Python 개발환경 설정

Python은 웹 개발에서 데이터 과학에 이르기까지 광범위한 응용 프로그램에 사용되는 널리 사용되는 프로그래밍 언어입니다. Python을 이제 막 시작하는 경우 개발 환경을 설정하는 것이 다소 어려울 수 있습니다. 이 초보자 가이드에서는 Python 환경을 설정하는 과정을 단계별로 안내합니다.

​​IDE 또는 코드 편집기 선택

Python에서 코딩을 시작하려면 작업할 통합 개발 환경(IDE) 또는 코드 편집기를 선택해야 합니다. 다음을 포함하여 다양한 옵션 중에서 선택할 수 있습니다.

  • PyCharm: 전문 개발자를 위한 다양한 고급 기능을 갖춘 완전한 기능을 갖춘 IDE
  • Visual Studio Code: 가벼운 코드 편집기 Python 개발을 위한 다양한 확장 및 플러그인이 있습니다.
  • Sublime Text: 간단하면서도 강력한 코드 편집기로 많은 사용자 지정 옵션이 있습니다.

각 옵션에는 자신만의 강점과 약점이 있으므로 어떤 것이 가장 적합한지 알아보기 위해 몇 가지를 시도해 볼 가치가 있습니다.

Python 설치

IDE 또는 코드 편집기를 선택한 후 다음 단계는 Python 자체를 설치하는 것입니다. Python은 Windows, macOS 및 Linux를 포함한 다양한 운영 체제에 설치할 수 있습니다. Python을 설치하는 방법은 여러 가지가 있지만 가장 쉬운 방법 중 하나는 Anaconda 또는 Miniconda와 같은 패키지 관리자를 사용하는 것입니다.

Anaconda를 사용하여 Python을 설치

Anaconda는 인기 있는 Python 배포판으로 가장 많이 사용되는 라이브러리가 미리 설치되어 있습니다. . Jupyter Notebooks 및 Spyder와 같은 도구가 포함되어 있으므로 데이터 과학 및 과학 컴퓨팅을 위한 탁월한 선택입니다.

Anaconda를 사용하여 Python을 설치하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 이동하기 Anaconda 웹사이트: https://www.anaconda.com/products/individual
  2. 운영 체제(Windows, macOS 또는 Linux)에 적합한 설치 프로그램을 다운로드합니다.
  3. 설치 프로그램을 실행하고 설치 마법사의 지침을 따릅니다.

설치 프로세스 중에 Anaconda를 시스템 PATH에 추가할지 여부를 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 명령줄에서 Python 프로그램을 더 쉽게 실행할 수 있으므로 이 옵션을 선택하는 것이 좋습니다.

설치가 완료되면 Anaconda Navigator를 열어 Jupyter Notebook, Spyder 또는 기타 Anaconda와 함께 제공되는 도구. Anaconda Prompt 또는 시스템의 터미널을 사용하여 Python 프로그램을 직접 실행할 수도 있습니다.

Miniconda를 사용하여 Python을 설치

Miniconda는 필수 기능만 포함하는 Python의 Anaconda 배포판의 경량 버전입니다. Python 개발을 시작하는 데 필요합니다. Anaconda와 함께 제공되는 모든 추가 라이브러리 및 도구가 필요하지 않은 경우 훌륭한 선택입니다.

Miniconda를 사용하여 Python을 설치하려면 다음 단계를 따르세요.

  1. 이동 Miniconda 웹사이트: https://docs.conda.io/en/latest/miniconda. html
  2. 운영 체제(Windows, macOS 또는 Linux)에 적합한 설치 프로그램을 다운로드합니다.
  3. 설치 프로그램을 실행하고 설치 마법사의 지침을 따릅니다. 설치 과정에서 Miniconda를 시스템 경로에 추가할지 여부를 선택하라는 메시지가 표시됩니다. 명령줄에서 Python 프로그램을 더 쉽게 실행할 수 있으므로 이 옵션을 선택하는 것이 좋습니다.

