파이썬 기초 01 설치 및 환경설정

파이썬 기초 01 설치 및 환경설정

python

preface 이번 포스트에서는 윈도우 환경에서 데이터 분석을 목적으로 파이썬(Python)을 설치하고 환경설정을 하는 방법을 다룹니다.

Anaconda 설치

파이썬은 단독으로 설치하면 함께 설치해야할 패키지가 많아 번거롭습니다.

Anaconda 라는 배포판에 기본적인 패키지와 유용한 프로그램들이 함께 들어있으므로 이를 설치하는 것을 추천합니다.

Anaconda 다운로드 링크: https://www.continuum.io/downloads#windows

본인의 시스템(32bit/64bit)을 확인한 후 이에 맞는 최신버전을 설치합니다.

먼저 Anaconda Prompt 아이콘을 우클릭하여 관리자 권한으로 실행하고 업데이트를 합시다.

# update conda
C:\> conda update -n base conda

# update all python packages
C:\> conda update --all

가상환경 구성

Anaconda 의 장점 가운데 하나는 가상환경을 구성해서 사용하기 쉽다는 것입니다.

개발하는 내용에 따라 사용하는 패키지가 다르고, 패키지마다 충돌이 일어나는 등 문제가 발생할 수 있으므로 프로젝트 별로 다음과 같이 가상환경을 구성해서 개발하는 것을 추천합니다.

가상환경을 구성하고 실행하는 방법은 다음과 같습니다:

# MYENV 는 사용자 설정 환경 이름, 뒤에 anaconda 옵션 붙여야 3.5 환경에서 무리없이 실행
C:\> conda create -n MYENV python=3.5 anaconda

# 리눅스 환경일 때는 다음을 추가합니다 (윈도우에서는 필요없음)
$ python -m ipykernel install --user --name MYENV --display-name "Python (MYENV)"

MYENV 라는 이름의 가상환경을 파이썬 3.5 버전으로 만드는 예제입니다. 텐서플로의 경우 파이썬 3.6을 아직 지원하지 않으므로 파이썬 3.5 가상환경을 구성합니다.

이렇게 구성된 가상환경은 설정에 따라 다음 폴더에 저장됩니다:

가상환경을 실행하거나 종료할 때는 다음을 실행합니다:

# 가상환경 실행
C:\> activate MYENV

# 가상환경 종료
(MYENV) C:\> deactivate

참고로, python 3.5 환경을 사용하였으므로 작성자는 MYENV = py35 라고 명명했습니다.

가상환경을 지우는 방법은 deactivate 후 해당 폴더를 삭제하면 됩니다.

파이썬이 제대로 내가 원하는 환경(python 3.5)에서 돌아가고 있는지 확인하려면 다음을 실시합니다.

C:\> activate MYENV
(MYENV) C:\> python

>> import sys
>> print (sys.version)

패키지 설치

파이썬을 데이터 분석에 사용하기 위해서는 몇가지 패키지가 추가 설치되어야 합니다.

패키지 설치는 다음 명령어를 사용합니다:

(MYENV) C:\> pip install PACKAGENAME

pip install 대신 conda install 명령어를 사용하기도 하지만 Anaconda Library에 없는 것들도 있어서 pip 명령어를 선호합니다.

머신러닝에서 기본적으로 사용하는 패키지는 다음과 같습니다:

참고로, numpy의 경우 윈도우에서는 www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/ 사이트에서 numpy+mkl 버전을 다운받아 설치해야 합니다. 현재 가상환경은 python 3.5버전이므로 cp35 라고 적힌 파일을 다운받읍시다. 시스템(32bit/64bit)에 주의합니다.

CMD 상에서 아래와 같이 패키지를 설치합니다:

(MYENV) C:\> pip install c:\Users\User\Downloads\numpy-1.12.1+mkl-cp35-cp35m-win_amd64.whl1
(MYENV) C:\> pip install pandas
(MYENV) C:\> pip install scipy # 에러시 직접 다운로드
(MYENV) C:\> pip install matplotlib
(MYENV) C:\> pip install sklearn

참고로 CMD 에서 붙여넣기를 하려면 좌상단 아이콘 우클릭 > 편집 > 붙여넣기 를 하면 됩니다.

제대로 설치되었는지 확인하기 위해서는 파이썬을 실행하여 다음 명령어를 입력합니다. 아무 메시지도 뜨지 않는다면 정상적으로 설치된 것입니다.

C:\> activate MYENV
(MYENV) C:\> python

>> import numpy
>> import pandas
>> import scipy
>> import matplotlib
>> import sklearn

파이썬에서 빠져나오기 위해서는 Ctrl+Z 를 입력합니다. CMD 에서 빠져나오려면 exit 를 입력합니다.

