들어가며
Anaconda Python 가상환경에서 Jupyter Notebook 실행하는 법에 대해서 살펴보도록 하겠습니다. 이번 포스팅에서는 특히 Anaconda Navigator에서 가상환경(virtual environments)을 만들고, 만든 가상환경에서 Jupyter Notebook의 .ipynb파일을 구동하는 방법에 대해서 배워보도록 하겠습니다.
본 포스팅 관련 유튜브 영상도 공유하오니 도움이 되시길 바랍니다.
🕒 타임스탬프:
00:00 본 영상 프로젝트 결과물 미리보기
00:12 본 영상으로 당신이 배울 수 있는 것
01:12 파이썬 확장자 py와 ipynb 차이점
05:04 본 영상을 따라하기 전 먼저 해야할 일
06:22 본 영상에서 다루게 될 코드 다운로드
07:36 Anaconda Navigator 열기
08:08 python 가상환경의 필요성
09:30 Anaconda Navigator에서 가상환경 만들기
11:50 cmd창으로 가상환경 접근하는 법
12:30 가상환경에 jupyter notebook 설치 및 파일 여는법
13:08 한국부동산원_시계열_전처리.ipynb 파일 실행 및 디버깅
20:10 ModuleNotFoundError chatgpt 디버깅 및 pandas 모듈 설치하기
22:22 cmd창으로 가상환경에 모듈 설치하는 법
24:08 jupyter notebook에서 selenium 모듈 설치하는 법
26:14 jupyter notebook에서 webdriver_manager 모듈 설치하는 법
27:50 ChatGPT로 ImportError 디버깅 하는 법 및 openpyxl 모듈 설치하기
32:26 한국부동산원_시계열_전처리.ipynb 파일 실행 및 결과 확인하는 법
33:56 Python 포기하지 않고 끝짱내는 법
파이썬 파일 확장자: .py와 .ipynb 차이점
동일한 내용의 파이썬 코드가 담긴 파일이라도 파일명의 확장자가 .py 또는 .ipynb 일 수 있습니다. (물론 메모장으로 두 파일을 열어서 비교해 보면 .ipynb파일의 코드가 훨씬 많은 것을 확인할 수 있습니다. py파일에 있는 코드 외에도 Jupyter Notebook의 cell 및 output 등의 내용들이 추가되기 때문입니다.)
파일형식
.py파일은 메모장 등에서 작성한 파이썬 코드를 말합니다.
반면 .ipynb파일은 오늘 살펴볼 Jupyter Notebook에서 작성한 파이썬 코드를 뜻합니다.
실행 방식
.py파일은 파이썬 인터프리터에서 직접 실행됩니다. 반면 .ipynb파일은 Jupyter Notebook 환경에서 실행할 수 있습니다.
User Interface (사용자 편의성)
.py파일은 명령줄 또는 스크립트를 통해서 실행되기 때문에 사용자와 상호작용 측면에서 제한적 입니다. 반면 .ipynb파일은 Jupyter Notebook에서 코드와 문서를 함께 작성하고 단 한 줄의 코드라도 실행 결과를 실시간으로 즉시 확인할 수 있는 등 .py파일에 비해서 사용자와 상호작용이 비교적 수월합니다.
하지만 나중 파이썬 코드의 완전 자동화 구축(윈도우 스케줄러 등)을 위해서는 .ipynb보다는 .py파일로 작성해야 된다는 점 도 아울러 알아두시면 좋겠습니다.
본 포스팅을 따라하기 위해서 먼저 해야할 일
사실 제가 가상환경에서 위 다운로드 코드 중에서 .ipynb 파일을 실행하는 이유는 각종 모듈 등을 어떻게 설치하는지와 모듈이 설치되어 있지 않았을 때 나타나는 오류 메세지 그리고 이를 디버깅하는 방법에 대해서 알려드리기 위함입니다.
본 블로그 글을 통해서 여러분은 어떻게 Jupyter Notebook으로 Python코드를 다루게 되는지를 배우게 될 것 입니다.
