R과 R Studio 를 설치하고 R 의 기본환경을 이해하기 위해 정리한다.

old version:

R 소개

R은 벨 연구소 Becker 등에 의해 개발됐던 S language를 기반으로 통계 계산, 시각화를 위한 프로그래밍 언어를 포함한 개발환경이다. S language를 이용한 Insightful사의 S+는 S 언어를 이용한 상업용 소프트웨어이고, R은 공개소프트웨어 기반의 소프트웨어 이다.

• 예) Excel, SPSS, SAS, HLM, MPlus 등 통계 프로그램

R 학습 자료

1. K-MOOC: 데이터과학을 위한 R프로그래밍, 이혜선 (포항공과대학교)
2. R프로그래밍및실습, Jinseog Kim (동국대학교)

설치

R 프로그래밍 엔진은 R 을 다운로드하고 GUI 도구로 R Studio를 사용할 수 있다.

1. CRAN mirror http://r-project.org 에서 R Download 한다.
   • http://r-project.org
2. R Studio IDE
3. Old Version RStudio 설치
   • http://www.RStudio.com Download

R 시작하기

R 은 console을 통해 프로그래밍을 하거나 외부 에디터에서 작성한 소스를 컴파일해서 실행 할 수 있다. R 엔진을 IDE 를 통해서 개발한 코드를 실행하고 테스트 할 수 있다.

macOS에서 R 시작시 다음 같은 경고를 보이면 macOS FAQ를 참고해 설정을 해주어야 한다.
> [그림. ]

R과 R Studio 화면

R prompt

R을 실행하면 명령 입력 프롬프트 > 을 볼 수 있다. 프롬프트에서 한 줄에 하나 혹은 한문장의 명령이 입력되고 실행된다.

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> print("Hello World")
> Factorial(10)                # 계산 기능
> Rep(x="hello", times=5)
> Rep(times=5) : Error…
> Plot(10,10)
> Plot(c(5,7), c(20, 30))
> Plot(runif(100), runif(100))  # runif()는 랜덤 넘버 생성 함수

프롬프트 > 에 명령을 입력하고 엔터키를 실행이 되지만 코드 블럭 괄호((),{},[])가 닫히지 않으면 프롬프트에 + 에 연결해서 계속 입력할 수 있다.

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[Workspace loaded from ~/work-R/R기본사용/.RData]

> print('hello r studio'
+ 'greeting me'
Error: unexpected string constant in:
"print('hello r studio'
'greeting me'"

R Studio IDE

R Studio IDE에서 작성 가능한 R 프로그래맹 편집기 종류를 살펴보면,

R Notebook 코드 작성중 package 요구

R 이용

R 사용 환경에 도움이 되는 구성을 살펴보자

한글 폰트 지정

나눔고딕코딩 폰트를 다운받아 설치한다.

R 환경설정에서 Nanum font 사용한다.

help() 사용

R에서 도움말을 통해 함수, 형식, 등의 정보를 얻을 수 있다.

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> help(“함수명”)

패키지를 로드하지 않은 함수의 도움말 보기

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> help.search(“함수명”)

내가 얻은 패키지는 어떤 것인가?

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> help(package=”알고싶은 패키지명”)

주요 도움말 명령 사용

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> help()                      # 도움말 창
> help(ls)                    # 함수 ls()에 대한 도움말
> ?ls                         # 도움말 단축키 ?로 help(ls) 호출
> help(">")                   # R의 예약어, 연산자 등은 ""로
> help("for")                 # 묶는다.
> #특정 패키지에 대한 도움말 요청
> help(package="datasets")
> # 일반 검색어를 이용해 도움말 검색
> help.search("Latex")
> ??"Latex"

샘플로 제공하는 예제를 사용할 수 있도록 검색을 지원한다.

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> example("formula")

formul> class(fo <- y ~ x1*x2) # "formula"
[1] "formula"

formul> fo
y ~ x1 * x2

object

R은 동적 객체 방식을 사용한다. 아래는 hello 변수를 선언하고 값을 대입한다. 이렇게 대입되면 R에서 객체로 다뤄진다.

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> hello <- “안녕하세요"            #유니코드 문자열
> hello
[1] “안녕하세요"

동적 객체이기 때문에 새로운 변수 값을 대입할 수 있다.

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> hello <- 100 + 200
> hello
[1] 300

숫자형식의 데이터를 가지고 문자형으로 다시 대입할 수 있다.

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> hello <- 'this is a text'
> hello
[1] "this is a text"

객체와 객체를 이용해서 연산도 할 수 있다.

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> test1 <- 1
> test2 <- 2
> test1 + test2
[] 3

논리형식의 데이터를 이용해 참/거짓을 이용할 수 있다.

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> Object1 <- TRUE               # 논리형
> Object2 <- FALSE

ls() : 객체 목록

ls()는 사용한 객체들의 목록을 반환해 준다.

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> x <- 1
> y <- 1:10
> ls()

rm(): R 객체를 삭제

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> x <- 1
> y <- 1:10
> rm(x,y)
> ls()

Workspace

R에서 작업공간(workspace)에 사용자가 R을 이용하여 수행하는 자료와 분석 프로시져 등을 포함하게 된다.

• getwd(): 현재 워크스페이스 경로
• setwd(PATH): 지정한 PATH로 현재 워크스페이스를 지정한다.
• list.files(PATH): 경로의 파일 목록을 반환

객체 저장

작업공간은 저장할 수 있다. 저장을 실행하면 작업 디렉토리에 .RData 라는 파일이 생성된다.

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> help("save.image")        # 도움말을 살펴보며 진행
> save.image()

R의 종료를 위해서는 명령문 프롬프트에서 **q()**를 실행하던가 메뉴로부터 “종료”를 선택한다.
종료시 워크스페이스에 작업된 자료를 저장할 수 있다.

R패키지: R의 확장기능 이용

search()는 설치된 R패키지들을 확인하는 명령

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search()
## [1] ".GlobalEnv"        "package:stats"     "package:graphics"
## [4] "package:grDevices" "package:utils"     "package:datasets"
## [7] "package:methods"   "Autoloads"         "package:base"

library(): R에 설치된 모든 패키지 및 설명

library() 명령은 라이브러리를 현재 환경에 로딩해 준다.

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library()
library(package_name): 패키지를 현재 R세션으로 로딩

예를 들어 MASS 패키지를 로딩하는 명령을 보자

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library(MASS) # MASS 패키지를 로드

새로운 패키지를 설치할 수 있다.

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install.packages(): R에 새로운 패키지 설치

stringr 패키지를 설치한다.

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install.packages("stringr")

R 객체 이용하기

R 객체에는 아래와 같은 종류들이 있음

• atomic(상수)
• vector(벡터)
• matrix(행렬)
• list(리스트)
• data.frame(데이터프레임)
• function(함수)
• operator(연산자) …
• 데이터 객체 (data object): R 객체 중 데이터 객체 : atomic, vector, matrix, data.frame

객체의 이름

객체명 표시방법: 알파벳문자, ’_‘,’.’, 숫자의 조합

주석

한 줄을 인터프리터가 해석하지 않고 패스하는 라인 코멘트(주석문) # 를 사용한다

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a <- 1
b_1 <- 10 # <-는 left assignment

벡터

R의 최소 단위는 벡터

정수(1), 실수(5.8271), 문자(‘A’) 문자열(“hello”)는 스칼라이다.
벡터는 {1,2,3,4,5,6}과 같이 스칼라가 여러 개 모인 것이이다.

한 개의 스칼라 값을 가진 벡터를 선언한다.

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> a <- 5

객체에 다른 객체 넣기

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> object1 <- 1
> object2 <- 2
> object1
[1] 1
> object1 <- object2
> object1
[1] 2

객체에 다른 객체 넣기

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> object1 <- 1
> object1 <- 2
> object1 <- object2
> object2 <- 100
> object1
[1] 2

함수 계산 결과를 객체에 넣기

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> Excel1 <- read.csv(“example_student.csv”)

> Object1 <- sum(1,8,4,5,9)
Object1 : 27

> A <- c(1,3,5,6,9)        # 벡터에 대해
A : 1,3,5,6,9

> A <- 1
Is.vector(a): True

A <- c(1,2,5)
Is.vector(a): True

> A <- c(“첫번째”, “두번째”, “세번째”)
A : ???