>> ^Z

(MYENV) C:\> exit

Error: import matplotlib 에서 에러가 나는 경우

다음 자료를 참고하였습니다:

파이썬 오류로 나타나는 현상입니다.
C:\ProgramData\Anaconda3\envs\MYENV\Lib\site-packages\matplotlib\font_manager.py 혹은 C:\Users\USERNAME\AppData\Local\conda\conda\envs\MYENV\Lib\site-packages\matplotlib\font_manager.py
를 열고 win32InstalledFonts() 함수를 찾아 다음과 같이 수정합니다:

key, direc, any = winreg.EnumValue( local, j)
if not is_string_like(direc):
    continue
if not os.path.dirname(direc):
    direc = os.path.join(directory, direc)
direc = direc.split('\0', 1)[0] # 이 부분만 수정하면 됩니다.

Pycharm (IDE) 설치

IDE란 Integrated Development Enviornment (통합개발환경) 를 말합니다.

R 이 익숙한 분들에게, Python 이 R 이라면 IDE 는 R-Studio 를 말합니다.

참고: R 은 요즘 VisualStudio 로 많이 쓴다고 합니다. R 보다 Python 이 대체로 더 빠르다고 합니다.

Pycharm 홈페이지에서 community 버전을 다운받아 설치합니다.

Pycharm에서 가상환경(Virtual Enviorment) 선택 방법:

Jupyter 실행

Jupyter Notebook 은 파이썬 코드를 한줄 한줄 실행하며 바로 결과를 볼 수 있어 교육 목적으로 적당합니다. 마크다운 형식으로 노트를 작성하는 것도 가능합니다. 브라우저에서 실행되므로 설정에 따라 외부접속도 가능해서 실제 개발환경으로도 좋습니다.

실행 방법: cmd 에서 가상환경에 들어간 뒤 다음을 실행합니다.

C:\> activate MYENV
(MYENV) C:\> jupyter notebook

익스플로러에서는 잘 실행되지 않을 수도 있습니다. 이 경우 크롬을 기본 브라우저로 설정하고 실행합니다.

Jupyter 를 실행했다면 새로운 파이썬 노트를 만들어봅시다. 새로운 노트를 만드는 방법은 우상단 아이콘을 클릭합니다.

Jupyter Notebook에서 다음을 실행해봅시다: (실행은 shift+Enter)

print("Hello World!")

다음을 실행하면 jupyter notebook 이 실행중인 파이썬 버전을 확인할 수 있습니다. 가상환경 설정과 동일한지 확인해두는 것이 좋습니다.

import sys
sys.version
sys.version_info

jupyter notebook 을 종료해도 cmd 창에는 여전히 실행 중인 것을 확인할 수 있습니다. Ctrl+C 를 입력하면 종료됩니다.

Appendix: Anaconda Python 삭제

다음 자료를 참고하였습니다:

윈도우에서 Anaconda 를 삭제하는 방법입니다.

cmd 에서 다음과 같이 삭제 패키지를 실행합니다:

C:\> conda install anaconda-clean
C:\> anaconda-clean
C:\> anaconda-clean --yes

윈도우 제어판 > 프로그램 제거 > Python 3.6 (Anaconda)

Appendix: Jupyter notebook 외부접속 설정

다음 자료를 참고하였습니다:

포트포워딩이 익숙한 경우 보안을 위해 바꿔줍시다.

포트포워딩
iptime config 192.168.0.1
포트포워딩 설정 외부 8888 내부 8888

방화벽 인바운드 규칙 설정
windows 방화벽 고급설정
인바운드 규칙 > jupyter 8888 허용

jupyter config 설정
터미널에서 다음을 입력하면 config 파일이 생성됩니다.

$ jupyter notebook --generate-config

jupyter 에서 다음 코드를 실행해서 암호에 사용될 key 값을 뽑습니다.

In [1]: from notebook.auth import passwd

In [2]: passwd()
Enter password:
Verify password:
Out[2]: 'sha1:q2df542sd425:542hj2ae754682edk542sd25302d227f0ca7bdf541'

jupyter_notebook_config.py를 열어서 아래의 내용을 입력합니다.

# Password to use for web authentication
c = get_config()
c.NotebookApp.password =
u'sha1:q2df542sd425:542hj2ae754682edk542sd25302d227f0ca7bdf541'

참고: sha1 값은 설정한 패스워드에 따라 달라집니다. 예시에 들어간 sha1 값은 임의로 수정한 값입니다.

다음을 추가로 수정합니다.

# The IP address the notebook server will listen on.
# c.NotebookApp.ip = 'localhost'
c.NotebookApp.ip = '192.168.0.1' #jupyter 구동 PC 내부 IP
# c.NotebookApp.port_retries = 50
c.NotebookApp.port_retries = 8888

Appendix: Jupyter Notebook 에서 R kernel 설정

다음 자료를 참고하였습니다:

현재 환경(current environment)에 R Essentials를 설치할 때

(MYENV) C:\> conda install -c r r-essentials

새로운 환경(MYENV)을 만들어 R Essentials를 설치할 때

C:\> conda create -n MYENV -c r r-essentials

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Hyeongjun Kim

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Financial Economist, Data Scientist, and Hearthstone Player

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