서피스 프로8 초기화 후에 파이썬 개발환경도 다시구축

서피스 프로8 초기화 후에 클로드코드 새로 설치하기

이전글에 이어서 개발환경 구축은 현재진행중입니다.
함부로 초기화하면 안되겠어요… 개발환경 구축이 귀찮은게 한두가지가 아닙니다.
하긴 처음에 파이썬은 접했을때 개발환경 구축부터 험난했던 것이 기억이 납니다.
그때에 비하면 비개발자 주제에 조금 성장했는지도?

파이썬 설치하기

현재 최신버전은 Python 3.14.4 군요.
과거에는 파이썬 환경을 구축할 때 아나콘다를 설치하는 것이 거의 국룰(?)처럼 여겨졌지만, 최근 개발 트렌드는 “무거운 아나콘다 대신, 가벼운 순정 파이썬을 설치하고 필요한 것만 골라 쓰는 방식”으로 많이 넘어왔습니다.

왜 아나콘다가 필요 없어졌을까?

• 아나콘다는 ‘초대형 뷔페’입니다: 데이터 분석이나 인공지능에 필요한 수백 개의 패키지(Numpy, Pandas 등)를 미리 꽉꽉 채워놓은 패키지입니다. 용량도 몇 GB씩 차지하고 무겁습니다.
• 순정 파이썬은 ‘단품 메뉴’입니다: 요즘은 파이썬 공식 홈페이지에서 제공하는 가벼운 순정 파이썬(Standard Python)만 설치한 뒤, 개발하면서 그때그때 필요한 패키지만 pip 명령어로 설치하는 것이 대세입니다.
• 가상환경 기능의 내장: 예전에는 아나콘다의 conda 명령어로 프로젝트마다 독립된 방(가상환경)을 만드는 기능이 아주 유용했습니다. 하지만 지금은 순정 파이썬에도 venv라는 훌륭한 가상환경 기능이 기본으로 내장되어 있어서 굳이 무거운 아나콘다를 쓸 이유가 줄어들었습니다.

만약 주피터 노트북(Jupyter)을 주로 쓰는 무거운 데이터 사이언스/머신러닝 전공자라면 여전히 아나콘다가 편할 수 있습니다. 하지만 일반적인 프로그래밍, 웹 개발, 봇 개발, 클로드 코드 활용 등이 목적이라면 순정 파이썬이 훨씬 빠르고 쾌적합니다.

아나콘다(Anaconda) 없이도 완벽하게 가상환경을 만들고 관리할 수 있습니다.

과거에는 가상환경을 만들기 위해 아나콘다의 conda 명령어를 필수로 썼지만, 파이썬 3.3 버전부터 venv라는 가상환경 생성 기능이 파이썬 자체에 ‘기본 내장’되었기 때문입니다. 즉, 파이썬 공식 홈페이지에서 순정 파이썬만 설치해도 가상환경 도구가 이미 포함되어 있습니다.

가상환경의 핵심은 위 그림처럼 내 컴퓨터(Global)에 패키지들을 마구잡이로 설치하지 않고, 프로젝트(Project A, B)마다 독립된 방을 만들어 패키지 버전 충돌을 막는 것입니다. 순정 파이썬의 venv는 이 역할을 아주 가볍고 충실하게 수행합니다.

명령어도 아나콘다 시절과 아주 비슷해서 적응하기 쉽습니다.

• 아나콘다 사용 시:
  • 생성: conda create -n myenv
  • 실행: conda activate myenv
• 순정 파이썬(venv) 사용 시:
  • 생성: python -m venv myenv
  • 실행: .\myenv\Scripts\activate (윈도우 기준)

결론적으로, 무거운 아나콘다를 다운로드하여 컴퓨터 용량을 차지할 필요 없이 순정 파이썬의 venv 기능만으로 훨씬 빠르고 쾌적하게 가상환경을 구축하실 수 있습니다!

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내려 받은 파일을 클릭해 실행하고 Add python.exe to PATH 옵션을 체크한 뒤 Customize installation을 클릭합니다.

