목차
1. python 설치
2. 가상환경 (Venv) ★
3. VS Code + Jupyter 환경 구축
4. 실습
1. python 설치
1-1 구글에 '파이썬' 검색 → 다운로드(Downloads) 선택
1-2 각자 환경에 맞는 설치파일 다운로드
글을 작성하는 현재(26.03.03) 기준 최신 기준 버전은 3.14.3이나 3.11.X 버전을 다운로드했다.
tensorflow쪽(딥러닝)의 버전은 3.11 버전대에 모든 게 테스팅되어 있기 때문!
각자 원하는 버전을 검색해서 찾아 설치파일을 다운로드한다.

1-3 파이썬 설치 실행파일 실행
다운로드 받은 실행파일을 실행한다.
이때, add python.exe to PATH 체크
Use admin ... 체크 둘 다 체크해 주기.
1-4 파이썬 설치 여부 확인 방법
1) 윈도우 + R 눌러 'cmd' 입력
2) cmd 창에서 아래 명령어 입력
python -V
결과로 설치한 파이썬 버전이 출력되면 정상적으로 파이썬이 설치된 것이다.
2. 가상환경(Venv)
2-1 파이썬의 가상환경이란?
파이썬에서 독립적인 프로젝트를 위한 개별적인 공간
여러 프로젝트 진행 시 각 프로젝트의 의존성과 라이브러리를 구분하여 관리할 수 있게 함
2-2 가상환경이 필요한 이유
실제 프로젝트를 하다 보면 여러 가지 버전문제가 있을 수 있다.
실제로는 최신 버전을 사용하지만 기타 라이브러리가 버전을 지원하지 않는다면 다른 버전을 사용해야 한다.
즉, 가상환경을 만들면 각 프로젝트에 맞는 버전을 가지고 프로젝트를 진행할 수가 있게 된다.
2-3 가상환경 관련 명령어
가상환경 생성
python -m venv 가상환경이름
가상환경 활성화(Mac/Linux)
source 가상환경이름/bin/activate
가상환경 활성화(Windows)
가상환경이름\Scripts\activate
가상환경 비활성화
deactivate
가상환경 내 특정 패키지 설치
pip install 패키지이름
설치된 패키지 목록 확인
pip list
3. VS Code + Jupyter 환경 구축
3-1 VS Code 설치
자신의 환경에 맞는 Installer를 다운로드한다.
3-2 가상환경을 만들 폴더 생성 + vs code에서 열기

3-3 extension 설치
- python extension
- jupyter extension
- 셸 단위로 코드를 실행하는 게 특징

4. 실습
4-1. 가상환경 생성
vs code에서 'ctrl + shift + p'
→ "python : create environment"
→ venv(무료) 선택
→ 설치한 python 버전 선택 (예 : Python 3.11.9 64-bit)
→ 결과 : .venv 폴더 생성

venv 내부 구조 (일부)
- Lib/site-packages → 설치한 라이브러리 저장 위치
- Scripts/ → python.exe, pip, activate 파일 존재
- activate → 가상환경 활성화 스크립트
- deactivate → 비활성화
4-2 주피터 파일 생성
확장자 : .ipynb(아이파이앤비)

4-2-1 커널 선택




4-2-2 패키지 설치

ipykernel은 Jupyter에서 해당 가상환경을 커널로 사용하기 위해 필요한 패키지이다.
TIP : ctrl + enter : 해당 cell 실행
alt + enter : 해당 cell 실행 + 아래에 새로운 cell 생성
총 정리 문제
1. 가상환경이 필요한 이유?
2. venv 생성 명령어
3. activate / deactivate
4. ipykernel 역할
👉 파이썬 | 문자열 관련 함수들(count, join, find, index, upper, lower, lstrip, rstrip, strip, replace, split)
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