설치가 완료되면 conda 패키지 관리자를 사용하여 추가 라이브러리 및 패키지를 설치할 수 있습니다. conda를 사용하여 라이브러리를 설치하려면 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 다음을 입력하십시오.

conda install <library name>

예를 들어 NumPy 라이브러리를 설치하려면 다음을 입력합니다.

conda install numpy

conda를 사용하여 새로운 가상 환경을 만들 수도 있습니다. 이를 통해 시스템의 전역 Python 설치에 영향을 주지 않고 라이브러리와 패키지를 설치할 수 있습니다. 새 가상 환경을 만들려면 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 다음을 입력합니다.

conda create --name myenv

이렇게 하면 “myenv”라는 새로운 가상 환경이 생성됩니다. 활성화 스크립트를 실행하여 가상 환경을 활성화할 수 있습니다.

  • Windows에서 activate myenv 를 실행합니다.
  • macOS 또는 Linux에서 conda activate myenv 를 실행합니다.

가상 환경이 활성화되면 설치한 라이브러리나 패키지는 해당 환경에만 설치됩니다.

Miniconda를 사용하여 Python을 설치하는 것은 간단하고 효율적인 프로세스입니다. 위의 단계를 따르면 단 몇 분 만에 Python 및 conda 패키지 관리자를 시작하고 실행할 수 있습니다.

다음은 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 유용한 링크입니다.

pip로 종속성 관리

Python에는 pip라는 강력한 패키지 관리자가 함께 제공되어 다음을 쉽게 수행할 수 있습니다. 타사 라이브러리 및 종속성을 설치하고 관리합니다. pip를 사용하여 라이브러리를 설치하려면 터미널이나 명령 프롬프트를 열고 다음을 입력하기만 하면 됩니다.

pip install <library name>

예를 들어 인기 있는 NumPy 라이브러리를 설치하려면 다음을 입력합니다.

pip install numpy

pip를 사용하여 특정 버전의 라이브러리를 설치하거나 기존 라이브러리를 업그레이드하거나 라이브러리를 제거할 수도 있습니다. pip 사용에 대한 자세한 내용은 공식 pip 문서를 확인하세요.

가상 환경 사용

Python 개발의 모범 사례 중 하나는 가상 환경을 사용하는 것입니다. 가상 환경은 시스템의 전역 Python 설치에 영향을 주지 않고 라이브러리 및 종속성을 설치할 수 있는 독립형 환경입니다. 이렇게 하면 동일한 라이브러리 또는 패키지의 서로 다른 버전 간의 충돌을 방지할 수 있습니다.

새 가상 환경을 만들려면 터미널 또는 명령 프롬프트를 열고 다음을 입력하십시오.

python -m venv myenv

이렇게 하면 현재 디렉토리에 “myenv”라는 새로운 가상 환경이 생성됩니다. 활성화 스크립트를 실행하여 가상 환경을 활성화할 수 있습니다.

  • Windows에서 myenvScriptsactivate를 실행합니다.
  • macOS 또는 Linux에서 , source myenv/bin/activate를 실행합니다.

가상 환경이 활성화되면 설치하는 모든 라이브러리 또는 패키지는 해당 환경에만 설치됩니다. 가상 환경 사용에 대한 자세한 내용은 공식 Python 문서를 확인하세요.

결론 및 유용한 링크

Python 환경 설정이 처음에는 다소 어려울 수 있지만 올바른 도구와 약간의 노하우만 있으면 간단한 프로세스가 될 수 있습니다. IDE 또는 코드 편집기를 선택하고, Python을 설치하고, pip로 종속성을 관리하고, 가상 환경을 사용하면 Python 애플리케이션 개발을 순조롭게 진행할 수 있습니다.

다음은 시작하는 데 도움이 되는 몇 가지 유용한 링크입니다.

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