파이썬(python) 사용을 위한 아나콘다(Anaconda) 설치 방법 정리(2024.07기준)
우선 위 포스팅을 통해서 Python이 포함된 Anaconda 패키지를 설치합니다. 왜 Pytohn 단일 제품을 다운로드 받지 않고 이렇게 Python프로그램이 포함된 Anaconda 패키지를 사용하는 이유에 대해서는 아래 포스팅을 참고하시기 바랍니다. Anaconda 사용의 실익을 알아야 이를 잘 활용할 수 있습니다.
Anaconda를 사용하는 이유: 초보자를 위한 Python 환경 설정의 필수 도구
그리고 본 포스팅에 등장하는 Python 가상환경이 필요한 이유도 아울러 살펴보시기 바랍니다. Python 가상환경 필요성을 알면 아래 포스팅도 잘 이해가 될 것 입니다.
Anaconda에서 Python 가상환경이 필요한 5가지 이유: 초보자도 알아야 할 필수 개념
본격적으로 Anaconda 패키지에 들어있는 Jupyter Notebook으로 Python 코드를 실행하기에 앞서서 주간아파트시계열 전처리 자동화 코드 .ipynb (주피터노트북 확장자명) 파일의 Python 코드를 다운로드 받도록 하겠습니다.
https://github.com/yangyunho/r1_week_series_preprocessing
처음엔 제발 코드 한 줄 한 줄에 너무 매몰되지 마시기 바랍니다. 대신 어떻게 프로그램을 구동하고 작동시키는지에 대한 과정에 집중하시기 바랍니다. 즉 혼자서 기억을 더듬으면서 제가 하는 순서대로 실행할 수 있다면 정말 잘 배우신 것입니다.
자!! 시작하도록 하겠습니다.
Navigator에서 Python 가상환경 만들고 전처리 자동화 프로젝트 실행 하기
Anaconda Navigator 구동하기
위 포스팅에서 아나콘다를 설치하였으면 아래 이미지 처럼 윈도우 탐색기에 anaconda navigator 라고 검색하면 Anaconda Navigator 앱이 조회될 것 입니다.
Anaconda Navigator 가상환경 만들기
Anaconda Navigator 창이 뜨면 아래 그림 처럼 Environments 를 클릭한 후, 가상환경 Create 버튼을 눌러줍니다.
부동산분석 전용 Python 개발환경을 구축할 것 이므로, 가상환경 이름을 reals 라고 하겠습니다. 그리고 Python 버전은 3.10.14 으로 설정합니다.
Anaconda Navigator 가상환경 들어가기
reals 가상환경이 생성된 뒤, Open Terminal 클릭합니다.
reals 가상환경이 실행된 모습을 볼 수 있습니다.
명령프롬프트(CMD)에서 가상환경 실행하기
Anaconda Navigator에서 실행하지 않고, CMD (명령프롬프트)에서 직접 가상환경에 접근하는 방법이 있습니다. 아래 처럼 우선 CMD 창을 열어줍니다.
아래와 같은 명령어를 입력한 뒤 실행합니다.
conda activate reals
앞서 Anaconda Navigator에서 가상환경에 접근한 것 처럼 동일하게 가상환경에 접근한 것 을 볼 수 있습니다.
가상환경에 Jupyter Notebook 설치하기
사실 Jupyter Notebook은 base(root) 가상환경에는 처음 부터 설치되어 있습니다. 하지만 우리가 추가로 만든 reals 라는 가상환경에는 직접 설치해 주어야 합니다.
pip install jupyter notebookCMD창에 위 명령어를 입력 후 실행합니다. 그러면 reals 가상환경에 Jupyter Notebook이 설치됩니다.
C드라이브 아니면 해당 드라이브 이동 후 Jupyter Notebook 구동하기
Jupyter Notebook 설치가 완료 되었으면 이제는 Jupyter Notebook에서 Python 코드를 직접 실행해 보도록 하겠습니다.
