키지를 테스트해 보기에는 터미널에서 실행하는 ipython보다 훨씬 효율적이고, 문서로도 저장할 수 있어 팀원과 함께 지식을 공유하기에도 유용한 방법이다.