비주얼 스튜디오 코드 설치하기

금방 설치가 끝났습니다.
설치보다 귀찮은 것이 VSCode 설정하기이죠.
제 노트북은 용량이 매우매우 작기 때문에 작업폴더는 원드라이브 안에 만들었습니다.

화면 왼쪽에 있는 액티비티 바에서 첫 번째 메뉴인 탐색기를 클릭하여 만들어 둔 작업폴더를 찾아 선택합니다.

폴더명 위에 마우스를 가져가면 아이콘들이 나타나는데 이 중에 첫 번째 New File 아이콘을 클릭하고 helloworld.py 파일명을 입력합니다.
파이썬을 설치하면 hello world! 각 국룰입니다.
아래 나타난 팝업창의 Install 버튼을 클릭해 설치해줍니다.
설치가 끝나면 컴퓨터에 설치된 파이썬 버전이 화면 바로 아래 상태 바에 표시됩니다.

순정 파이썬 상태에서 VS Code의 커널을 설정

저는 주피터 노트북을 사용해서 바로바로 결과가 보이는 것을 좋아하기 때문에
확장자 .ipynb로 새 파일을 만들어 주었습니다.
아나콘다로 가상환경을 설정했었는데 이번에는 기본 내장 기능을 사용해 보려고 합니다.

1단계: 필수 확장 프로그램 설치

먼저 VS Code가 주피터 노트북을 이해하려면 확장 프로그램이 필요합니다.

1. VS Code 왼쪽 메뉴에서 블록 모양 아이콘(Extensions, 단축키 Ctrl+Shift+X)을 클릭합니다.
2. 검색창에 Python을 검색해서 Microsoft에서 만든 공식 확장을 설치합니다.
3. 검색창에 Jupyter를 검색해서 역시 Microsoft에서 만든 공식 확장을 설치합니다.

2단계: 프로젝트용 가상환경 만들기

VS Code 상단의 메뉴바에서 Terminal -> New Terminal을 눌러 터미널을 열고, 앞서 배운 가상환경을 하나 만들어 줍니다.

PowerShell

python -m venv venv

3단계: 커널(Kernel) 선택하기

1. 만들어두신 .ipynb 파일을 클릭해서 엽니다.
2. 화면 오른쪽 위를 보면 Select Kernel (커널 선택)이라는 버튼이 있습니다. 이것을 클릭하세요.
3. 화면 중앙 위쪽에 메뉴가 툭 떨어지는데, 거기서 Python Environments (파이썬 환경)을 선택합니다.
4. 목록 중에서 방금 만든 가상환경(venv라는 글자가 포함된 경로)이나 설치하신 순정 파이썬(Global)을 클릭해 선택합니다.

4단계: ipykernel 설치 (VS Code가 알아서 해줍니다!)

이제 .ipynb 파일 안에 있는 코드 블록(셀)에 print("Hello") 같은 코드를 적고 실행 버튼(재생 아이콘 또는 Shift + Enter)을 눌러보세요.

• “ipykernel 패키지가 필요합니다(Requires ipykernel…)”라는 팝업 창이 우측 하단에 뜰 수 있습니다.
• 이것은 아나콘다 없이 순정 파이썬을 쓰기 때문에 주피터용 통신 도구를 설치하겠냐고 묻는 것입니다. [Install (설치)] 버튼을 클릭하시면 VS Code가 알아서 현재 가상환경에 해당 패키지를 설치해 줍니다.

설치가 완료되고 나면 코드가 정상적으로 실행되며 결과가 출력될 것입니다. 이제 무거운 아나콘다 없이, VS Code 안에서 가장 가볍고 세련된 방식으로 주피터 노트북을 사용하실 수 있게 되었습니다!

성공입니다! JLPT 스터디 시간을 이걸로 다 보내고 말았습니다!
예전에 우왕좌왕하며 설치하던 것보다 깔끔하게 설치한 것 같아서 뿌듯합니다.
바이브코딩 시대에도 이런 작업들이 다 필요한 것 아니겠어요?
JLPT 공부는 집에가서 마저해야겠습니다.