우선 C드라이브가 아닌 H드라이브에 있는 .ipynb (쥬피터 노트북 확장자) 파일을 열어야 하기 때문에 C드라이브에서 H드라이브로 위 처럼 이동하도록 하겠습니다.
Jupyter Notebook 에서 폴더 및 파일 열기
그런 다음 폴더 및 파일을 열도록 하겠습니다.
한국부동산원_시계열_전처리 자동화 코드 실행하기
드디어 한국부동산원_시계열_전처리.ipynb 에 접근하였으며, 해당 코드 내 아무곳이나 마우스 커스를 두고 Run 버튼 클릭으로 실행하도록 하겠습니다.
ModuleNotFoundError 디버깅 하는법
다운로드 디렉토리 및 루트 폴더 경로를 입력한 뒤~
어라~!!! ModuleNotFoundError 가 발생했습니다. 이 에러는import pandas as pd (해당 페이지로 pandas 모듈을 가져와서 이제 부터 pd라고 부를께 라는 뜻) 코드 한 줄로 인해서 pandas를 가져와서 사용할려고 하는데 정작 pandas라는 공구(모듈, 패키지)가 설치되어 있지 않았을 때, 발생하는 오류입니다. 즉 해당 모듈을 찾을 수 없다는 뜻이 되겠습니다.
ChatGPT ModuleNotFoundError 해결하기
그래서 해당 오류 메세지를 복사 하여서 그대로 ChatGPT에게 던져서 물어보았습니다.
ChatGPT는 1초의 망설임도 없이 다음과 같은 내용들을 내뱉더군요. ㅋㅋㅋㅋ
위 내용을 통해서 알 수 있었던 사항은 주피터노트북에서 모듈 설치하는 방법은 일반적인 방법과 똑같이 적은 다음 맨 앞에 ! 하나를 추가하면 된다는 사실 입니다.
Jupyter Notebook에서 모듈(패키지) 설치할 경우 사용하는 명령어
#pnadas설치
!pip install pandas
#selenium설치
!pip install selenium
#webdriver_manager설치
!pip install webdriver_manager
#openpyxl설치
!pip install openpyxlJupyter Notebook에서 pandas 모듈 설치하기
위 명령어들 참고하여 앞으로 발생하는 에러들을 디버깅 하였습니다.
Jupyter Notebook에서 selenium 모듈 설치하기
Jupyter Notebook에서 webdriver_manager 모듈 설치하기
Jupyter Notebook에서 openpyxl 모듈 설치하기 (ImportError 디버깅)
Jupyter Notebook에서 Python 코드 실행 성공 및 결과 파일
계속 부족한 모듈(패키지)들을 설치한 후 비로소 아래 처럼 한국부동산원_시계열_전처리.py 코드가 정상 작동하였으며, Python 코드를 통해서 생성된 파일을 확인할 수 있었습니다.
Anaconda Navigator에서 모듈(패키지) 설치 확인하기
다시 Anaconda Navigator로 돌아와서 해당 reals 가상환경에 그동안 Jupyter Notebook에서 설치하였던 모듈(패키지)들을 확인할 수 있었습니다.
마치며
마무리하자면, 이번 포스팅에서는 Anaconda 가상환경에서 Jupyter Notebook을 실행하는 방법을 단계별로 살펴보았습니다. Python 개발 환경을 효율적으로 관리하고자 한다면, Anaconda와 같은 도구를 사용하는 것이 필수적입니다. 특히, 여러 프로젝트를 진행하면서 각각의 가상환경을 설정하고 관리하는 것은 코드의 안정성과 호환성을 유지하는 데 큰 도움이 됩니다.
이 포스팅을 통해 Jupyter Notebook을 가상환경에서 원활히 실행할 수 있기를 바랍니다. 추가적으로 문제가 발생하거나 궁금한 점이 있다면 언제든지 질문을 남겨주세요. 앞으로도 Python과 관련된 유용한 정보들을 계속해서 공유할 예정이니, 많은 관심 부탁드립니다.
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