쿠크멘의 코딩 공부

github 메인 페이지 꾸미는 방법

1. 내 계정명과 똑같은 repository 생성

이 때 꼭! add a readme file에 체크해준다.

2. README file 수정하기

https://dillinger.io/

github는 블로그처럼 줄글에디터가 아니라 markdown을 사용한다.

markdown은 마치 프로그래밍같은 에디터라고 생각하면 된다.

위 링크에서 markdown의 미리보기를 볼 수 있다. 

html 문법을 적용해도 된다.

3. 배지달기

https://shields.io/

배지는 위 사이트에서 만들 수 있다. 

사이트에 접속해서 스크롤을 아래로 내리면 

이런 화면을 볼 수 있다. 

배지를 만들기 쉽게 해주는 사이트인데, 

그냥 코드로 쳐도 된다.

https://img.shields.io/badge/<LABEL>-<MESSAGE>-<COLOR>

위 코드에 내가 원하는 label, message, color를 넣으면 된다.

위 코드가 img src가 된다. html의 img 태그를 사용한다고 생각하면된다.

위 사진은 label=label, message=message, color=blue 로 설정해준 뱃지이다. 

기술스택을 적고 싶어서 뱃지를 사용했다.

  <img src="https://img.shields.io/badge/Python-3766AB?style=flat-square&logo=Python&logoColor=white"/></a>&nbsp
  
  //일반화한 코드
  <img src="https://img.shields.io/badge/쓰고자하는텍스트-컬러코드?style=flat-square&logo=simpleicons에서아이콘이름&logoColor=white"/></a>&nbsp

위 코드는 참고한 블로그에서 가져온 코드이다.

python 아이콘을 넣은 뱃지를 삽입한 markdown 코드이다. 

참고해서 여러 뱃지를 만들 수 있었다.

아이콘은 아래 링크를 참고하였다.

https://simpleicons.org/ 

4. 완성

이런식으로 프로필처럼 만들어보았다.

이 프로필에 대한 코드는 repository의 README.md 파일에서 확인할 수 있습니다.

https://github.com/kukeumen

참고

https://velog.io/@woo0_hooo/Github-github-profile-%EA%B0%84%EC%A7%80%EB%82%98%EA%B2%8C-%EA%BE%B8%EB%AF%B8%EA%B8%B0

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!! 

왜 Anaconda 를 설치해야하는가? - 아나콘다를 설치하는 이유

파이썬 프로그래밍을 하다보면 버전이 맞지 않아 업데이트된 버전을 다시 다운로드하기도 하고, 다운그레이드 버전을 설치하기도 한다. 

그러면 파이썬 버전이 충돌해서 오류가 생기는 경우도 있다. 

그럴 때 사용하는 것이 아나콘다!

아나콘다에서는 여러 개의 가상환경을 생성해서 가상환경별로 실험 환경을 관리할 수 있게 한다.

만약 여러 개의 파이썬 버전을 사용한다거나, 여러 프로젝트를 동시에 진행하고 있을 때 각 프로젝트마다 가상환경을 만들어 사용할 수 있을 것이다.

또한, 파이썬 버전 충돌이나 어떠한 오류가 발생했을 때 컴퓨터를 포맷할 필요 없이 가상환경을 지우고 다시 생성해서 설치하면 되므로 오류발생 시 좀 더 편리한 환경을 제공한다.

필자는 파이썬 버전 충돌 오류를 너무 많이 만나서 아나콘다를 설치하려고 한다. (최근에는 Google Colab 을 더 많이 사용하다가, 프로젝트 진행으로 새로 환경을 구축하려 한다.)

또, 파이썬 모듈 설치시 pip 명령어로 설치해야하는 것들이 있는데, 이 경우에도 conda 명령어로 설치할 수 있다.

큰 차이는 모르겠지만 conda 명령어로 가상환경에 모듈을 설치하면 좀 더 간편한 느낌이 들었다.

 Anaconda 설치하기

Google 검색창에 Anaconda 를 검색하면 가장 첫번째로 anaconda 홈페이지가 뜬다.

클릭해서 들어가자.

홈페이지에 들어가면 편리하게도 바로 Get Started 버튼이 뜬다. 클릭해서 다운로드하자.

클릭하면 위와 같이 행복한 미소의 모델분께서 여러 선택지를 제시해주신다. Download Anaconda installers 를 클릭해서 다운로드 받자.

위와 같이 자신의 운영환경에 맞게 Installer 를 다운 받을 수 있다. 필자는 윈도우즈 환경이므로 Windows 에서 64비트 인스톨러를 다운받을 것이다. 

클릭해서 다운로드 받으면 위와 같이 뭔가 클릭해야할 것 같은 Buy Now 버튼이 뜨는데 절대 클릭하면 안된다! 다운로드는 끝난 것이다. 인스톨러는 다운로드 되었으므로 웹페이지 하단을 확인하거나, 다운로드 폴더를 확인해보자.

