아나콘다로 맥북에 주피터 랩/주피터 노트북 설치하기 (파이썬 개발환경 구축)

파이썬 개발환경 구축하기 - 아나콘다 주피터랩/주피터노트북 설치방법

    파이썬 개발 환경을 구축하고자 아나콘다(Anaconda)를 설치하는 방법에 대해 기록한다. 사실 제목에는 아나콘다를 먼저 썼지만, 보다 맞는 제목은 아나콘다로 주피터 노트북/주피터 랩 설치하기가 맞을 것 같다. 덤으로, 커맨드 라인으로 주피터 노트북/ 주피터 랩을 설치하는 방법까지 함께 다룬다. 그리고, 좀 더 스코프를 줄이자면 주피터 랩 설치하기라고 할 수 있을 것이다.

     

    아나콘다 설치

    https://www.anaconda.com/products/individual

    64 Bit Graphical User Installer를 선택하여 설치한다. 특별히 다르게 설정할 내용은 없고 클릭만 누르면 기본적인 설치는 완료된다. 설치를 완료하면, Anaconda-Navigator가 설치가 되고, 이를 실행하면 다음과 같은 창을 볼 수 있다.

    설치는 끝. 설치만이라면 정말 이것으로 끝이라고 해도 될지도 모른다. 결국, 아나콘다를 설치함으로써, 주피터 노트북과 주피터 랩까지 설치를 완료한 셈이 되었다.

     

    아나콘다 없이 개별 설치한다면?

    설치는 pip, pipenv, conda 명령어로 설치할 수 있으나, pip 기준으로 작성하면 아래와 같다.

    • 주피터 노트북
      $ pip install jupyter
      $ jupyter notebook
    • 주피터 랩
      $ pip install juypterlab
      $ jupyter lab
      그 외 설치 방법은 아래의 링크를 참조하면 된다.
     

    Installation — JupyterLab 3.0.0 documentation

    JupyterLab can be installed using conda, pip, pipenv or docker. Usage with private NPM registry To install extensions, you will need access to a NPM packages registry. Some companies do not allow reaching directly public registry and have a private registr

    jupyterlab.readthedocs.io

     

    패스 찾기 혹은 설정하기

    그런데, Anaconda-Navigator를 통해 주피터를 실행할 수 있다는 이야기는 이미 내 컴퓨터에 이미 주피터가 있다는 이야기이다.

    $ which jupyter

    를 실행해 보면, jupyter가 설치되어 있는 디렉토리를 확인할 수 있다. 설치경로/bin을 path로 추가해 두면, 주피터를 커맨드 창에서 실행할 수 있을 것이다. 요약하면,

      1. 주피터 노트북이나 주피터 랩을 커맨드라인에서 설치: 당연히 path가 잡힌다.
      1. 아나콘다로 설치한 후, 네비게이터에서 클릭해서 실행하기
      1. 아나콘다로 설치한 후, 별도 패스 설정하기: 커맨드라인에서 실행 가능
      1. 아나콘다로 설치했지만, 커맨드라인에서 한번 더 설치: 패스만 추가로 설정될 것이다.
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    실행화면 비교

    주피터 노트북과 주피터 랩의 실행 화면을 비교하면 아래와 같다.

    • 주피터 노트북 실행화면

    • 주피터 랩 실행화면

     

    개발용 가상 환경 설정

    가상 환경을 설정하는 이유는, 앞서 pyenv/virtualenv 등의 포스트에서 언급한 바와 이유가 같다. 의존성 관리 및 제어 때문이다. 혹시라도 충돌이 있을 수 있는 라이브러리 셋이 있을 수 있고, 파이썬의 버전이 달라질 수도 있다. 게다가 네임스페이스를 제어하여, 나중에 의존성 집합을 export (freeze)할 수도 있기 때문이다. export한 의존성은 나중에 import도 쉽게 할 수 있다.

      • CLI(커맨드라인)
        • 버전 확인
          현재 conda 버전은 다음과 같이 확인한다.
        • $ conda --version conda 4.8.5
        • 가상 환경 생성
          conda의 가상 환경은 아래와 같이 실행하면 생성할 수 있다. -n 뒤에는 가상환경 이름을, --python 뒤에는 버전을 명시한다.
        • $ conda create -n mydev --python=3.8
        • 활성화
        • $ conda activate mydev (base) luran@MacBook-Pro  ~  conda activate mydev (mydev) luran@MacBook-Pro  ~ 
        • 비활성화
        • $ conda deactivate (mydev) luran@MacBook-Pro  ~  conda deactivate (base) luran@MacBook-Pro  ~ 
      • GUI (아나콘다)
        아나콘다의 화면상에서는, 가상 환경 옵션 설정을 UI로 설정/제어할 수 있다.
        1) Environments 탭을 선택하면, 위와 같은 화면이 뜬다.
        2) 위의 커맨드를 통해 만든 가상 환경도 노출된다. 즉, 호환가능하다.
        3) Installed -> Not Installed로 바꾸고, 검색창에 키워드를 입력하면 패키지 이름을 추려서 볼 수 있다. (예: pandas)
        4) 원하는 패키지를 클릭해서 선택 설치할 수 있다.

     

    주피터 노트북 vs 주피터 랩

    주피터 노트북과 주피터 랩의 차이는 무엇인가? 한 마디로, 주피터 랩이 주피터 노트북의 차세대 버전이라 생각하면 될 것이다. UI상으로도 주피터 랩이 훨씬 수려하다. 멀티탭과 여러 확장 프로그램도 지원한다. 주피터 노트북에서 작성한 파일은, 주피터 랩에서도 사용 가능하다. 그리고, URL 뒷부분을 lab -> tree로 변경하는 것만으로 주피터 노트북으로 곧바로 전환된다.

    • 주피터 랩 URL
    • 주피터 노트북 URL

     

    더 보기

    * 대체제로 구글 코랩을 활용할 수도 있다.

     

    구글 코랩 (Google Colab) 시작하기

    구글 코랩(Google Colaboratory)은 구글에서 제공하는 Jupyter Notebook이다. 대신, 인프라는 구글 클라우드를 기반으로 하기 때문에 개개인의 PC 보다 오히려 좋은 성능 및 접근성을 제공하고 있다. (보안

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