Package 관리

외부에서 제공하는 모듈을 Install, Update, Library 명령으로 관리할 수 있다. 패키지 설치는 Install 그리고 사용할 때는 Library 명령을 사용하고 패키지 갱신에 Update 명령을 사용한다.

패키지 관리

패키지 설치과 업데이트

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> install.packages("패키지명")      # 패키지 설치
> library("패키지명")               # 패키지 불러들이기 (사용)
> require("패키지명")               #
> update.packges('패키지명')        # 패키지 갱신

설치된 패키지 목록 보기

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> Library()
> installed.packages()
> Install.packages()[, c(“Packages”, “version”, “License”)]

필수 패키지

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Install.packages(“rgl”) # 3D 그래프 보여주는 패키지
Install.packages(“ggplot2”)
Install.packages(“ggthemes”)
Install.packages(“data.table”)
Install.packages(“devtools”)
Install.packages(“KoNLP”)
Install.packages(“dplyr”)
Install.packages(“plyr”)
Install.packages(“reshape2”)
Install.packages(“scales”)
Install.packages(“stringr”)

Github로 패키지 설치하기

개발자가 베타 버전을 github에 공개하는 경우
Knitr 패키지는 R에서 html, pdf, MS-Word 문서를 만들 수 있음고 https://github.com/yihui/knitr 에서 배포한다.

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> Install.packages(“devtools”)
Library(“devtools”)

> install_github(“yihui/knitr”)

RStudio UTF8 지원

참조

• http://dev.epiloum.net/1546
• http://xmlarchive.org/hrc/wp-content/uploads/2012/12/r_book_mac_v3.pdf

pyenv-windows 와 Jupyterlab 환경

pyenv-windows 설치

파워셀에서 설치 스크립트를 실행해서 설치하는 과정으로 정리되어 있다.

• 사이트: https://github.com/pyenv-win/pyenv-win

준비

1. 테스트
   • Windows 10 Home 21H1 / 19043.928
   • Microsoft Visual C++ 2015-2019 Redistribution
   • pip version 22.1 혹은 22.0 상태
2. 주의
   Windows 최신 (Windows 11 등)

   pip 22.3 이상인 경우 Microsoft Visual C++ Build Tools 를 설치해야 한다.
   
   이어지는 Microsoft C++ Build Tools 설치 참조해 설치한다.

PowerShell 스크립트 실행 모드 확인

외부 스크립을 실행할 수 있기 위해서는 ExecutionPolicy가 unrestricted 상태여야 한다.

PowerShell을 관리자 모드로 실행해

다음과 같이 입력

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> ExecutionPolicy      <-- 현재 상태 확인
Restricted              <-- 모든 스크립트 막은 상태

모드 변경을 위해 다음 명령 실행

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> Set-ExecutionPolicy Unrestricted

모드 변경 확인

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> ExecutionPolicy      <-- 현재 상태 확인
Unrestricted           <-- 모든 스크립트 허용 상태.

모드가 Unrestricted 상태에서 pyenv-win 을 설치한다.

pyenv-win 설치

pyenv-win 설치 항목에서 파워쉘을 통해 스크립트 실행을 통해 설치한다. 모든 방법들은 윈도우 홈 디렉토리의 .pyenv/ 폴더 아래에 실행 스크립을 위치한다.

인스톨러

다음 파워쉘 스크립트를 파워쉘에서 실행한다.

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Invoke-WebRequest -UseBasicParsing -Uri "https://raw.githubusercontent.com/pyenv-win/pyenv-win/master/pyenv-win/install-pyenv-win.ps1" -OutFile "./install-pyenv-win.ps1"; &"./install-pyenv-win.ps1"

만약 Unauthorized Script 에러가 나면 PowerShell 스크립트 실행 모드 확인 같이 Unrestricted 모드로 설정해야 한다.

실행하면 %USERPROFILE%/.pyenv 아래에 관련 파일을 다운로드 한다.

설치 완료후 파워쉘에서 pyenv 명령을 실행하면 아래 같이 도움말 화면이 나오면 성공이다.

Microsoft C++ Build Tools 설치

pip versions 22.3 이상 업그레이드 혹은 설치를 하면 Redistribution 패키지 설치로는 해결이 안된다.

• pip v22.1 까지는 Microsoft Visual C++ 2015-2019 Redistribution 로도 충분하다.

다음 사이트에서 build tools 을 다운로드 받아 설치한다.

• https://visualstudio.microsoft.com/visual-cpp-build-tools/

설치시 아래 옵션을 선택해 설치한다.

Python 배포본 설치

이제 pyenv 를 사용해서 Python 3.10, Python 3.9 버전을 설치해 보자.

설치 가능한 버전은 pyenv install -l 명령으로 확인 가능하다. 아래 같이 파워셀에서 필요한 버전을 필터링해 확인해 보자.

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PS > pyenv install -l | findstr 3.9
.
.
3.9.11
3.9.12-win32
3.9.12
3.9.13-win32
3.9.13

원하는 버전의 버전 번호를 입력해 설치한다.

윈도우 버전의 배포본이 pyenv 의 가상환경 폴더 밑에 설치 된다.

이어서 바로 Python 3.9 버전도 설치해 보자.

윈도우 버전 배포본 설치가 진행된다.

pyenv 에서 설치한 Python 3.10, Python 3.9 를 설치 확인을 해보자

Jupyter-Lab 설치

3.9 버전을 글로벌로 지정했다.

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PS C:\Users\andro> pyenv global 3.9.12

pyenv 가능한 버전 확인

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PS C:\Users\andro> pyenv versions
  3.10.4
 *3.9.12

현재 파워쉘의 파이썬 버전을 3.10 으로 지정했다.

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PS C:\Users\andro> pyenv shell 3.10.4
PS C:\Users\andro> python -V
Python 3.10.4

venv 모듈로 가상환경을 생성하고 활성화 한다.

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PS C:\Users\andro> python -m venv .venv/jupyter_p310
PS C:\Users\andro>.\.venv\jupyter_p310\Scripts\activate
(jupyter_p310) PS C:\Users\andro>

jupyter-lab 설치

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(jupyter_p310) PS C:\Users\andro> pip install jupyterlab
Collecting jupyterlab

Jupyter-lab에서 사용할 notebook 공간 생성

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(jupyter_p310) PS C:\Users\andro> mkdir jupyter-work

jupyter-lab 실행

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(jupyter_p310) PS C:\Users\andro> jupyter-lab --no-browser .\jupyter-work\
...
[I 2022-05-24 03:27:03.847 ServerApp] Serving notebooks from local directory: C:\Users\andro\jupyter-work
[I 2022-05-24 03:27:03.847 ServerApp] Jupyter Server 1.17.0 is running at:
...
    To access the server, open this file in a browser:
        file:///C:/Users/andro/AppData/Roaming/jupyter/runtime/jpserver-4664-open.html
    Or copy and paste one of these URLs:
        http://localhost:8888/lab?token=866bdd9bed841f4dafc5c431a7ffcd4b01f516e4583f38d7
     or http://127.0.0.1:8888/lab?token=866bdd9bed841f4dafc5c431a7ffcd4b01f516e4583f38d7
[W 2022-05-24 03:28:04.189 LabApp] Could not determine jupyterlab build status without nodejs

국내 증권사들 중에서 주식거래 HTS 를 통해서 API 를 지원하고 있다. 여기서는 대신증권 CybosPlus 를 사용해보려고 한다.

1. 대신증권 CybosPlus 설치
2. 32bit Miniconda환경
3. JupyterLab 시작
4. Powershell Openssh 설치
   • 원격으로 접속시

증권 HTS API 와 Jupyter Lab 환경

HTS에서 제공하는 OpenAPI 를 사용해서 주식 정보 및 주문을 처리할 수 있다. 여기서는 Jupyter lab 으로 윈도우 머신에 설치된 Open API 를 지원하는 HTS 사용하는 과정을 정리했다.

