Python | 개발환경구축

kkrree·2022년 3월 10일

Python

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운영체제 | window 10

사용할 도구

Anaconda

PyCharm

VS code

Pandas

Numpy

Tensorflow

Jupyter Notebook

| Django는 Pycharm을, 타 작업은 VS code를 주로 이용한다.

이전에 anaconda와 jupyter notebook 셋팅은 완료하였다. 링크 참고

Anaconda

공식 홈페이지에서 Anaconda download
- 환경변수 자동 생성 체크박스 선택
추가적으로 타 패키지들과 작업시 충돌 우려로 python downgrade 작업 착수
- 원하는 version의 가상환경 생성 (cmd)

conda create -n [가상환경명] python=3.7
# 가상환경 생성

activate [가상환경명]
# 가상환경 활성화

PyCharm

공식 홈페이지에서 PyCharm Community(무료버전) download
- 환경변수 자동 설정 체크 박스 선택
Anaconda, PyCharm 연동
- open PyCharm
- location확인: base interpreter anaconda의 python 경로로 설정

VS code

공식 홈페이지에서 VS code download(이미 설치했었음)
terminal 창에서 python --version 확인
extension 설치
- Python
- Code Runner
command palette
- python: select interpreter > conda에 설정한 python 버전으로 확인 및 선택
- terminal 창에서 conda 가상환경 활성화 및 python 버전 확인
Jupyter Notebook 실행
- command palette
- jupyter: create new blank notebook
- new file > .ipynb 확장자 파일 생성

Jupyter Notebok

Anaconda에서 jupyter notebook실행
config 파일 생성 및 수정
- open Anaconda Prompt

jupyter notebook --generate-config
# .jupyter 폴더 위치에서 config 파일 생성

디렉토리 연동 확인
- jupyter notebook 우클릭, 속성
- 대상에 "%USERPROFILE%/" 지움
- 시작위치에 %HOMEPATH% 지움
- 사용자명이나 경로에 한국어 껴있으면 절.대. 에러
jupyter kernel 연동 확인
- 원하는 가상환경에서 확인

conda install jupyter notebook
#kernel 추가를 위한 라이브러리 설치

python -m ipykernel install --user  --name [가상환경 이름] --display-name [jupyter에 표시될 이름]
#kernel 추가


#추가한 kernel삭제
jupyter kernelspec uninstall [가상환경 이름]

add Some Package - Pandas, Numpy, Tensorflow

여러방법으로 package 설치 가능, 필자는 3번의 방법으로 설치
1. cmd에서 pip package로 설치 가능
2. Anaconda Navigation 앱의 Environment메뉴에서 설치가능
3. cmd에서 conda 명령어로 설치 가능

conda activate [원하는 가상환경]
#원하는 가상환경 활성화

conda install [pandas/numpy/tensorflow]
#원하는 패키지 설치
#이때 이유 없이 설치에 오랜 시간 로딩만 될 경우 다른 python버전으로 실행해 볼 것 (버전 충돌 오류의 가능성)

참고

kkrree

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