* Python 강점
- 데이터 분석에 특화
- 문법이 쉬워서 빨리 배움
- 비지니스 프로그램 -> 자바
- 앱 만들기 -> 코틀린, 자바, object C
- 가독성 높은 코드
- 파이썬은 해석해주는 언어(interpreter)다.
따라서 개발하려면 통합개발환경(IDE)가 필요하다.
예시: Jupyter Notebook(Web based IDE), Pycharm(독립 Application)
- 데이터분석할 때 Jupyter Notebook,
웹프로그래밍할때는 Pycharm,
GPU 필요할 때 구글 Colab 혹은 AWS 이용 예정
* 설치
1. Anaconda 다운
2. Anaconda prompt 관리자 권한으로 실행
3. pip를 최신버전으로 업그레이드
python -m pip install --upgrade pip
4. 가상환경 생성 (독립적인 작업 공간->각각 설정 다르게 가능)
기본 : base
conda create -n data_env python=3.7 openssl
5. 특정 가상환경(data_env)으로 들어가기
conda activate data_env
6. 가상환경에서 Jupyter Notebook 띄우기
jupyter notebook
나올 때는 Ctrl+C
7. 환경설정 파일 생성
jupyter notebook --generate-config
8. config 파일 수정
기존 코멘트 처리된 notebook_dir를 다음과 같이 위치를 지정해준다.
9. 실행
New에서 만들어 둔 가상환경을 선택하여 새로 jupyter 를 실행한다.
10. 가상환경 관리
- 생성된 가상환경 보기
conda info --envs
*표시된 것이 현재 지정된 가상환경이라는 뜻
- 가상환경 삭제 (관련된 모든 것들과 함께)
conda remove --name data_env --all
** 참고 **
Jupyter Notebook이라고 명시했지만, Jupyter Lab을 사용중임.
Lab은 Notebook을 포함하고 있어서, Notebook설정하면 자동으로 연계된다.