Hello Data

Jupyter notebook은 Python 개발할 때 유용한 툴로 개발하면서 결과를 즉시 볼 수 있다.

특히나 데이터를 다룰 때 데이터를 보면서 전처리하고 시각화하는데 유용하다.

조각 코드를 짜면서 코드에 대한 설명도 작성할 수 있고

전체 수행이나 조각 코드별 수행에 대한 기능 등 많은 기능을 지원한다.

Jupyter Notebook 설치

pip install jupyter

Jupyter Notebook 구동

jupyter notebook

jupyter notebook을 실행하는데 많은 옵션이 있는데, jupyter notebook을 입력해서 구동하면 기본으로 설정된 Internet 프로그램을 기반으로 웹 브라우저가 실행된다.

Jupyter Notebook 구동화면

Notebook 생성

오른쪽 상단의 New > Python3에서 새로운 Notebook을 생성한다.

Notebook 이름 변경

상단의 Untitled를 누르면 Notebook의 이름을 변경할 수 있다.

Notebook 사용하기

위와 같이 노트북 내에서 변수에 값을 대입하고 변수명을 실행해보면 값이 바로 보인다. Cell 앞에 출력된 [1], [5] 등의 숫자는 Cell의 실행 순서이다. 빨간색 부분의 [5]는 Notebook에서 다섯번째 실행된 Cell을 의미한다. Cell 단위 코드가 많아지면 앞에 순서를 통해서 실행된 순서를 참고하면 된다. 

Jupyter Notebook 단축키

참고 자료 (새창 열기) : https://towardsdatascience.com/jypyter-notebook-shortcuts-bf0101a98330

Python 환경에서 개발하면 필요한 패키지를 추가로 설치해서 진행하는데 

Python의 버전과 추가로 설치할 패키지들의 각 버전이 호환될 때가 있고 안될 때가 있다.

이를 위해서는 업무 단위 또는 프로젝트 레벨로 독립된 가상의 환경을 만든다.

Python을 위한 가상 환경을 만드는 방법은 여러가지가 있는데

보통 대표적으로 VirtualEnv를 이용하는 방법과 Anaconda 설치를 통한 Conda 환경을 구성하는 방법이 있다.

본 가이드에서는 VirtualEnv를 이용하는 방법을 알아본다.

VirtualEnv 설치

pip install virtualenv

virtualenv가 이미 설치가 된 PC 환경이라 위와 같이 나온다.

가상환경 생성

virtualenv myenv

myenv라는 이름의 가상환경을 구성한다. 

구성이 완료되면 디렉토리에 가상환경이름으로 폴더가 생성된다. myenv로 생성했기 때문에 myenv로 생성되어 있다.

가상환경 구동

가상환경을 구동할 때는 가상환경 디렉토리 하위에 Scripts/activate.bat를 실행하면 되는데 Linux와 Window는 조금 다르게 구동합니다.

Window 환경

./myenv/Scripts/activate.bat

Linux 환경

source ./myenv/Scripts/activate

가상 환경 구동이 완료되면 Command 앞에 가상환경 이름이 출력된다.

가상환경 해제

deactivate

가상 환경을 해제하고 빠져나오면 Command 앞에 가상환경 이름이 사라지고 원래대로 돌아온다.

가상환경 삭제

myenv 디렉토리를 그냥 지우면 가상환경이 삭제된다.

다양한 DB를 연결해서 사용할 수 있는 통합 SQL Editor 툴인 DBeaver!

DB Scripts를 쓰다보면 대문자로 작성해도 소문자로 자꾸 변경되는 때가 있는데 

DB 관련 Scripts를 모두 대문자로만 쓰는 습관이 있는 나에게는 불편함인지라 꼭 설정을 해주곤 한다.

대문자로 자동 변경

상단 '윈도우' 메뉴 > 필터 텍스트에 'SQL 포맷' > Keyword case를 Default에서 Upper로 변경

폰트 변경

상단 '윈도우' 메뉴 > 필터 텍스트에 '글꼴' > 텍스트 글꼴 선택 후 편집에서 글꼴 및 사이즈 변경

줄 번호

상단 '윈도우' 메뉴 > 필터 텍스트에 '문서 편집기' > '행 번호 표시' 체크

끝!