SK 네트웍스 AI 캠프 - 1_프로그래밍 데이터 기초 - Day1_파이썬_개발환경_구축_작성방법

귀도 반 로썸: (1991)파이썬을 창시하여 현대 IT 및 AI 시대를 이끈 핵심 인물
파이썬: 읽기쉽고 간결한 문법을 특징으로 하는 대표적인 인터프리터 언어
* 인터프리터(해석기라는 듯, 코드를 컴파일하지 않고 코드를 한줄씩 읽어 바로 실행하는 프로그램 방식의 언어)

데이터 분석 : Numpy, Pandas
AL/ML TensorFlow, Pytorch
웹개발: Dgango, Flask

어셈블리어 Assembly Language 기계어를 기호화
MOV, ADD...

 

 

 

외 알고있는 지식들은 패스.

 

 

파이썬 다운
https://www.python.org/ftp/python/3.11.4/python-3.11.4-amd64.exe
https://www.python.org/ftp/python/3.11.9/python-3.11.9-amd64.exe
주의사항:  setup 창에서 - Add Python x.x to PATH 체크

 

 

 

 

IDLE 테스트
* 기본 개발 도구(IDE) = 파이썬을 바로 써볼 수 있는 기본 연습용 프로그램

Integrated
Development
Environment

 

 

cmd 테스트

 

 

확장툴 다운  Python , Pylance, Jupyter

 

 

파이썬 코드 실행

 

 

디버그 테스트

 

 

 

app.py, utils.py 작성

utils.py에서 greet은 st형 name이라는 매개변수가 있다.

app.py에서 greet을 import해 input 받은 이름을 변수에 할당해 print한다.

__ = dunder, 매직 변수 / 매직 메서드, 더블 언더스코어(dunder) 이름...

from utils import greet 
 
def main(): 
    name = input("이름을 입력하세요: ") 
    message = greet(name) 
    print(message) 
 
if __name__ == "__main__": 
    main()

def greet(name: str) -> str: 
    return f"Hello, {name}! Welcome to VS Code."

 

 

__ = 직접 파일을 실행했을때만 실행하고, import시에는 실행하지 않는다.

 

 

 

-m venv = 이 프로젝트 전용 파이썬 환경(가상환경)을 하나 만든다

파이썬은 기본적으로 모든 라이브러리가 전여고한경에 한곳에 설치됨으로 프로젝트마다 독립된 환경을 만들기 위해 venv(가상환경)를 사용한다.

python -m venv 이름

 

 

가상환경 활성화

venv\Scripts\activate

 

 

라이브러리 다운

(venv) …> pip install requests

 

 

 

requests = 인터넷 통신 기능을 가져온다
를 import하여 github에 api 요청, 확인
* [:100]  = 100글자 자름

import requests
def main():
 response = requests.get("https://api.github.com")
 print("상태 코드:", response.status_code)
#  print("응답 일부:", response.text[:100])
 print("응답 일부:", response.text)

if __name__ == "__main__":
 main()

 

 

 

 

 

 

아나콘다 다운

venv = 가볍게 환경만 나누는 도구 

conda = 파이썬 + 라이브러리 + 환경까지 통째로 관리하는 도구

https://www.anaconda.com/download

 

 

 

 

Anaconda Prompt 실행

 

 

 

 

가상환경 생성

conda create --name myenv python=3.13

 

 

 

 

가상환경 활성화 / 비활성화

conda activate myenv / conda deactivate

 

아나콘다에 존재하는 가상환경 조회

conda info --envs

 

가상환경이 활성화된 상태에서 패키지 설치

conda install numpy pandas (특정 원하는 버전이 있는 경우 conda install numpy=1.21.0)

 

 

conda에서 제공하지 않는 패키지를 설치시, pip

pip install matplotlib

 

 

 

 

 

 

가상환경 리스트 파일로 다운시 pip freeze >

pip freeze > G:\study\sk_playdata\study_ai\python_workspace\myenv_list.txt

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

가상환경 복사하기

conda create --name myenv_copy --clone myenv

 

 

 

vscode에서 사용하기 위해 아나콘다에서 다음을 실행한다.

conda --version

conda init powershell

 

 

 

 

쥬피터노트북 설치

Jupyter Notebook 이란 셀 단위로 파이썬 코드를 실행하면서 결과를 보는 웹기반 개발 환경으로 일반 Python일 경우 실행결과는 터미널에 나와 디버깅에 어려움이 있으나 Jupyter Notebook은 겨로가가 바로 화면에 출력되어 실험/분석에 최적된다.

pip install notebook

 

 

호출

jupyter notebook

 

 

 

 

Create a New Project

작업 폴더 + 환경 + 구조를 한 번에 만드는 기능

 

Create a New Notebook

바로 파이썬 노트북(.ipynb) 하나 생성

 

My Projects

내가 만든 프로젝트 모음

 

Code Snippets

자주 쓰는 코드 저장소 (추가, 수정, 삭제)

 

 

git은 사용해본적 있으니 기록 패스.