증권사별 API 비교

사전 준비

• 대부분 윈도우용 COM API 를 지원하는 HTS 는 32bit 기반의 Python 환경.
• 32bit Miniconda2 를 설치해서 사용하겠다.

대신증권 CybosPlus 설치

대신증권의 API 서비스인 CybosPlus 를 사용한다.

1. Cybos 5 설치
2. Python2.7 32bit 환경인 Miniconda 32bit 버전 설치

Cybos 5 설치

설치를 하고 CybosPlus 로 인증서를 통해서 로그인한다.

HTS 가동과 연결

HTP 프로그램은 보통 자동으로 관리자 모드로 실행된다. 이 API를 사용하는 파이썬 프로그램도 역시 관리자 모드로 실행되야 한다.

32bit Miniconda2 환경

윈도우 머신에 Python2.7 기반 32bit 용 Miniconda 를 설치한다. 그리고 필요에 따라 64bit miniconda 를 설치한다. 설치하게 되면 32비트 버전은 Miniconda2, 64비트 버전은 miniconda3 으로 구분할수 있다.

대신증권 가상환경

관리자 권한으로 HTS 를 실행하기 때문에 Python을 통한 API 호출도 관리자 권한이 필요하다. 관리자 권한으로 miniconda 를 실행하고 대신증권 가상환경을 생성한다.

메뉴에서 miniconda 쉘을 실행하면 아래같이 나타난다.

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(base) C:\Windows\system32>
(base) C:\Windows\system32>d:
(base) D:\> conda create -n daeshin_hts jupyter

대신증권 API를 사용하기 위해서 가상환경을 설정한다. 테스트/응용을 위해서 jupyter 환경을 구성한다.

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(base) D:\>conda env list
# conda environments:
#
base                  *  C:\Users\daddy\miniconda2
daeshin_hts              C:\Users\daddy\miniconda2\envs\daeshin_hts
                         C:\Users\daddy\miniconda3
                         C:\Users\daddy\miniconda3\envs\deeplearning
                         C:\Users\daddy\miniconda3\envs\ml
                         C:\Users\daddy\miniconda3\envs\tf2
                         C:\Users\daddy\miniconda3\envs\tf25
                         C:\Users\daddy\miniconda3\envs\tf26

JupyterLab 시작

필요한 패키지를 설치하고 jupyterlab 을 실행한다. 먼저 가상환경을 활성화 한다.

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(base) > conda activate daeshin_hts

패키지 설치

가상환경을 활성화 하고 jupyterlab numpy scipy matplotlib 패키지를 설치한다.

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(daeshin_hts) > conda install jupyterlab numpy scipy matplotlib

콘다 가상환경이 생성된 후에 가상환경을 활성화 한다.

• Jupyter Lab을 시작한다.

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(daeshin_hts) > jupyter lab WORK_FOLDER

JupyterLab Config

원격 접속등을 위해서 비밀번호를 사용한다. 그러기 위해서 구성 파일을 통해서 비밀번호, 포트 번호등을 설정해야 한다.

generate-config

Jupyter Lab 에서 설정 파일을 생성한다. 다음 명령으로 각각 $HOME/.jupyter/ 위치에 jupyter_notebook_config.py 파일이 생성된다.

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(daeshin_hts)> jupyter lab --generate-config

jupyter_notebook_config.py 설정 파일에 비밀번호를 추가하려면 비밀번호를 생성하는데 jupyter 명령과 python 명령에서 생성하는 2가지 방법이 있다.

1) jupyter 명령으로 패스워드 생성

첫번째로 아래는 쥬피터 폴더에 있는 파일 ‘jupyter_notebook_config.json’에 패스워드를 생성해 준다.

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(daeshin_hts)$ jupyter notebook password                                        Enter password:
Verify password:
[NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to $HOME\.jupyter\jupyter_notebook_config.json

위 명령으로 jupyter_notebook_config.json에 암호가 생성되면 “”sha1:723c…” 로 시작하는 패스워드 해시코드를 복사한 후 jupyter_notebook_config.py 파일의 c.NotebookApp.password 항목에 입력을 한다.

2) python 명령으로 비밀번호 생성

비밀번호 설정 다른 방법으로 파이썬에서 passwd 모듈을 실행해서 비밀번호를 얻을 수 있습니다.

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(daeshin_hts)$ python
>> from notebook.auth import passwd
>> passwd()
>> Enter password:
>> Verify password:

'sha1:********'

출력되는 sha1 암호문자열을 복사해서 사용하시면 됩니다.

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[jupyter_notebook_config.py]

c.NotebookApp.password = 'sha1:*********'    # 외부 접속시 사용할 비밀번호
c.NotebookApp.ip = '*'                       # 어디서든 접속 가능
c.NotebookApp.port = 8888                       # 접속에 사용할 포트

Powershell Openssh 설치

윈도우에 원격 접속해서 HTS를 위한 파이썬 가상환경에서 jupyterlab을 실행할 필요가 있다. 이때 윈도우 파워쉘에서 openssh 설치하고 연결한 후에 administrator 계정으로 관리자 모드로 jupyhter 를 실행한다.

• https://docs.microsoft.com/ko-kr/windows-server/administration/openssh/openssh_install_firstuse

윈도우즈 administrator 활성화

대신 hts 에 접속하기 위해서는 관리자 권한이 필요하다. ssh로 윈도우즈 계정 로그인은 되지만 hts 활설화를 위해서

1. administrator 게정을 활성화 한다.

2. 파웨쉘을 관리자로 실행해 다음 같이 실행한다.

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(daeshin_hts)> net user administrator /active:yes

3. jupyter-lab을 runas 명령으로 실행한다.

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(daeshin_hts)> runas /env /user:administrator "jupyter-lab.exe .\Jupyter-HTS\"
administrator의 암호 입력:
jupyter-lab.exe .\Jupyter-HTS"을(를) 사용자 "DESKTOP-GOYANGI\administrator"(으)로 시작하려고 합니다.

참고

1. openssh 서버 구성: https://docs.microsoft.com/ko-kr/windows-server/administration/openssh/openssh_server_configuration
2. https://docs.microsoft.com/ko-kr/powershell/scripting/learn/remoting/ssh-remoting-in-powershell-core?view=powershell-7.1
3. 윈도우즈 서비스 만들기: https://docs.microsoft.com/ko-kr/dotnet/framework/windows-services/walkthrough-creating-a-windows-service-application-in-the-component-designer

2022/8/10: 첫번째 버전.

첫번째 스프링 부트

https://start.spring.io/ 사이트에 접속해 아래 같이 프로젝트 구성을 선택한다.

그리고 오른쪽 의존성 버튼을 눌러 Initializr 에서 의존성 플러그인을 추가한다.

Dependencies 추가

Web 관련해

보통은 Web, Dev tools 와 Lombok 플러그인을 지정한다.

Generate 로 샘플 프로젝트 다운로드

Initializr 에서 구성을 완료하고 의존성 모듈을 추가한 후에 Generate 버튼을 누르면 압축된 프로젝트가 다운로드 된다. 이 압축 파일을 풀어서 Intellij 에서 연다.

run

src/main 에서 java 파일을 열면 실행 버튼이 활성화 된다.

index.html 파일 추가하기

src/main/resources/static 폴더에 index.html 파일을 추가한다.

파일에 HTML 로 아래 같이 입력한다.

프로젝트에 컨트롤러 추가하기

Spring Web 의존성을 추가해서 라이브러리를 설치하면 웹 관련 컨트롤러를 사용하기 좋다. 다음 같인 프로젝트에 컨트롤러 패키지를 추가하고 SampleController 클래스를 추가한다.

어노테이션으로 RestController 를 지정한다.

hello 메서드를 작성한다.

Uri 연계를 위해서 Mapper 어노테이션을 지정한다.

이제 http://localhost:4000/hello 주소를 요청한다.

