오늘의 강의
Python의 특징
자료구조, 데이터 핸들링이 쉽다.
쉽게 프로그래밍에 적응 할 수 있도록 디자인 된 언어
C계열의 언어는 -> 하드웨어에 의존적인 프로그래밍이 가능
가능보다는 그게 좋다.
왜냐하면 성능이 좋기 때문에.
자바 -> 객체지향 언어. 유지보수에 특화. 구현하기가 쉽지 않다.
파이썬 -> 데이터 쪽에 특화. 데이터 처리에 있어서 쉽고 빠르다.
- 러닝커브가 스무스하기 때문에 배우기가 쉽다.
- 무료로 사용이 가능하다.
- 가독성이 높은 코드
- 다양한 분야에 이용이 가능. 하지만 데이터 처리쪽에 치중.
기본적으로 모든 언어가 모든 것은 가능하다.
다만 작성하기가 어려워서, 해석하는게 어려워서 등등의 이유로 특화된 언어가 있다.
(특화 시키려고 그 언어를 만든건 아닌데, 만들고 보니 특화된 부분이 있더라. 이런느낌)
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Python 개발환경 설정
무조건 최신 버전이 좋은건 아니다.
왜냐하면 텐서플로어등 다른 프로그램의 호환 문제가 생길 수도 있다.
3.8버전이 대체로 좋고
그 중에서도
Download Windows installer (64-bit)
를 다운받았다. 3.8.10
다운받은 것을 그냥 사용할 수는 없기 때문에
통합개발환경 (IDE)를 설치
파이썬을 이용할 IDE로 파이참을 이용할때
뉴 프로젝트로 생성할때
Create a main.py welcome script 는 체크를 풀자
Anaconda 환경에서 Jupyter Notebook을 이용
Anaconda: Python으로 데이터분석쪽 작업을 쉽게 하기 위한 개발 환경
가상환경을 만들어서 사용.
내가 파이썬으로 프로그램을 개발하고 싶을때
-일반 파이썬 프로그램
-Web Program
-데이터분석 프로그램
3가지의 프로그램을 대표적으로 만들 수 있다.
각 프로그램의 유형마다 사용하는 라이브러리가 다르다.
Anaconda 설치 후에는
Anaconda prompt 를 실행해야한다.
기본적으로 아나콘다는 base 가상환경을 사용할 수 있다.
우리가 사용할 가상 환경을 하나 새롭게 만들 것이다.
보통 짓는 이름은 conda create -n data_env python=3.8 openssl
처음에 틀렸었다. -n을 - n으로 했다.
4. 현재 존재하는 가상환경의 list를 확인하는거는
conda info --envs
base * C:\Users\danie\anaconda3
data_env C:\Users\danie\anaconda3\envs\data_env
이렇게 출력하게 되었을때, 출력 값의 앞에 *이 붙어있느 것이 현재 잡혀있는 환경이다.
그 가상환경을 전환해주려면 위의 상황에서는
conda activate data_env
라고 해주면 변경된다.
변경되면 기존에는 (base) ~~~였는데
(data_env)~~~로 변경될 것이다.
5. 만들어줬고, 메인으로 변경해준 가상환경인 data_env
는 일종의 방이고
방에 가구들을 들여놓는게 라이브러리다.
그 라이브러리를 설치해줘야한다.
여기서는
conda install nb_conda
를 해준다. 이걸해줘야 주피터 노트북을 이용가능하기 때문이다.
그러면 data_env라는 방에서 무언가를 할 준비가 끝났다.
이제는 Web 기반의 주피터 노트북을 사용한다고 한다.
아마 구글 코랩 말씀하시는거같다.
이제는 주피터 노트북 사용을 위한 환경을 설정해야한다.
환경설정파일을 생성해서 내용을 수정하면 된다.
jupyter notebook --generate-config
notepad ++를 다운받았고
보통 탐색기상에서 "보기"
맨 끝에 "옵션" 눌러서 다시 고급설정의 보기에서
"숨김 파일, 폴더 및 드라이브표시" 체크
와 알려진 파일 형식의 파일 확장명 숨기기 체크 빼주기
notepad++ 로 그 파일 열어주고
글씨찾기로 notebook_dir
찾아주고 주석처리#을 지우고
공백있는것도 추가로 지워준다.
notebook_dir = ''
의 ''공간에 차후에 저장될 경로를 설정해줘야한다.
그리고 그 경로는 c드라이브에 jupter_home라는 이름의 폴더를 새로 만들었다.
그래서 '' 안에는 c:/jupter_home
라고 써놓았다.
이제 IDE로 주피터 노트북을 실행하면 된다.
jupyter notebook
아나콘다 프롬프트로 실행해서
브라우저로 띄우는 명령어가 안나왔다면
거의 최하단쪽에
http://localhost:8888/?token=65173ced7622bc148faa6184a690a0f53828618f20229112
이런게 있다. 여기로 들어오면 된다.
주피터노트북 내부에선
# cell(셀)
# cell안의 코드를 실행시키려면 ctrl + enter
print('Hello World')
print('안녕하세요!!')
# 만약 새로운 cell을 만들려면 above, below
#그리고 abobe의 단축키 a는 위에, below의 단축키는 b
# cell안의 에디터 영역에 있을때는 초록색 윤곽으로 잡히는데, 왼쪽 빈공간에 마우스를 찍으면 파란색 윤곽으로 바뀐다. 이때 단축키 사용이가능.
주피터 노트북 사용중에는 그것을 실행했던 매개체를 계속 켜두어야한다.
이 경우에선 아나콘다 프롬프트 를 계속 켜두어야한다.
만약 주피터 노트북을 끄고싶다면
아나콘다 프롬프트에서 컨+c를 계속 누르면 꺼진다.
Jupyter notebook의 단점은
web 기반의 IDE이다보니 assist 같은 기능이 잘 안된다.
assist 는 자동완성기능을 의미
그래서 Pycharm으로 작성하고 Anaconda통해서 Jupyter notebook에서 실행하는게 바람직하다.
python의 특장점 다시 정리
jupyter notebook을이용하면 interactive programming 가능
데이터분석 library가 아주 많다.
데이터분석에는 아래의 프로그램을 이용한다.
-R (통계를 잘 모르는 사람도 통계적 프로그램을 쉽게 만들 수 있도록 해주는것)
데이터분석에 최적화 되어있고 다른 컴퓨터 시스템에 연동시키기는 좋지 않다.
-Python
분석기능 + 프로그래밍 기능.
python은 하위 호환성이 없다.
- 파이썬 내에도 여러가지 버전이 있는데, 최신 업데이트 되는 버전이 과거의 버전을 커버하지 못한다.
(옛날에 짠 프로그램도 수행시켜줄 수 있어야하는데 안된다.)
python 2.n 버전과 python 3.n 버전에서는 호환이 안된다.
진짜 졸라 재밌다.
게임 하는거 보다 재밌다.
이게 왜 재밌는지도 이해가 되진 않는데
암튼 재밌다.
뭐 이런 재밌음이 언제까지 갈진 모르겠지만
그렇다 한들 지금의 재밌음을 버릴 이유는 되지 않는다. 지금의 재밌음을 즐기자.
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