IDE: Local 실습 (Python 실행 환경)

대상: Python으로 데이터를 분석하거나 자동화하고 싶은 로컬 사용자

방식: Anaconda 없이 Python core 설치 + 프로젝트별 가상환경 (venv) 및 requirements.txt 기반 설치

1. VS Code 설치 (텍스트 편집기)

• Microsoft의 Visual Studio Code (VS Code)는 Python, LaTeX, Markdown 등 다양한 언어를 지원하는 가볍고 유연한 코드 편집기입니다.
• 설치 후, 필수 확장 프로그램:

2. Python 설치 (Core 버전)

• 공식 Python 다운로드 페이지에서 최신 버전 설치.
• 설치 시 “Add Python to PATH” 옵션 반드시 체크해야 CLI(명령줄)에서 Python 명령을 사용할 수 있습니다.
• 설치 확인 (CLI 또는 터미널):

python --version

3. 프로젝트별 가상환경 생성

Python 내장 venv 모듈을 통해 프로젝트마다 독립된 실행 환경을 구성할 수 있습니다.

(1) venv 방식 (권장)

# 프로젝트 디렉토리에서 실행
python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate    # (Windows)
source .venv/bin/activate   # (macOS/Linux)

.venv는 일반적으로 루트에 생성되며, .gitignore에 포함시켜 관리에서 제외하는 것이 좋습니다.

(2) Conda 방식 (Miniconda 설치 후 선택적으로 사용)

conda create -p C:\Projects\my_project\.conda python=3.11
conda activate C:\Projects\my_project\.conda

• 삭제 시:

conda remove -p C:\Projects\my_project\.conda --all

4. 패키지 설치 (requirements.txt 기반)

(1) requirements.txt 예시

jupyterlab==4.0.6
pandas
matplotlib
scikit-learn

(2) 설치 명령

pip install -r requirements.txt

주의: requirements.txt는 가상환경 활성화 후 동일 디렉터리 내에서 실행해야 함

5. VS Code와 연동

1. 폴더 열기
2. Python 인터프리터 연결

참고: Jupyter Notebook vs Python Script 차이점