실행 가능한 배포본 만들기

스프링 프로젝트는 Tomcat 같은 WAS 가 필요하고 이를 배포하는 방법이 필요했다. 스프링 부트는 단독으로 실행 가능한 웹 애플리케이션을 jar 형태로 제작하고 사용하는 것이 가능하다.

Gradle 을 사용해서 몇 번의 클릭만으로 실행 가능한 웹 애플리케이션을 제작할 수 있다 물론 실행을 위해서는 Java 환경이 필요한다.

Gradle Task 사용

Gradle view 의 task 에서 bootjar 항목을 실행한다.

프로젝트의 build 폴더의 lib 폴더에 프로젝트 이름+0.01-SNAPSHOT.jar 실행 파일이 생성되어 있는 것을 확인할 수 있다.

이 jar 를 다운로드해서 java 로 실행해 보자

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java -jar PROJECT-0.0.1-SNAPSHOT.jar

방화벽 등으로 직접 pip 혹은 conda 설치가 안되는 경우에 프락시 지정을 해서 사용이 가능하다.

Anaconda proxy

사용자 홈디렉토리 .condarc 파일에 proxy 구성을 한다. 만약 프락시 인증서가 필요하면 인증서를 추가한다.

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proxy_servers:
     http: http://IP_ADDRESS:8080
     https: https://IP_ADDRESS:8080
 ssl_verify: %programdata%\pip\dscert.crt

pip

pip 명령은 명려에서 옵션 pip proxy 옵션을 사용하거나 pip.ini 로 구성할 수 있다.

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pip install --upgrade --proxy https://IP_ADDRESS:8080 --trusted-host pypi.python.org --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org matplotlib numpy openpyxl xlrd xlwt pandas

사용자 정의 폴더

pip는 사용자 구성에서 아래 같이

• 폴더: ~/pip

pip.ini

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[global]
cert=C:\Users\user\pip\cert.crt
proxy=http://IP_ADDRESS:8080
trusted-host = pypi.python.org
               pypi.org
               files.pythonhosted.org

PyEnv + Anaconda

pyenv 와 Anaconda 를 사용하려고 한다. pyenv로 배포본을 관리를 하고, 특정 Local 에서 Anaconda 를 사용하려고 한다.

개발환경은

• Ubuntu 16.04 or later
• Windows 7 or later
• macOS 10.12.6 (Sierra) or later (no GPU support)
• Raspbian 9.0 or later

Pyenv 로 기본 python 환경을 사용하고 더해서 Anaconda 를 설치해서 사용하려고 한다.

1. pyenv - Anaconda 설치

Pyenv로 설치 할 anaconda 버전을 확이한다.

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$ pyenv install -l | grep anaconda

anaconda 를 설치한다

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$ pyenv install anaconda3-2021.05
...

Anaconda 활성화

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$ pyenv versions
  system
* 3.9.5 (set by /home/qkboo/.pyenv/version)
  anaconda3-2021.05

Local 명령을 사용해서 특정 디렉토리에서만 anaconda 환경을 쓰려고 한다.

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~$ cd Jupyter-ML
~$ pyenv local anaconda3-2021.05
$ cat .python-version
anaconda3-2021.05

Anaconda init

쉘 환경에서 conda 를 사용하기 위해서 환경변수를 초기화 해야 하는데 다음 명령으로 실행한다.

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$ conda init bash
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/condabin/conda
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/bin/conda
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/bin/conda-env
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/bin/activate
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/bin/deactivate
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/etc/profile.d/conda.sh
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/shell/condabin/Conda.psm1
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/lib/python3.7/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/etc/profile.d/conda.csh
modified      /Users/qkboo/.bash_profile

==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==

위 명령은 아래 환경 변수가 작용된다.

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NACONDA_HOME=/Users/who/anaconda3
PATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin

export ANACONDA_HOME
export PATH

쉘을 다시 열면 쉘 프롬프트가 변경된다.

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(base) ~$

파이썬 버전 확인

다른 디렉토리에서는 글로벌 파이썬이 실행된다.

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(base) qkboo@desktop-goyangi:~$ pyenv which python
/home/qkboo/.pyenv/versions/3.9.5/bin/python

Anaconda 로 지정한 로컬 디렉토리로 이동하면 해당 파이썬 환경이 사용된다.

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(base) qkboo@desktop-goyangi:~/Jupyter-ML$ pyenv which python
/home/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-2021.05/bin/python

PyEnv + Anaconda

개발환경은

• Ubuntu 16.04 or later
• Windows 7 or later
• macOS 10.12.6 (Sierra) or later (no GPU support)
• Raspbian 9.0 or later

pyenv 와 pyenv-virtualenv 기반으로 Anaconda 를 사용하려고 한다. pyenv로 배포본을 관리를 하고, pyenv-virtualenv와 conda 환경의 가상환경을 이용한다.

1. pyenv-Anaconda 환경

• ananconda 와 miniconda

2. anaconda & miniconda 복합환경

1. pyenv - Anaconda 설치

설치할 anaconda 버전을 확이한다.

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$ pyenv install -l |grep anaconda

anaconda 를 설치한다 - 시간이 많이 걸린다.

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$ pyenv install anaconda3-5.3.1
Downloading Anaconda3-5.3.1-MacOSX-x86_64.sh.sh...
-> https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.3.1-MacOSX-x86_64.sh
...

anaconda3-5.3.1 버전을 전역에서 사용하도록 한다.

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$ pyenv global anaconda3-5.3.1

global로 지정하고 버전을 확인해 보면

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$ pyenv versions
  system
  3.8.1
* anaconda3-5.3.1 (set by /Users/qkboo/.pyenv/version)

일반적으로 Anaconda 만을 사용한다면 설치후 사용자 쉘 환경에서 conda 를 사용하기 위해서 환경변수를 초기화 해야 하는데 다음 명령으로 실행한다.

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$ conda init bash
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/condabin/conda
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/bin/conda
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/bin/conda-env
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/bin/activate
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/bin/deactivate
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/etc/profile.d/conda.sh
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/etc/fish/conf.d/conda.fish
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/shell/condabin/Conda.psm1
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/shell/condabin/conda-hook.ps1
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/lib/python3.7/site-packages/xontrib/conda.xsh
no change     /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/etc/profile.d/conda.csh
modified      /Users/qkboo/.bash_profile

==> For changes to take effect, close and re-open your current shell. <==

위 명령은 아래 환경 변수가 작용해서 conda 의 가상환경을 다루는 쉘 스크립을 실행해 준다.

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NACONDA_HOME=/Users/who/anaconda3
PATH=$PATH:$ANACONDA_HOME/bin

export ANACONDA_HOME
export PATH

쉘을 다시 열면 쉘 프롬프트가 변경된다.

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(base) qkboo@ ~$

pyenv 기반 Anaconda 사용

그런데 pyenv 에서 다른 배포본과 Ananconda 를 같이 사용한다면 conda 초기 환경이 아주 불편할 수 있어서 아래 같이 conda 가상환경 시작을 불가능하게 해야 한다.

init conda, the following command write scripts into your shell init file automatically

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conda init

# disable init of env "base"
conda config --set auto_activate_base false

보통 conda init 를 해주면 쉘 스크립의 마지막 위치에 삽입된다. 그러므로 .bash_profile 에 있는 pyenv 초기화가 항상 마지막에 실행되도록 하자.

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pyenv 와 anaconda 환경의 전환 정리

Examples of managing virtual environments.

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# virtual environments from pyenv
pyenv install 3.6.9
pyenv virtualenv 3.6.9 new-env
pyenv activate new-env
pyenv deactive
# You can also use `pyenv local`

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# virtual environments from conda
conda create -n new-env python=3.6
conda env list
conda activate new-env
conda deactivate

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anaconda 패키지와 환경관리를 할 수 있는 conda 명령어 몇가지를 소개

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// 아나콘다의 버전 확인
conda --version

// 아나콘다 버전 업데이트
conda update conda

// 설치된 패키지 리스트
conda list

// conda 통해 설치 가능한 패키지 검색
conda search "tensorflow"

conda에서 개발 준비하기

Anaconda 설치가 완료되면 conda 명령으로 TensorFlow를 사용할 환경을 구성하고 사용해 보자.

