[Python] 파이썬_파이썬 환경 구성과 주피터 노트북을 통한 마크다운 사용

 

 

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데이터 분석을 위한 Python

 

✔️ 파이썬 환경 구성

✔️ 마크다운 생성

 

 

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✔️ 파이썬 환경 구성

 

 

 

 

Miniforge

구글에서 Miniforge 검색하여 다운로드

Miniforge : 가장 가벼운 설치 도구, conda-forge 채널만 사용, 불필요함을 줄여서 빠르고 간단함
Anaconda : 무거운 설치 도구, 많이 패키지 미리 포함(무거운 이유), 기본 채널 사용(초보자 사용 용이)
Miniconda : 중간 크기 설치 도구, 기본 채널 사용, 패키지 별도 설치 필요

GitHub - conda-forge/miniforge: A conda-forge distribution.

 

 

 

 

파이썬(Python)

프로그램, 웹 서비스 개발한하는 경우 사용하는 프로그래밍 언어로 최근까지 3.13 버전까지 발전
각 개발환경에 따라 다른 버전의 파이썬 필요하기 때문에 패키지 충돌이 생길 수 있음

파이썬(Python) 사용하는 이유
1. 초보자도 쉽게 배울 수 있는 문법이 다른 언어에 비해 쉬움
2. 다양한 분양에 활용 가능 (웹 서버, 머신러닝, 딥러닝 등)
3. 대부분의 운영체제에서 큰 제약 없이 사용 가능

Download Python

 

 

+

 

 

Pytorch와 tenserflow

tenserflow : 구글에서 개발, numpy 1.1까지 지원 -> 파이썬 3.6~3.9 버전까지 지원
Pytorch : meta에서 개발, numpy 2.0까지 지원 -> 파이썬 3.9~3.12 버전까지 지원
(서로 다른 버전을 사용하기 때문에 conda를 통한 가상 환경을 따로 구성해 사용하는 것을 권장)

 

 

 

 

파이썬 환경 구성

cmd 명령어 및 파이썬 환경 구축

cmd 명령어
conda activate <가상환경명> : 가상 환경 켜기
conda deactivate : 가상 환경 끄기
conda create -n 가상환경명 python=버전 : 가상 환경 만들기
conda install 패키지명 : 패키지 설치(버전에서 충돌이 나지 않는 것 위주로 설치 / conda-forge에서 가져옴)
conda list : 설치된 패키지 확인
conda info --envs : 가상 환경 목록 보기 c
onda remove -n 삭제할 가상환경명 --all : 가상 환경 삭제
cd 파일위치 / cd .. : 폴더 이동
pip install 패키지명 : 파이썬에서 패키지 설치(pypi에서 가져옴)


가상 환경에 파이썬 설치
 cmd 명령어창 -> cd miniforge3 -> cd condabin -> conda init -> conda activate
-> conda create -n 가상환경명 python=파이썬 버전 설정


주피터 노트북 설치 및 작업 폴더 설정
cmd 창에 (base)C:\Users\윈도우 사용자명> 나오는지 확인
(혹은 conda activate 가상환경명으로 접속한 경우는 (가상환경명)으로 표시)
-> conda install jupyter notebook (주피터 노트북 설치 : 중간에 y 눌러서 설치 진행)
-> jupyter notebook --generate-config
-> c 드라이버에서 사용자 파일에 .jupyter 파일에 들어가서 jupyter_notebook_config 파일 열기
-> ctrl + F로 _dir 부분 찾아 주석을 제거하고(## 제거) 뒤에 원한는 파일 경로 작성하고 저장
-> cmd 창에 conda activate 가상환경명 -> jupyter notebook을 켜서 설정한 경로의 파일들이 나오는지 확인

+ Mamba 빠르게 설치 가능
conda install mamba -> mamba install 패키지명(Miniforge에서 Mamba 추가하면 더 빠르게 설치 가능)

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✔️ 마크다운 생성

 

 

 

 

목록과 제목 작성

코드 부분을 클릭하고 m을 누르면 markdown 작성으로 변함

markdown 
# h1 
## h2
- 목록
- 목록2
    - 세부목록1
    - 세부목록2

(h1은 큰 제목, h2는 중간 제목으로 나오고 -는 점을 붙여서 표현)

 

 

 

 

굵은 글씨와 링크, 이미지와 수식 삽입

markdown 
**내용 굵게 나타내기**
[네이버링크](https://www.naver.com)

- 수식 넣기
$$ A \over B $$

(**은 글을 굵게(bold) 처리, []와 ()는 링크를 ![]()는 사진을 넣는 기호,

해당 수식은 A/B처럼 분수로 표시됨)

 

 

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이번 내용에서는 Miniforge를 통한 파이썬 설치와 주피터 노트북을 통해 마크다운 생성에 대해 알아보았습니다.

데이터 분석을 하기 위해서는 가장 꾸준히 공부해야 하는 언어는 파이썬(Python)이라고 생각합니다.

앞으로 꾸준히 파이썬(Python) 내용을 공부하고 정리할테니 파이썬 코딩에 도움이 되었으면 좋겠습니다.

 

 

데이터를 가져오고 저장되는 DB에 대한 이해와 SQL 활용 능력도 중요하므로 

제가 작성한 데이터 분석을 위한 SQL 글에 들어가서 DB와 MySQL에 대해 공부하면 좋을 것 같습니다.

'SQL/데이터 분석을 위한 MySQL' 카테고리의 글 목록

 

 

또한 데이터 크롤링을 위해서 웹개발 언어에 대한 이해도 필요하기 때문에

제가 작성한 데이터 분석을 위한 HTML / CSS / Javascript 글에 들어가서 웹 개발 언어에 대해 공부하면 좋을 것 같습니다.

'HTML & CSS & Javascript/데이터 분석을 위한 웹 개발 언어' 카테고리의 글 목록

 

 

제 블로그에 방문하면 데이터 분석과 관련된 다양한 정보들이 준비되어 있으니 

관심 있는 분들은 방문해서 좋은 정보 얻어가시길 바랍니다.

ECODATALIST