필자는 웹페이지 하단을 확인해보니 다운로드가 다 되어있었다. 이 exe 파일을 실행해서 설치하자.

인스톨러를 실행시켰다. Next 를 눌러 다음으로 진행한다.

(여담이지만, 2020. 11 버전이라니 아나콘다 업데이트 언제 되나 했는데 꽤 최근에 한 번 됐나보다.)

아나콘다 이용 약관에 동의하겠냐는 화면이다. 동의하지 않으면 넘어갈 수 없으니 I Agree 버튼을 클릭해서 다음 단계를 진행하자.

설치 타입을 묻는 창이다. 개인용이면 Just Me 옵션을 선택하고 Next 를 클릭하면 된다. 

All Users 옵션은 잘 모르겠지만, admin 권한을 필요료한다는 것을 봐서는 리눅스환경과 같이 다중 사용자를 위한 옵션인 것 같다.

아나콘다의 설치 경로를 설정하는 창이다. 필자는 기본 경로에 설치하려하므로 그냥 Next 를 눌러 다음 단계로 진행한다. 혹시 경로를 변경하고 싶다면 Browse... 을 클릭해 원하는 경로에 설치할 수 있다.

아나콘다 옵션을 설정할 수 있는 창이다. 첫번째는 환경변수에 Anaconda3 를 설정할 것이냐 묻는 것이다. Not recommend 라고 비추한다는 말을 강조해놓기도 했고, 필요하면 환경변수에 직접 등록할 수 있으니 패스했다.

그리고 두 번째는 Anaconda3 에 기본 Python 버전을 3.8로 설정하겠냐고 묻는 것이다. 체크가 기본으로 되어있고, 해제하니 저렇게 붉은 글씨로 되었다. 필자는 굳이 3.8로 설정해놓을 필요가 없기도 하고, 3.6을 기본으로 생각하고 있어 일단은 해제해주었다.

옵션 설정이 끝났다면 Install 로 설치를 진행하자.

 이후의 창들은 모두 Next 를 눌러 넘어가 주면 이렇게 마지막 창이 뜬다. 두 개의 체크 박스 중에 첫번째는 튜토리얼 에디션인 것 같다. 귀찮으니 체크를 해제해주고, 두번째 박스인 아나콘다 바로 실행만 체크해주고 Finish 버튼을 눌러 실행해보자.

Anaconda 를 실행해주는 줄 알았는데, 홈페이지의 교육을 실행해준다는 말이었나보다.

아나콘다에 가입하고, 튜토리얼 영상을 보고 싶다면 위의 양식을 작성해서 로봇이 아님을 증명하고 Reister 를 하면된다.

필자는 창을 닫고 시작메뉴에서 아나콘다를 실행해주었다.

아나콘다 설치완료! 이제 실행해보자!

이렇게 시작메뉴에서 ana만 쳐도 아나콘다가 뜬다. Anaconda Prompt 는 CMD 창처럼 CLI 방식으로 동작하는 프롬프트창이다. 가상환경이 급하다면 프롬프트창에서 바로 새 가상환경을 activate 하는 방법을 찾으러가면 된다.

블로그 포스팅이니 좀 더 Graphical 한 자료를 위해서 Anaconda Navigator 를 실행해보았다.

바탕화면에 이런 그림이 뜨면서 Navigator가 로딩된다.

네비게이터의 메인 창이다. 여기서 필요한 툴이 있다면 Launch 버튼을 클릭해서 설치할 수 있다. (예를 들어 Jupyter)

그리고 위에 줄에 Application on 옆에 드롭다운박스(Dropdown box)에 base(root) 가 있는 것을 확인할 수 있는데, 가상환경을 여러 개 만들면 여기에 가상환경목록이 뜬다.

Environments 도 확인해보자.

아직 생성한 가상환경이 없어 base 환경만 확인할 수 있다. 어떤 것이 install 되어있는지를 확인할 수 있다. 

오늘은 아나콘다 가상환경 설치를 진행해보았다. 가상환경 생성 및 다른 기능들은 다음 포스팅에서 준비해보겠습니다.

읽어주셔서 감사합니다! 도움이 되셨다면 아래 하트를 눌러 공감 부탁드립니다~

Pycharm Community 를 설치해보자.

Pycharm 은 Python 언어로 코딩할 때 사용하는 Editor 이다. Anaconda 와도 연동이 가능하고, 프로젝트 관리가 편해서 설치하려 한다. 

Pycharm Community 설치

먼저 Google 검색창에 Pycharm 이라고 검색한다.

맨 첫번째로 보이는 홈페이지 (https://www.jetbrains.com)에 접속한다.

오른쪽 아래의 Cookies 로 시작하는 검은색 창은 쿠키 수집을 허용하겠냐는 경고문이다. 아마 GDPR 때문에 쿠키수집에 대해 동의를 받는 것 같다. Yes, I agree 를 누르거나 X로 닫아버려도 된다.

