파이썬 학습을 위해서 먼저 파이썬 개발 환경을 구축하도록 합시다.
일단 필요한 것을 살펴보면..
먼저 파이썬 런타임 모듈을 설치해야겠죠.
지난 글(https://aidalab.tistory.com/53)에서 잠시 언급했듯이 파이썬은 2.x 버전과 3.x 버전이 있는데 둘 사이의 호환은 제대로 되지 않습니다.
또한 2.x 버전은 마지막 버전이 공식적으로 배포되었고 더 이상의 버전 업은 없다고 합니다.
따라서 우리는 3.x 버전을 기준으로 설치해야 합니다.
파이썬 공식 싸이트(https://www.python.org/)에서 최신 안정판을 다운로드하여 설치할 수 있습니다.
파이썬 공식 싸이트에서 윈도우용 설치파일과 MacOS 용 설치 파일을 다운로드 할 수 있습니다.
설치 파일을 다운로드 한 후 실행하는 것으로 쉽게 파이썬 런타임 모듈을 설치할 수 있습니다.
리눅스 사용자용 설치파일(또는 설치용 쉘)을 제공하지 않으며 소스코드를 다운로드하여 직접 빌드시킬 수 있습니다.
그런데 리눅스, MacOS의 경우, 기본적으로 파이썬 런타임 모듈이 OS에 포함되어 있기 때문에 그대로 사용하시거나 최신 버전으로 업데이트하여 사용하실 수 있습니다.
리눅스(우분투 계열)는 근래의 배포판에는 파이썬 3.x가 설치되어 있으므로 별로 신경쓸 것이 없습니다만 MacOS의 경우는 제가 Macbook을 잠시 사용했던 2018~2019년 사이에는 기본 버전이 2.x 였습니다(지금은 어떤 버전이 기본설치되어 있는지 모르겠네요).
만약 2.x 버전만이 설치되어 있다면 설치파일을 다운로드하여 설치하거나 소스코드를 다운로드하여 직접 빌드하시면 됩니다.
아래의 이미지는 우분투 18.04 LTS를 기반으로 개발된 리눅스민트 19.3에서 오늘(2020.06.12) 최신 업데이트를 수행한 후, 파이썬의 버전을 확인한 것입니다.
기본 설정은 아직 2.7 버전대로 되어 있네요.
Python3을 실행하면 3.6 버전대를 실행할 수 있습니다.
파이썬 최신 버전인 3.8 버전대는 아직까지 리눅스계열에서 바로 설치할 수 있는 파일이 제공되지 않습니다.
소스코드를 직접 다운로드하여 빌드하여야 하는데 명령어(방법)는 아래와 같습니다.
먼저 소스설치에 필요한 라이브러리들을 설치합니다.
$ sudo apt-get install build-essential checkinstall
$ sudo apt-get install libreadline-gplv2-dev libncursesw5-dev libssl-dev \
libsqlite3-dev tk-dev libgdbm-dev libc6-dev libbz2-dev libffi-dev zlib1g-dev첫번째 명령구문에서 build-essential는 C/C++ 코드를 컴파일 할때 사용하는 기본 헤더 및 라이브러리 파일들을 설치해주는 패키지입니다.
그리고 checkinstall은 리눅스용 설치 패키지를 쉽게 만들어주는 프로그램입니다.
두번째 명령구문은 컴파일에 사용되는 다양한 라이브러리들을 설치합니다.
다음으로 파이썬 소스코드를 다운로드합니다.
소스코드의 다운로드는 꼭 아래의 명령을 사용하지 않고 공식 싸이트에서 다운로드해도 됩니다.
$ cd /opt
$ sudo wget https://www.python.org/ftp/python/3.8.1/Python-3.8.1.tgz
$ sudo tar xzf Python-3.8.1.tgz
다운로드한 소스코드를 빌드합니다.
$ cd Python-3.8.1
$ sudo ./configure --enable-optimizations
$ sudo make altinstall이상의 방법으로 최신버전(2020.06.12 기준 3.8.3)을 빌드, 설치할 수 있습니다.
다음으로 파이썬 모듈이 실행되기 위한 각종 환경을 설정해야 합니다.
윈도우의 경우 파이썬 설치 파일을 실행할 때 "Add Python 3.x to PATH"라는 항목을 체크하고 설치한다면 기본적인 경로와 환경은 자동으로 설치됩니다.
전혀 어려울 것이 없죠.
MacOS 또는 리눅스의 경우 사용자의 환경에 따라 필요한 경로, 편의성을 위한 설정 등을 지정해주면 됩니다.
마지막으로 우리가 사용할 라이브러리들을 설치합니다.
우리가 사용할 라이브러리들을 설치해줍니다.
일반적으로 가장 많이 사용되는 라이브러리는 NumPy, SciPy, Pandas, Matplotlib 등이 있습니다.
AI / 머신러닝, 특히 딥러닝을 학습하고 관련 개발을 하고자 하신다면 TensorFlow, Keras, PyTorch 등을 선택하고 설치하시면 됩니다.
$ pip install numpy와 같이 pip 명령으로 설치할 수 있습니다.
지난 글에서 다양한 개발환경에 따라 충돌이 있을 수 있고, 쓸데없는 라이브러리를 포함하여 메모리 낭비가 있을 수 있다고 설명드렸습니다.
그 때문에 가상환경을 설정하여 사용할 것을 권장하고 있는데, Virtualenv, Anaconda 등 몇 가지의 지원 도구들이 있습니다.
취향에 맞는 것을 사용하여 가상환경을 구성하시면 되며 저는 Anaconda를 추천드립니다.
윈도우, MacOS, 리눅스 모두에서 동일한 인터페이스(내비게이터)를 사용하여 가상환경을 관리할 수 있으며 귀찮은 명령어를 직접 입력하지 않아도 쉽게 사용할 수 있습니다.
Anaconda를 사용할 때에는 내비게이터를 사용하지 않고 conda 명령을 이용하여 관라할 수도 있습니다.
$conda create -n myenv python=3.8 # myenv라는 이름으로, 3.8버전을 기준으로 가상환경 생성
$conda activate myenv # myenv 가상환경 활성화
(myenv) $conda install numpy # numpy 라이브러리 설치(가상환경 내부에)
(myenv) $conda deactivate # 가상환경 비활성화
$conda env remove -n myenv # myenv 가상환경 삭제위의 예시 외에도 다양한 명령어가 있으니 conda 명령을 검색하여 필요한 구문을 찾아서 사용하시면 됩니다.
저는 각 OS에서 동일하게 사용할 수 있기도 하고, 귀찮기도 해서 그냥 Anaconda 내비게이터를 사용합니다.
이것으로 기본적은 파이썬 개발환경의 구축이 완료되었습니다.
다음 글에서는 파이썬 기초문법에 대하여 살펴보도록 하겠습니다.
'개발 도구들 > Python' 카테고리의 다른 글
| 파이썬으로 프로그래밍에 도전하자(3) (0) | 2020.12.08 |
|---|---|
| 파이썬으로 프로그래밍에 도전하자(2) (0) | 2020.12.07 |
| 파이썬으로 프로그래밍에 도전하자(1) (0) | 2020.12.06 |
| 입문편: 파이썬 문법 기초 (2) | 2020.06.17 |
| 입문편: 파이썬을 시작하기 위한 준비작업에 대하여 (0) | 2020.05.22 |