python-ide

2022 8월 인공지능 부트캠프

파이썬을 위한 다양한 개발환경

수업 자료 내려받기

$ git clone https://github.com/ai7dnn/python-ide.git

가상환경 생성(venv 활용)

> python -m venv jnum
> jnum\scripts\activate
> pip install numpy jupyter
> pip show numpy jupyter
> deactivate

가상환경 생성(conda 활용)

> conda create -n cjmat matplotlib jupyter
> conda activate cjmat
> conda install pandas tensorflow
> conda list pandas > list: 하나의 패키지만 확인 가능
> conda list jupyter
> conda deactivate

주피터 커널 생성

> jupyter kernelspec list

• 다음 명령은 반드시 생성된 가상환경을 활성화한 상태에서
  > python -m ipykernel install --user --name jnum --display-name "py numpy"

  1. jnum: 커널이름
  2. 주피터에서의 표시이름: "py numpy"

• 생성된 가상환경을 활성화한 상태에서 kernelspec list 에서 보이는 python3

  • 가상환경의 kernel 임

> jupyter kernelspec list
> jupyter notebook

현재 파이썬 확인 방법

import site
site.getsitepackages()

주피터 커널 삭제

> jupyter kernelspec uninstall jnum

주피터 커널 생성 실습 1: 각각의 가상환경에 numpy와 pandas를 설치

• 주피터 커널 확인
  > jupyter kernelspec list

• 가상환경 jnp 생성과 커널 등록
  > conda create -n jnp numpy jupyter
> conda activate jnp
> python -m ipykernel install --user --name jnp --display-name jnp
> jupyter kernelspec list
> conda deactivate

• 가상환경 jpd 생성과 커널 등록
  > conda create -n jpd pandas jupyter
> conda activate jpd
> python -m ipykernel install --user --name jpd --display-name jpd
> jupyter kernelspec list
> conda deactivate

• 주피터 총 커널 확인
  > jupyter kernelspec list

• 주피터 실행해 각 커널 별로 소스에서 확인
  > jupyter notebook

import site  
site.getsitepackages()

주피터 커널 생성 실습 2: 각각의 가상환경에 python 3.8.1과 python 3.9.1을 설치

• 주피터 커널 확인
  > jupyter kernelspec list

• 가상환경 py38 생성과 커널 등록
  > conda create -n py38 python=3.8.1 ipykernel
> conda activate py38
> python -m ipykernel install --user --name mypy38 --display-name "my python 3.8.1"
> jupyter kernelspec list
> conda deactivate

• 가상환경 jpd 생성과 커널 등록
  > conda create -n py39 python=3.9.1 ipykernel
> conda activate py39
> python -m ipykernel install --user --name mypy39 --display-name "my python 3.9.1"
> jupyter kernelspec list
> conda deactivate

• 주피터 총 커널 확인
  > jupyter kernelspec list

• 주피터 실행해 각 커널 별로 소스에서 확인
  > jupyter notebook

import site  
site.getsitepackages()