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[Tip/Tech] Jupyter Lab 설치하기

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[Tip/Tech] Jupyter Lab 설치하기

JupyterLab은 Jupyter Notebook에서 발전된 버전으로 본디 Python을 통한 데이터 분석에서 사용되던 코드 작성 도구 입니다. 코드작성과 그에 대한 결과 확인, Markdown을 통한 문서 작성을 한 페이지에서 동시에 수행할 수 있기 때문에 연구를 목적으로 하는 코드 작성에 매우 효과적으로 사용될 수 있습니다.

#01. Python 설치하기

Jupyter는 Python 기반에서 구동되므로 Python 설치가 필수 입니다.

https://python.org에서 Python을 내려 받습니다.

주의!!

사용중인 운영체제 버전에 주의하여 내려받아야 합니다. 특히 윈도우의 경우 32bit와 64bit 버전을 반드시 구분해야 합니다.

2019년 11월 10일을 기준으로 Python 3.8 버전에서는 Jupyter가 지원되지 않는 문제가 있었습니다.

choco를 사용하는 경우 python 설치

윈도우를 기반으로 한 경우 choco를 사용하고 있다면 아래의 명령으로 한번에 설치가 가능합니다.

1
choco install -y python --force --version 3.7.5

choco에 대한 자세한 내용은 다음의 포스팅을 참고하시기 바랍니다.

[Windows] 윈도우 패키지 관리자 choco 사용하기

파이썬 설치 프로그램을 통한 설치

파이썬 3.7.5 버전 다운받기

윈도우용

MacOS용

윈도우에서 설치시 필수 체크항목

설치 프로그램의 첫 페이지에서 화면 맨 하단에 있는 Add Python 3.x to PATH를 반드시 체크해야 합니다.

python 설치

#02.jupyter lab 설치하기

jupyter lab은 Python 안에 포함되어 있는 pip라는 명령을 통해 설치해야 합니다. python 설치 후 pip를 처음 실행하는 경우 아래의 명령을 통해 pip의 업그래이드를 먼저 수행해야 합니다.

명령프롬프트를 관리자 권한으로 실행한 후 다음의 명령어를 입력합니다.

Mac의 경우에는 일반 사용자 계정으로 터미널을 실행합니다.

pip 명령어 업그래이드

우선 아래의 명령으로 pip 명령을 업그래이드 합니다. 이 명령은 최초 1회만 수행하면 되며 생략하더라도 큰 상관 없습니다.

1
$ python -m pip install --upgrade pip

Jupyter Lab 설치하기

명령프롬프트를 관리자 권한으로 실행한 후 다음의 명령어를 입력하면 jupyter lab이 설치됩니다.

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$ pip install jupyterlab

MacOS의 경우 pip가 아닌 pip3를 수행해야 하며 root 권한은 필요 없습니다.

Jupyter 플러그인 설치

아래의 명령어들은 jupyter를 사용하는데 도움을 주는 플러그인들에 대한 설치 명령입니다.

명령어 전체를 복사해서 관리자 권한으로 실행중인 명령 프롬프트에 붙여 넣기 하시면 됩니다.

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2
pip install jupyter_contrib_nbextensions && jupyter contrib nbextension install
jupyter contrib nbextension install --user

#03. Jupyter Lab 사용하기

1) jupyter 실행하기

명령프롬프트를 작업을 진행할(소스파일이 저장될) 디렉토리로 이동한 후 다음의 명령을 수행합니다. (관리자 권한이 아닌 일반 권한으로 진행해야 합니다.)

1
$ jupyter lab

명령어가 실행되면 웹 브라우저를 통해 jupyter가 구동됩니다. 이후 사용이 종료되기 전까지 명령프롬프트를 닫으면 안됩니다.

2) 간단한 조작 방법

기본적으로 jupyter는 python용 프로그램이므로 여기서는 간단한 python 코드를 사용하여 jupyter의 사용법을 설명하겠습니다.

각 버튼 사용 방법

j01

새로운 소스코드 생성하기

j02

소스코드 생성 후 저장하기

jupyter는 새로 생성되는 모든 파일들에게 Untiled라는 파일명을 부여합니다.

원활한 관리를 위해서는 파일을 생성한 즉시 마우스 우클릭 > Rename 메뉴를 통해 파일이름을 관리에 용이한 이름으로 수정하는 것이 좋습니다.

j03

코드 작성하기

jupyter는 각각의 코드 블록을 통해 소스코드를 실행하고 개별적으로 결과를 확인합니다.

  1. 저장하기
  2. 새로운 코드 블록 생성하기
  3. 현재 코드 블록 잘라내기
  4. 현재 코드 블록 실행하기
  5. 블록 종류 선택하기 (Code, Markdown, Raw)

j04

코드 블록 순서 변경하기

j05

코드 블록간의 관계

블록이 서로 나누어져 있더라도 실제로는 단 하나의 단일 소스코드이기 때문에 각 블록의 실행 순서는 모두 누적/통합되어집니다.

그러므로 아래의 화면에서 ab라는 변수를 정의한 블록을 실행하지 않은 채로 그 밑의 print() 명령이 작성되어 있는 블록을 실행하면 정의되지 않은 변수라는 내용의 에러메시지가 표시됩니다.

j06

변수값의 출력

각 프로그래밍 언어마다 제공하는 출력문을 사용할 수 도 있지만 jupyter 안에서는 단순히 변수의 이름을 명시하는 것 만으로도 출력이 가능합니다.

하지만 이 방법은 하나의 블록 안에서 한 번만 사용 가능합니다. 만약 여러개의 변수 이름을 명시했다면 가장 마지막에 명시된 값에 대해서만 출력됩니다.

그러므로 여러개의 값을 출력해야 할 경우는 print() 함수를 사용하는 것이 좋습니다.

j07

마크다운 사용하기

코드 블록의 종류를 Markdown으로 변경하면 해당 블록에서는 마크다운을 작성할 수 있습니다.

마크다운에 대한 자세한 문법은 [여기]를 참조하시기를 권장합니다.

j08

마크다운과 소스코드를 함께 편집할 수 있기 때문에 이 기능들을 활용하면 마치 책을 쓰는 것 같이 학습내용을 정리할 수 있습니다.

j09

플러그인 활성화

Edit > nbextensions config 메뉴를 통해 플러그인 설정 페이지로 이동.

  • Table of Conents: 마크다운 헤더 수준에 따른 목차 생성
  • Autopep8: 자동 코드정리기능( PEP 8 스타일 가이드 적용 )
  • Variable inspector: 변수들을 트래킹 하는 익스텐션
  • ExecuteTime: 셀이 돌아가는 시간 측정
  • Hide Code input: 코드부분을 숨기고 결과만 보여줍니다.

크리에이티브 커먼즈 라이선스 ITPAPER(호쌤,쭈쌤)에 의해 작성된 ≪[Tip/Tech] Jupyter Lab 설치하기≫은(는) 크리에이티브 커먼즈 저작자표시-비영리-동일조건변경허락 4.0 국제 라이선스에 따라 이용할 수 있습니다.
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