가상환경 생성

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$ conda create -n tensorflow_env

...

The following packages will be downloaded:

    package                    |            build
    ---------------------------|-----------------
    pip-20.0.2                 |           py37_1         1.9 MB
    tensorboard-2.0.0          |     pyhb38c66f_1         3.3 MB
    ...

The following NEW packages will be INSTALLED:

    _tflow_select:        2.3.0-mkl
    ...

Proceed ([y]/n)?

또한 python= 인자로 파이썬 버전을 지정할 수 있다.

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$ conda create -n tensorflow python=3.8

현재 생성한 가상환경을 확인해 보자,

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(base)$ conda env list
# conda environments:
#
base                  *  /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1
deep-learning            /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/deep-learning

새로만든 conda 가상환경을 활성화 한다.

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$ conda activate tensorflow_env
(tensorflow_env) qkboo@ ~$

가상환경에서 Jupyter Notebook 을 설치한다.

jupyter notebook 설치

활성화한 가상환경에서 Jupyter Notebook 을 설치한다.

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(tensorflow_env)$ conda install jupyter notebook

필요시 nb-extension 설치

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(tensorflow_env)$ conda install -c anaconda-nb-extensions nb_conda
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done

## Package Plan ##

  environment location: /Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/deep_learning

  added / updated specs:
    - nb_conda

2. anaconda & miniconda 복합환경

현재 시스템에 pyenv로 파이썬 환경이 anaconda, miniconda 그리고 python 3.9 등이 중복되어 설치되어 있다. pyenv 가 중심이 되어 conda 를 다루기 위해서 miniconda 를 우선으로 구성되어 있다. shell 스크립트 부분이다.

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# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/Users/qkboo/.pyenv/versions/miniconda3-latest/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/Users/qkboo/.pyenv/versions/miniconda3-latest/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/Users/qkboo/.pyenv/versions/miniconda3-latest/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/Users/qkboo/.pyenv/versions/miniconda3-latest/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

# Pyenv
export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"

현재 pyenv 로 설치한 파이썬 환경을 살펴보면,

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qkboo@ ~$ pyenv versions
  system
  3.8.1
* 3.8.7 (set by /Users/qkboo/.pyenv/version)
  3.8.7/envs/opencv4
  3.8.7/envs/tf2_build
  3.9.1
  anaconda3-5.3.1
  anaconda3-5.3.1/envs/opencv3
  anaconda3-5.3.1/envs/opencv4
  anaconda3-5.3.1/envs/py27
  miniconda3-latest
  miniconda3-latest/envs/deep_learning
  miniconda3-latest/envs/django3
  miniconda3-latest/envs/tf24_cpu
  miniconda3-latest/envs/tf2_p37
  miniconda3-latest/envs/tkinter
  opencv4
  tf2_build

conda 툴을 사용하는 anaconda, miniconda 가 혼재된 환경에서 pyenv로 가상환경을 즉시 활성화 시키면 conda 명령 실행에 혼선을 일으킨다. 예를 들어 위의 가상환경 anaconda3-5.3.1/envs/opencv4 을 pyenv로 활성화 하고 python, conda 명령을 실행해 보면

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~$ pyenv shell opencv4
~$ pyenv version
opencv4 (set by PYENV_VERSION environment variable)
~$ which python
/Users/qkboo/.pyenv/shims/python

가상환경의 python 위치를 확인해 보고, conda 명령을 찾아 보자,

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~$ pyenv which python
/Users/qkboo/.pyenv/versions/opencv4/bin/python

$ pyenv which conda
pyenv: conda: command not found

The `conda' command exists in these Python versions:
  anaconda3-5.3.1
  miniconda3-latest

pyenv 환경 아래 2개의 conda 때문에 혼선이 나타난다.

예를 들어 현재 쉘 환경에서 파이썬 환경 ananconda3-5.3.1 을 사용하도록 하고, conda 를 확인해 보면 명확하게 해당 파이썬 환경의 anaconda 의 가상환경을 가르키지만! conda env 명령의 결과는 다르게 나타낸다.
anaconda 뒤에 minicond를 설치해서 miniconda 가상환경이 우선으로 나타난다.

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~$ pyenv shell anaconda3-5.3.1
~$ pyenv which conda
/Users/qkboo/.pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/bin/conda
~$ conda env list
# conda environments:
#
base                  *  /Users/qkboo/.pyenv/versions/miniconda3-latest
deep_learning            /Users/qkboo/.pyenv/versions/miniconda3-latest/envs/deep_learning
django3                  /Users/qkboo/.pyenv/versions/miniconda3-latest/envs/django3
tf24_cpu                 /Users/qkboo/.pyenv/versions/miniconda3-latest/envs/tf24_cpu
tf2_p37                  /Users/qkboo/.pyenv/versions/miniconda3-latest/envs/tf2_p37
tkinter                  /Users/qkboo/.pyenv/versions/miniconda3-latest/envs/tkinter

그래서 가상환경 활성화시 가상환경 디렉토리를 지정해서 사용하자!

그래서 anaconda 와 miniconda 환경을 활성화 시키려면 shell, local, system 명령을 통해 설치된 파이썬 환경을 활성화 하고, 해당 파이썬 환경에서 가상환경을 다루는 것이 좋다.

예를 들어 현재 쉘 환경에서 파이썬 환경 ananconda3-5.3.1 을 사용하도록 실제 가상환경 위치를 지정해서 활성화 한다.

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~$ conda activate .pyenv/versions/anaconda3-5.3.1/envs/opencv4/
(opencv4) ~$

pyenv-virtualenv

virtualenv를 사용하면 파이썬 런타임의 독립성을 한층 더 높일 수 있습니다. pyenv가 파이썬 버전을 관리하는 기능을 제공한다면, virtualenv는 파이썬 구동 환경을 관리합니다. pyenv를 이용하면 컴퓨터에 파이썬 버전 별로 1개의 파이썬 런타임을 설치하고 관리할 수 있습니다. virtualenv를 사용하면 파이썬 버전을 세분화하여 여러 개별 환경으로 구분하여 관리하는 기능을 제공합니다. 예를 들어서 python 3.5.2 런타임을 여러개 구성할 수 있고, 애플리케이션 별로 할당할 수 있습니다. 따라서, pyenv와 virtaulenv를 사용하면 매우 효과적입니다. 이러한 이유로 pyenv의 virtualenv 플러그인을 사용하는 것이 일반적입니다. pyenv-virtualenv 프로젝트는 https://github.com/yyuu/pyenv-virtualenv 에서 개발되고 있습니다.

pyenv-virtualenv 설치

pyenv-virtualenv는 OS별로 다음과 같이 설치할 수 있습니다.

macOS

pyenv-virtualenv 설치: homebrew

OS X는 homebrew를 이용하여 설치할 수 있습니다.

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$ brew install pyenv-virtualenv

리눅스 pyenv-virtualenv 설치

pyenv를 pyenv-installer로 설치할 때 pyenv-virtualenv 설치가 포함됩니다. pyenv-installer로 pyenv가 설치되었다면 별도의 조치가 필요 없습니다.

pyenv로 virtualenv 생성

다음과 같은 명령으로 파이썬 환경을 구성합니다.

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$ pyenv virtualenv <vertualenv-name>

은 생략 가능합니다. 버전을 생략할 경우 현재 시스템 버전으로 가상환경이 설정됩니다. virtualenv 플러그인으로 만든 가상환경인 경우 activate, deactivate 명령을 이용하여 활성화/비활성화합니다. 가상환경을 활성화/비활성화를 위해서는 다음 명령을 사용합니다.

1

$ pyenv activate <vertualenv-name>

가상환경 종료는 다음 명령을 사용합니다.

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$ pyenv deactivate

가상환경을 삭제할 경우 다음과 같은 명령을 사용합니다.

