Anaconda 에서 Jupyter Notebook 파이썬 주피터 노트북 설치하기 (+주피터 노트북을 사용하는 이유)

Jupyter Notebook을 사용하려는 이유

Jupyter Notebook 은 여러모로 편리한 파이썬 실행기이다. 

코딩을 많이 해보신 분이라면 잘 알고 있겠지만, Google Colab 이 주피터처럼 line by line으로 실행이 가능하다.

전문적인 부분에서 어떤 부분이 편하다 어떻다 라고 말하기는 어렵지만, 필자가 사용하는 이유를 간단히 말하면서 글을 시작해보려고 한다.

먼저, 내가 틀린 부분을 잘 캐치해낼 수 있다는 점이다. 

코딩을 많이 해보신 분들이라면 알겠지만, 코드 한 줄 한 줄 print 문을 넣어가며 디버깅해서 오류를 발견할 때가 있다.

print(hello)
print("hello")
print('hello')

이렇게 3줄을 Run 해보는 상황을 가정한다면, 1번 줄에 에러가 있으니 당연히 전체가 실행이 되지 않을것이다.

이런 경우에 각 줄을 따로따로 Run 해보면서 어떤 부분이 에러인지 더 빠르게 캐치해낼 수 있다는 점이 좋았다. 

위 예시는 너무 간단한 예시이지만 코드가 100줄 200줄 넘어가면 어느 부분이, 어느 클래스가 잘못되었는지 캐치하기 어려우므로 정말 도움이 된다.

 

두 번째로는 실행 내용을 바로바로 확인할 수 있다는 것이다.

첫 번째 이유와 비슷하지만, 그래프나 실행결과를 확인하고 남겨두고 싶을 때 유용하다.

예를 들자면, 위와 같이 데이터 파일을 확인해보고 싶을 때 확인하고 그대로 남겨둘 수 있다. 

인공지능을 공부하는 나로서는 데이터 확인, 그래프 확인, numpy 배열 형태 확인 등 확인하고 그 결괏값을 남겨둘 수 있어서 Jupyter notebook을 애용한다.

 

그럼 이제 설치를 시작해보자.

 

Jupyter Notebook 설치 

먼저, Anaconda Navigator를 실행해주자

상단에 Applications on 옆에 드롭다운 메뉴가 있는 것을 확인할 수 있다.

필자는 미리 생성해둔 badText라는 가상 환경에 jupyter notebook을 설치해줄 것이다.

 

빨간펜으로 표시해 둔 위치가 아니더라도 여러 프로그램 중에 Jupyter Notebook을 찾아 아래 install 버튼을 클릭해서 설치한다.

몇 분 정도 기다리면 설치가 완료된다.

 

이제 위와 같이 Lanch라는 버튼이 활성화되어 있을 것이다.

prompt 창을 통해 CLI 방식으로 실행할 수도 있지만, 일단 Navigator에서 실행시켜보자.

 

Jupyter notebook 은 인터넷 창에서 실행되기 때문에 이렇게 어떤 웹페이지 창으로 열 것인지를 묻는 창이 뜰 수 있다.

마음에 드는 것으로 선택한 뒤 확인을 눌러 페이지를 열자.

 

이렇게 열면 웹 페이지에 내 컴퓨터의 폴더 목록이 뜬다. 

이 페이지에서 새 폴더를 만들어 그 안에 새 파일을 만들거나, 다운로드한 파일을 실행시키거나 하면 된다.

(새 폴더나 파일은 왼쪽 상단에 New 버튼을 클릭하면 된다. Upload New (새로고침 버튼) 순으로 버튼이 있다.)

 

이제 프로젝트를 실행해볼 준비는 끝났다!!