vs code의 conda 가상환경에 대화형 환경인 jupyter notebook을 설정하고 이용해보자

② jupyter notebook kernel 설정

• ➼ 가상환경을 설치하였다면 해당 가상환경에서 대화형 환경(jupyter notebook)을 구축해준다
  • 패키지 관리 시스템은 conda보다 pip3를 이용할 경우 오류가 적었다
  • conda 메뉴얼에 따르면 conda 명령어를 이용해 설치를 끝낸 후에만 pip3를 사용하여야 한다. 따라서 일단 conda를 사용하자.
    • pip: 기본 폴더에 package 설치
    • pip3, conda: 가상환경 폴더에 package 설치

    #pip3 install --upgrade --force-reinstall jupyter ipykernel
    conda install --update-deps --force-reinstall jupyter ipykernel

• ➼ vscode에서 command + shift + p를 눌러 python interpreter로 가상환경 python을 연결해준다
• 😎 여기까지 마치고 나면 google bigquery를 사용할 때 대화형 환경인 google colab처럼 간편하게 사용이 가능하다

🥲 jupyter kernel이 제대로 작동하지 않을 경우

• 위와 같은 과정을 거쳐도 대화형 환경이 작동하지 않을 때가 있다

  *원인

  • 원인은 가상환경이 제대로 실행되지 않을 수 있다 이전 글에 따라 deactivate, activate를 진행하고 PATH설정을 바꿔주어야 한다. 이후 가상환경의 python으로 셀을 실행하게 되면 ipykernel이 제대로 작동하는 것을 알 수 있다.
  • ipykernel을 설치하기 전에 python interpreter를 연결하면 발생하는 것 같기도 하다 필요한 모듈을 모두 설치하고 interpreter를 연결하자*

아래의 내용은 모두 가상환경이 제대로 동작하고 있지 않기 때문에 벌어지는 일들임

• 대표적인 오류가 Failure to start Kernel due to Modules not installed 이다 [참고]
• 대체로 package 간 버전이 맞지 않아 발생하는 일이다
• 아래와 같이 명시적으로 kernel을 추가하는 작업을 해 주어야 한다
  • ➯ 위에서 설치한 ipykernel 모듈을 실행시켜 install 작업 수행

    python -m ipykernel install --user --name [가상환경 이름] --display-name "[jupyter에 표시될 kernel의 이름]"
    #python에서 ipykernel 모듈을 실행(-m)하여 install 작업을 한다는 의미

  • ➯ 이후 VSCODE에서
    • 가상환경 디렉토리로 이동 후 jupyter notebook을 실행하여 콘솔창의 token을 포함한 주소 확인 [참고]

    	#가상환경 디렉토리 확인 및 이동
    	conda env list
        cd [가상환경 디렉토리]
        #jupyter notebook 실행: 콘솔창에 주소가 출력
        jupyter notebook

    • Jupyter: Specify jupyter server for connections 선택 > EXISTING선택 > 위 주소 입력

끝.