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$ pyenv uninstall <version>/<vertualenv-name>

버전을 설치해 봤으니 그 버전 위에 올라갈 virtualenv를 설치해보도록 하자. test라는 이름을 가진 virtualenv를 3.5.2버전 위에 설치해보자.

pyenv virtualenv [VERSION_NAME] [VIRTUALENV_NAME] 형식으로 입력해주면 된다.

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$ pyenv virtualenv 3.5.2 test_virtualenv

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$ pyenv versions

* system (set by PYENV_VERSION environment variable)
  3.5.2
  3.5.2/env/test_virtualenv

versions명령어로 3.5.2 위에 test_virtualenv라는 환경이 설치된 것을 확인할 수 있다.

쓰고있는 버전을 옮기려면 똑같이 shell 명령어를 사용하면 된다. activate명령어를 이용해도 된다.

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$ pyenv shell[or activate] test

shell 명령어는 Python의 버전과 virtualenv에 모두 적용할 수 있는 명령어이고, activate 명령어는 virtualenv에만 사용이 가능하다. shell을 이용해서 다른 버전이나 virtualenv를 사용중이라면 pyenv shell system을 이용하여 기본 버전으로 되돌아올 수 있고, activate를 이용하여 virtualenv를 사용중이라면 pyenv deactivate를 이용하여 사용중인 virtualenv에서 나올 수 있다.

requirements.txt 생성

test를 하나의 Python 프로젝트라고 생각하자. 이곳에 프로젝트에 필요한 package들을 설치해야 한다. pip로 Django를 설치하고, freeze로 package들 목록을 추출해보자.

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$ pip install django
$ pip freeze > requirements.txt

requirements.txt에 Django==1.10.1라고 현재 설치된 package가 적혀있다. 이는 pyenv파일에 독립적으로 설치된 package이고, 다른 virtualenv나 버전으로 옮기면 사용할 수 없게 된다. 이로써 의존성 관리 문제를 해결 하게 된 것이다.

다른 개발 환경에서 프로젝트에 설치된 패키지를 동기화하려면 virtualenv를 만들고, shell명령어로 사용 설정을 한 뒤에, requirements.txt파일을 받아서 다음과 같은 명령어를 입력한다.

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$ pip install -r requirements.txt

requirements.txt라는 이름은 반드시 정해진 것이 아니라 package목록을 담는 파일이름으로 관습적으로 사용하는 것이다.

귀차니즘: autoenv

pyenv-virtualenv의 단점은 가상환경을 활성화하기 위해서 pyenv activate를 실행해야 한다는 것입니다. autoenv는 Python 프로젝트 진입시점시에 자동으로 virtualenv 환경 로딩하는 기능을 제공합니다. 가상 환경 활성화에 대한 귀차니즘을 없앨수 있습니다.

프로젝트 홈페이지는 다음과 같습니다.

https://github.com/kennethreitz/autoenv
설치

autoenv 설치

위에까지가 Python에만 종속되는 내용이었고, 이번에 설치할 autoenv는 Python뿐만 아니라 모든 명령어에 적용할 수 있다. 다음과 같은 명령어로 설치한다.

$ brew install autoenv
이번에도 .bash_profile에 설정을 해줘야한다. 다음과 같은 내용을 맨 밑에 넣어준다.

source $(brew –prefix autoenv)/activate.sh
autoenv를 이용한 자동화

autoenv는 터미널에서 디렉토리에 접근할 시에, .env파일을 찾아서 그 내용을 자동으로 실행시켜주는 간단한 기능이다. 그렇다면 test디렉토리를 만들어서, 디렉토리에 들어올 때 바로 test_virtualenv virtualenv로 설정되게 해보자! 명령어 한 줄을 입력하는 귀찮음을 덜 수 있는 것이다.

$ mkdir test_virtualenv
$ cd test_virtualenv
$ vim .env
.env파일안에 다음과 같은 내용을 입력하자.

pyenv shell test_virtualenv
제일 먼저 디렉토리에 들어가게 되면, .env의 내용을 실행할 것인지 물어보게 된다. 이 때 ‘y’를 입력해서 계속 실행되게 해야한다.

이제 터미널에서 test폴더에 들어갈 때마다 자동으로 test_virtualenv virtualenv를 쓰게 될 것이다! autoenv는 이것 뿐만 아니라 다른 분야에도 무궁무진하게 적용할 수 있다.

bash prompt

아래같이 bash 프롬프트에 가상환경을 표시해 주는 스크립이다.

• 출처: https://gist.github.com/frnhr/dba7261bcb6970cf6121

참고

• https://github.com/pyenv
• https://github.com/pyenv/pyenv-virtualenv
• https://towardsdatascience.com/managing-virtual-environment-with-pyenv-ae6f3fb835f8
• http://taewan.kim/post/python_virtual_env/

Python 의 pyenv 기반 개발환경

데모 환경은 OS X와 리눅스로 한정합니다.

파이썬에는 Python 2와 Python 3이 공존하고, 파이썬 별로 다수의 서브 버전이 존재합니다. 또한, 파이썬 커뮤니티는 엄청난 수의 패키지를 만들고 공유하고 있습니다. 이러한 패키지들은 개별적으로 여러 버전을 갖고 있습니다.

Python의 dependency 관리

Node 모듈으로 만들어지는 Javascript 프로젝트는 package.json으로 Dependency를 관리하고, Ruby 프로젝트는 gemfile실행파일으로 관리한다. 그렇다면 Python은 이 문제를 어떻게 해결할까?

Python은 Virtual Environment 를 지원하는 툴으로 이 문제를 해결한다. 각 프로젝트마다 쓰일 가상 환경(virtual environment)를 생성하여 그 프로젝트에 해당되는 Python을 활성화 한 후에 실행시킨다.

또한 가상 환경 안에 설치된 package들은 python의 freeze 명령어를 통해서 requirements.txt라는 파일로 추출되고, 이것을 git같은 버전 관리 도구로 관리하면, 새로운 개발 환경에서도 쉽게 이를 동기화시킬 수 있다.

pyenv란 무엇인가?

pyenv란 여러 버전의 Python을 쉽게 바꿔서 쓸 수 있게 해주는 도구이다. 예를 들면 3.5.2버전을 쓰다가, 명령어 한 줄로 2.7.12로 버전을 바꾸어서 쓸 수 있게 해준다. 이는 python-virtualenv와 같이 쓰면 더욱 활용도가 높아진다.

단, 윈도우는 지원을 안하고 별도의 [pyenv-win[(https://github.com/pyenv-win/pyenv-win) 을 사용할 수 있다.

여기 다루는 파이썬 가상환경에 대한 툴은 다음과 같이 요약할 수 있습니다.

1. pyenv

• 파이썬 버전을 관리하는 툴.
• 하나의 컴퓨터에 다양한 파이썬 버전을 설치하고 관리.
• 프로젝트 홈페이지: https://github.com/pyenv/pyenv

1. pyenv-virtualenv

• virtualenv은 파이썬 환경을 격리하는 툴.
• pyenv-virtualenv은 virtualenv의 pyenv 확장 플러그인.
• 파이썬 버전과 라이브러리의 완전한 격리 환경을 제공.

1. autoenv

• autoenv는 디렉터리 이동 시 실행되는 스크립트
• pyenv-virtualenv 사용 시 불편한 수작업을 자동화.
• 특정 프로젝트 폴더로 들어가면 .env파일 실행하여 가상환경 활성화.

1. pip

• 파이썬 라이브러리를 관리.

pyenv 설치

사전 준비

Python 3.4 이상은 요구한다. pip로 virtualenv 를 설치가 필요하다.

개발환경은

• Ubuntu 16.04 or later
• Windows 7 or later
• macOS 10.12.6 (Sierra) or later (no GPU support)
• Raspbian 9.0 or later

macOS 설치

필요 조건

pyenv를 OS X(맥)에 설치하기 위해서는 xcode command line tools과 zlib가 먼저 설치되어 있어야 합니다. xcode command line tools과 zlib를 OS X에서 설치하는 명령은 다음과 같습니다. 두 명령을 터미널 상에서 실행합니다.