그리고 오른쪽의 Community(무료) 버전을 다운로드 받는다.

왼쪽의 Professional 버전은 프로 개발자용으로 유료 버전이다. 비용을 지불하지 않으면 무료 평가판 버전을 다운로드 받을 수 있다. 

다운로드 받으면 이렇게 감사하다는 페이지가 뜨면서 어떤 파일이 다운로드된다.

페이지는 이제 닫아버려도 좋다.

다운로드된 exe 파일을 실행시켜 파이참을 다운로드 받자.

next 를 눌러 다음 단계로 진행한다.

Browse 를 클릭해서 파이참이 설치되길 원하는 경로를 바꿔주어도 좋다.

저는 굳이 변경할 필요가 없어서 그대로 두었습니다. 

그리고 Next 를 클릭해 다음 단계를 진행합니다.

Desktop (바탕화면)에 바로가기(shortcut)를 만들 것인지, 환경 변수(PATH variable)를 추가할 것인지 등의 옵션을 묻는 화면이다. 환경 변수를 추가하면 설치 완료 후 재시작이 필요하므로 주의해서 체크하시길 바랍니다.

원하는 옵션을 체크해준 뒤 Next 를 눌러 다음 단계를 진행합니다.

Shortcut 옵션을 체크해서인지 시작 메뉴의 어떤 폴더에 shortcut 을 추가할 것인지 묻는 화면이 나왔다. 기본 설정인 JetBrains 으로 하고 Install 을 눌러 설치를 진행했다.

설치가 완료되면 재시작하겠냐는 창이 뜨고 Finish 버튼이 나온다.

아까 환경변수 추가를 선택했기 때문에 정상적인 작동을 위해 Reboot now 를 선택하고 Finish 를 눌러 설치를 마쳤다.

바탕화면과 시작 메뉴에 파이참 바로가기가 생성된 것을 확인할 수 있다.

프로젝트 시작

파이참을 실행하면 처음에는 아래와 같은 화면이 실행된다.

Jetbrains 의 이용 약관에 동의여부를 묻는 화면이다. 동의하지 않으면 서비스를 사용할 수 없으므로 아래 체크박스를 체크하여 약관에 동의하고 Continue 버튼을 눌러 진행한다.

파이참에서 개발할 때 발생하는 data를 본사로 보내 서비스 발전에 기여하겠냐고 묻는 창이다. Don't Send 를 누르면 data 가 보내지지 않고, Send Anonymous Statistics 를 누르면 개발할 때의 data 가 익명으로 보내지는 듯하다. 어떤 옵션이든 개발에 영향을 끼치지는 않으므로 원하는 옵션을 선택한다.

 드디어 파이참이 실행되었다!! 새로운 프로젝트를 시작하기 위해 + 모양의 박스인 New Project 를 클릭한다.

① 번 영역이 파이참 프로젝트를 저장하는 경로이다. 변경하고 싶다면 오른쪽 끝에 있는 폴더 아이콘을 눌러 변경할 수 있다. 또, 프로젝트 이름도 pythonProject 라고 되어있는데 프로젝트 이름을 변경하고 싶다면 직접 변경하면 된다.

② 번 영역은 사용할 인터프리터를 변경하는 영역이다. 

Python 인터프리터가 무엇인지 모르겠거나, 변경할 필요가 없다면 넘어가도 좋다. 필자의 경우 Anaconda 가상 환경과 연동하여 Anaconda 환경의 인터프리터를 사용할 예정이다. 하지만 아직 Anaconda 를 설치하지 않았으므로 이번에는 그냥 넘어간다. 아나콘다 설치 후 연동하는 방법에 대해 포스팅할 생각이다 (아주 간단하다)

설정이 끝났다면 Create 를 클릭하여 프로젝트를 생성해보자.

파이썬 프로젝트 화면이 뜨고, Tip 이 나온다. 파이참 사용에 대한 팁을 매일 알려주는데 왼쪽 아래 Don't show tips 체크박스를 체크하고 창을 닫으면 다음부터는 창이 뜨지 않는다.

필자의 컴퓨터에는 파이썬이 설치되어 있지 않아 위와 같이 파이썬 설치에 대한 창이 떴다.

그리고 굉장히 친절하게도 Python 3.8.8 을 설치해주는 실행창이 떴다.

하지만 컴퓨터에 파이썬을 깔지 않고, Anaconda 에서만 실행할 생각이기 때문에 아니요를 눌러 창을 닫고 종료했다.

인터프리터는 없지만 기본적으로 제공되는 main.py 는 제대로 뜨는 것을 확인할 수 있었다.

이제 다음 포스팅은 anaconda, Jupyter 를 설치하고 anaconda 와 Jupyter 연동, Anaconda와 Pycharm 을 연결하는 것을 각각 할 예정이다.