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$ sudo xcode-select --install
$ brew install homebrew/dupes/zlib

macOS Homebrew 설치

macoS는 homebrew 를 설치해서 사용하는 것을 가정하고 homebrew로 시스템 python 을 설치한다

pyenv를 OS X(맥)에 설치하기 위해서는 xcode command line tools과 zlib가 먼저 설치되어 있어야 합니다. xcode command line tools과 zlib를 OS X에서 설치하는 명령은 다음과 같습니다. 두 명령을 터미널 상에서 실행합니다.

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$ sudo xcode-select --install
$ brew install homebrew/dupes/zlib

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$ /usr/bin/ruby -e "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install)"
export PATH="/usr/local/bin:/usr/local/sbin:$PATH"
$ brew update

pyenv 설치: macOS

맥 네이티브로 pyenv를 사용해 Anaconda를 설치하고 텐서플로를 설치해 보자

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brew update
brew install pyenv

pyenv 업그레이드는 다음 명령을 사용합니다.

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$ brew upgrade pyenv

환경변수

pyenv 경로 설정을 위해 아래를 .bash_profile 에 추가한다.

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export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
# pyenv 초기화
$eval "$(pyenv init -)"

CentOS, Oracle Linux, RHEL 설치

https://github.com/pyenv/pyenv/wiki#suggested-build-environment

사전 준비사항

RedHat 계열 혹은 Debian 계열에서 아래 같은 패키지가 필요할 수 있다.

https://github.com/pyenv/pyenv/wiki#suggested-build-environment

Yum 설치

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$ sudo yum install -y zlib-devel bzip2 bzip2-devel \
  readline-devel sqlite sqlite-devel openssl-devel xz xz-devel curl git

우분투 환경에서는 다음과 같은 패키지를 설치합니다.

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sudo apt-get update
sudo apt-get install --no-install-recommends make build-essential libssl-dev zlib1g-dev libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm libncurses5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev

pyenv 설치: Linux

리눅스에서 pyenv 설치는 원격 스크립트 pyenv-installer를 사용한다.

• https://github.com/pyenv/pyenv-installer

pyenv-installer 를 이용하여 pyenv를 설치하면, 다음과 같은 pyenv 플러그인도 설치됩니다.

• pyenv-doctor
• pyenv-pip-rehash
• pyenv-update
• pyenv-virtualenv
• pyenv-which-ext

pyenv-installer는 pyenv 설치 스크립트 입니다. rbenv-installer의 스타일을 빌려서 만든 것입니다. pyenv-installer는 리눅스용 쉘 스크립트 파일입니다. pyenv-installer를 이용하여 pyenv를 설치하기 위해서는 curl과 git이 사전에 설치되어 있어야 합니다.

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curl https://pyenv.run | bash

pyenv.run 이 실행이 안되면 다른 설치 명령은 다음과 같습니다.

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$ curl -L \
https://raw.githubusercontent.com/pyenv/pyenv-installer/master/bin/pyenv-installer \

설치후 아래 같이 경로 추가 메시지가 나온다.

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# Load pyenv automatically by adding
# the following to ~/.bashrc:

export PATH="/home/qkboo/.pyenv/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

pyenv를 최신 버전으로 업데이트해야 할 경우 다음 명령을 수행합니다.

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$ pyenv update

환경변수 적용 및 업데이트

다음 명령을 터머널에서 수행하여 환경변수를 등록합니다.

이 명령으로 아래 코드가 bash를 사용하는 상황을 가정합니다. zsh를 사용하실 때는 “~/.bash_profile“을 “~/.zshrc“로 변경하여 실행해야 합니다.

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$ echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bash_profile
$ echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bash_profile
$ source ~/.bash_profile

pyenv 사용

pyenv는 다음과 형태로 실행됩니다.

pyenv {sub-command} [{parameters}….]
pyenv가 제공하는 서브 명령은 다음과 같습니다.

버전 설치

pyenv로 설치할 수 있는 버전의 목록을 보려면 다음과 같은 명령어를 입력한다.

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$ pyenv install --list

[list들]
엄청나게 많은 버전들이 있을텐데, 여기서는 현재 최신 버전인 3.5.2버전을 설치하도록 하겠다. (목록에서 위로 올리다 보면 있다)

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$ pyenv install 3.5.2

이렇게 하면 설치가 완료된다. 설치하는데에 시간이 조금 오래 걸린다. 설치된 목록을 확인하려면 다음과 같은 명령어를 입력한다.

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$ pyenv versions

* system (set by PYENV_VERSION environment variable)
  3.5.2

shell 명령

설치된 버전은 pyenv versions 명령으로 나타나고, 버전 이름 맨 앞의 *표시는 현재 사용하고 있는 Python버전이다. 현재 쉘에서 다른 버전으로 옮기려면 shell 명령어를 입력한다.

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$ pyenv shell 3.5.2

Uninstall

This is handy because removing these versions is trivial:

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$ rm -rf ~/.pyenv/versions/2.7.15

Of course pyenv also provides a command to uninstall a particular Python version:

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$ pyenv uninstall 2.7.15

Global & Local

시스템 수준의 버전 지정은 global 명령과 local 명령으로 지정할 수 있다.

global 글로벌 설정

pyenv를 시스템 수준의 python 버전을 설정해서 시스템의 기본 파이썬 버전으로 지정할 때 유용하다.

다음은 컴퓨터의 글로벌 파이썬 버전을 파이썬 2.7.12에서 새로 설치한 파이썬 3.5.3으로 변경하는 예입니다. 아래 명령을 수행한 후, python을 실행하면 Python 3.5.3 버전이 실행됩니다

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$ pyenv versions
* system
  3.5.3 (set by /Users/qkboo/.pyenv/version)

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$ python --version    ## 현재 파이썬 버전
Python 2.7.12
$ pyenv global 3.5.3  ## 글로벌 파이썬 설정 변경
$ python --version    ## 현재 파이썬 버전
Python 3.5.3
$ pyenv versions      ## pyenv 활성 버전 확인
  system
* 3.5.3 (set by /Users/qkboo/.pyenv/version)
$

global 명령을 내리면 ~/.pyenv/version 파일을 해당 버전으로 지정한다

local 로컬 설정

특정 디렉터리에 활성화되는 파이썬 버전을 지정할 수 있습니다. 그리고 로컬 디렉토리 이외에서는 global 설정이 적용됩니다.

다음은 pyenv global과 pyenv local을 사용하는 방법의 예시입니다.

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$ pyenv versions           ## global 설정 3.5.3
  system
  2.7.13
* 3.5.3 (set by /home/opc/.pyenv/version)

$ python -V                ## Global 파이썬 버전
Python 3.5.3
$ mkdir py2.7
$ cd py2.7/
$ pyenv local 2.7.13   ## local 설정 2.7.13
[py2.7]$ python -V
Python 2.7.13
[py2.7]$ ls -al
total 12
drwxrwxr-x   2 opc opc 4096 Sep  8 01:47 .
drwx------. 10 opc 500 4096 Sep  8 01:47 ..
-rw-rw-r--   1 opc opc    7 Sep  8 01:47 .python-version
[py2.7]$ cat .python-version  ## local 설정 파일
2.7.13
[py2.7]$ cd ..                ## global 설정 3.5.3
$ python -V
Python 3.5.3
[opc@b4b8b6 ~]$

“pyenv local“를 실행하면 해당 디렉터리에 .python-version 파일이 생기고 이 파일에 활성화될 파이썬 버전이 기록됩니다.

Test suite

Pro Tip: A great way to get peace of mind that the version of Python you just installed is working properly is to run the built-in test suite:

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$ pyenv global 3.8-dev
$ python -m test

This will kick off lots of internal Python tests that will verify your installation. You can just kick back and watch the tests pass.

Using your environment in IDEs

If you are not as sehell person, you can also use pyenv with your favourite IDE. Many editors and IDEs are aware of pyenv environments and will detect them for you. Then you will be able to select the environment for your current workspace from a dropdown menu.

참고

• http://taewan.kim/post/python_virtual_env/
• https://realpython.com/intro-to-pyenv/#using-pyenv-to-install-python

Jupyter Lab - systemd 운영

jupyterlab 을 Itel 기반의 Ubuntu 시스템에 설치하고 시스템 서비스로 등록하는 과정.

1. Ubuntu 18.04
2. node.js
3. Anaconda 2020

Restart your shell so the path changes take effect. You can now begin using pyenv.

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exec "$SHELL"

Anaconda 배포본 설치 (Ubuntu)

우분투용 다운로드

https://www.anaconda.com/products/individual#linux

다움로드안 쉘 스크립트를 시작한다.

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bash ~/Downloads/Anaconda3-2020.02-Linux-x86_64.sh

To control whether or not each shell session has the base environment activated or not, run conda config –set auto_activate_base False or True. To run conda from anywhere without having the base environment activated by default, use conda config –set auto_activate_base False. This only works if you have run conda init first.

Anaconda 를 설치하면 대부분의 패키지가 내장되어 있다.

설치후 최신 conda 환경 base를 갱신해 준다.

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conda update -n base -c defaults conda

nvm으로 Node.js 설치

• https://github.com/nvm-sh/nvm#installing-and-updating

nvm 설치

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curl -o- https://raw.githubusercontent.com/nvm-sh/nvm/v0.37.0/install.sh | bash

스크립트로 설치를 완료하면 쉘 시작시 nvm 환경을 구성하기 위해서아래 스크립이 자동으로 현재 쉘 스크립트 파일 끝에 추가된다.

만약 아래 스크립이 추가 안되면 아래 스크립트를 (~/.bash_profile, ~/.zshrc, ~/.profile, or ~/.bashrc).)에 추가한다.

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export NVM_DIR="$([ -z "${XDG_CONFIG_HOME-}" ] && printf %s "${HOME}/.nvm" || printf %s "${XDG_CONFIG_HOME}/nvm")"
[ -s "$NVM_DIR/nvm.sh" ] && \. "$NVM_DIR/nvm.sh" # This loads nvm

node.js 설치

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~$ nvm ls-remote
        v14.0.0
        v14.1.0
       v14.14.0
       v14.15.0   (LTS: Fermium)
       v14.15.1   (Latest LTS: Fermium)

lts 최신 버전 14.0을 설치한다.

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~$ nvm install --lts 14.15.1
Downloading and installing node v14.15.1...
Downloading https://nodejs.org/dist/v14.15.1/node-v14.15.1-linux-x64.tar.xz...
######################################################################### 100.0%
Computing checksum with sha256sum
Checksums matched!
Now using node v14.15.1 (npm v6.14.8)
Creating default alias: default -> lts/* (-> v14.15.1)

node 버전을 확인

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~$ node --version
v14.15.1

Conda 에서 jupyterlab 설치

Anaconda 나 Miniconda 를 설치하고 가상환경을 하나 생성한다.

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$ conda create -n tf2 jupyterlab numpy scipy matplotlib tensorflow

$ conda activate tf2
(tf2) ~$

JupyterLab 실행

가상환경에서 jupyterlab 을 외부에서 접속 가능하도록 실행하자.

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(base) $ jupyter-lab --no-browser --ip=* --port=8888 ~/Jupyter-Notebook/

LabConfig 디렉토리

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$ jupyter --paths
config:
    /home/qkboo/.jupyter
    /home/qkboo/anaconda3/envs/py3/etc/jupyter
    /usr/local/etc/jupyter
    /etc/jupyter
data:
    /home/qkboo/.local/share/jupyter
    /home/qkboo/anaconda3/envs/py3/share/jupyter
    /usr/local/share/jupyter
    /usr/share/jupyter
runtime:
    /home/qkboo/.local/share/jupyter/runtime

JupyterLab 환경 설정

jupyter 의 config 파일을 통해서 인증과 구성을 하자.

• jupyterlab 3.x 버전: jupyter_server_config.py
• jupyterlab 2.x 버전: jupyter_notebook_config.py

Jupyter Lab 에서 설정 파일을 생성한다. 다음 명령으로 각각 $HOME/.jupyter/ 위치에 jupyter_server_config.py 파일이 생성된다.

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(tf2)$ jupyter lab --generate-config
Writing default config to: /home/qkboo/.jupyter/jupyter_server_config.py

패스워드 사용

jupyter_notebook_config.py 설정 파일에 비밀번호를 추가하려면 비밀번호를 생성해야 한다. 아래 명령으로 생성한다.

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(tf2)$ jupyter lab password
Enter password:
Verify password:
[NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to $HOME\.jupyter\jupyter_server_config.json

jupyter_server_config.json 파일로 암호가 생성된다. 생성한 암호를 jupyter_server_config.py 파일의 c.ServerApp.password 항목에 입력해 준다

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[jupyter_server_config.py]

c.ServerApp.password = 'sha1:*********'    # 외부 접속시 사용할 비밀번호
c.ServerApp.ip = '*'                       # 어디서든 접속 가능
c.ServerApp.port = 8888                       # 접속에 사용할 포트

Jupyter Lab 3.x 버전

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c.ServerApp.base_url = '/notebook'
c.ServerApp.enable_mathjax = True
c.ServerApp.password = ''
c.ServerApp.ip = '*'
c.ServerApp.port = 8888
c.ServerApp.port_retries = 10
c.ServerApp.open_browser = False

c.ServerApp.tornado_settings = {"websocket_max_message_size": 400 * 1024 * 1024}

Jupyter Notebook, Jupyterlab 2.x 버전:

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c.NotebookApp.base_url = '/notebook'
c.NotebookApp.enable_mathjax = True
c.NotebookApp.password = ''
c.NotebookApp.ip = '*'
c.NotebookApp.port = 8888
c.NotebookApp.port_retries = 10
c.NotebookApp.open_browser = False

c.NotebookApp.tornado_settings = {"websocket_max_message_size": 400 * 1024 * 1024}

systemd 구성

nodejs, jupyter lab 을 시스템 시작 서비스로 등록한다. node.js 경로, jupyterlab 을 위한 시작 환경이 필요하다.

systemd의 unit 위치는 OS 마다 조금 다른 것 같다.

여기서는 /etc/systemd/system 밑에 jupyter.service 라는 유닛 파일에 아래 같이 파이썬 환경을 포함해 작성한다.

가상환경을 사용하고 있으므로 systemd unit의 ExecStart 의 python도 가상환경 위치로 지정해 주어야 한다.

유닛 파일: /etc/systemd/system/jupyter.service

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[Unit]
Description=My Jupyter-Notebook

[Service]
Type=simple
PIDFile=/run/jupyter-notebook.pid
# nodejs path
Environment="PATH=/home/qkboo/.nvm/versions/node/v12.18.0/bin/:/usr/local/bin:/ usr/local/sbin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin"

# anaconda: tf2
ExecStart=/home/qkboo/anaconda3/envs/tf2/bin/jupyter-lab --config /home/qkboo/Home/mybook_config.py
User=qkboo
Group=qkboo
WorkingDirectory=/home/qkboo/Home/Jupyter-Notebook/
Restart=always
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target

유닛 파일 등록과 시작

jupyter.service 파일을 등록한다.

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$ sudo systemctl enable jupyter

등록한 유닛 파일을 확인해 보자.

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$ sudo systemctl list-unit-files | grep jupyter
jupyter_book.service                disabled        enabled
jupyter.service                     enabled         enabled

그리고 데몬을 리로드 한다.

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$ sudo systemctl daemon-reload
$ sudo systemctl start jupyter

실행한 서비스를 종료하려면

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$ sudo systemctl stop jupyter

실행 상태를 확인한다.

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$ sudo systemctl status jupyter

유닛 파일 등록 해지

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$ sudo systemctl disable jupyter
Removed /etc/systemd/system/multi-user.target.wants/jupyter.service.

서비스 상태

해당 서비스 상태 확인

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$ sudo systemctl status jupyter

구동에 실패한 서비스 보기

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$ sudo systemctl list-units --state=failed

enabled 상태인 서비스 목록

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$ sudo systemctl list-units --state=enabled