설치, 용도, 가상환경, pip

[ParkYK]

Life is too short, You need python.

파이썬 창시자 만나보기 https://gvanrossum.github.io/

 파이썬을 어디에 사용하면 적당한가?

파이썬으로 무엇을 할 수 있을까에 대한 동영상  https://www.youtube.com/watch?v=K50fMIcP3VQ&feature=youtu.be

--- 파이썬으로 “못 하는 일”은 거의 없지만 파이썬으로 “하면 부적합한 일”도 있다. ---
운영체제 커널 / 디바이스 드라이버, 부트로더 / BIOS / 펌웨어, 고성능 데이터 압축 알고리즘 “엔진”, 실시간 시스템 / 하드 리얼타임, 초저지연 금융 트레이딩 (HFT) 등. 그래서 실무에서는 “파이썬으로 설계하고, C/C++로 핵심을 만들고, 다시 파이썬에서 사용한다”

파이썬 설치 : https://m.blog.naver.com/math717/223984322849

*** Python 설치 순서(윈도우 기준) ***
순서1. 보통은 python.org 메인 화면의 메뉴 중 Downloads - Python install manager를 선택해 Installer를 설치한다.
  - Python Installer는 ‘기본 실행기 + 가상환경을 만들기 위한 기준 런타임’을 설치하는 것이다. 즉, 프로젝트를 '직접 개발하는 공간'이 아니라 개발 환경을 만들어 주는 ‘기반 설비’다.
  - 요즘 Python 개발의 정석 구조는 이러하다.
      OS
       └─ Python Installer (기준 런타임)
            └─ venv / conda
                  └─ 프로젝트별 Python 환경 : 실제 개발은 거의 다 가상환경 안에서 함.
  - Installer가 실제로 하는 일
      1) Python 인터프리터 설치 : python.exe, py.exe, 표준 라이브러리, venv 모듈 <== 이게 없으면 가상환경 생성 불가
      2) 가상환경의 “원본 템플릿” 역할 : python -m venv venv명

순서2. Python Installer 설치가 끝났다면 개발자가 원하는 버전 만큼의 python.exe를 다운로드 한다.
   - Downloads -> All releases에서 원하는 버전 선택
       예를 들어 '3.14.2 Downloads' 를 선택하고 제공된 화면의 하단에서 'Windows installer(64-bit)'를 선택한다.
       python-3.14.2-amd64.exe 파일이 다운로드됨. 이 파일을 실행하여 설치를 한다. 

*** 가상환경(venv) 운영하기 ***

암기 :

 1) 기본 Python installer는 venv 작성, 확인할 때만 사용, 개발에는 사용하지 않음~~~

 2) Python은 시스템에 여러 버전의 python.exe를 설치해 두고,  프로젝트 마다 필요한 Python 버전으로 가상환경을 하나씩

만들어 작업할 때마다 해당 venv를 활성화해서 사용한다.

 3) 프로젝트를 바꿀 때는 deactivate 후, 다음 프로젝트의 venv를 다시 activate 한다.

 4) 가상환경(venv)은 Python을 설치하는 공간이 아니라, 이미 설치된 Python으로 패키지를 분리하는 공간이다.

 5) 가상환경은 “프로젝트 단위”로 관리한다 (정석) - 프로젝트마다 Python 패키지 버전 다름, 충돌 원천 차단

정석 사고방식 (이 문장 기억하면 끝)

 : Python 버전 관리와 패키지 관리는 전혀 다른 문제다. Python 버전이 하나여도, 패키지는 프로젝트마다 다름.

 : 추천되는 “현실적 정석”

    - 프로젝트 작성을 위해 Python은 3.14 설치 (3.14버전은 하나의 예 - 동일 버전은 1회만 설치)

    - 작업하는 프로젝트마다 venv 생성 ( 프로젝트의 성격에 따라 같은 버전의 모듈로 작업해야 하기 때문)

    - venv 별로 pip install 모듈한다 (기본 Python에는 절대 pip install 안 함)

 : 그러니까 예를 들어 python 3.14,  3.13,  3.12 이렇게 여러 개를 https://www.python.org에서 다운로드 한 후에 반드시 미리 설치해 둔다. 첫번째 기본 버전만 설치 시 PATH에 경로를 넣는 옵션을 체크(선택적)하고 나머지 버전은 py 런처로 관리한다.

ex) 폴더 확인

      C:\Users\계정명\AppData\Local\Python          <== installer

      C:\Users\계정명\AppData\Local\Programs\Python    <== 설치한 버전 폴더 

이어서 각 프로젝트 마다 venv314, venv313, venv312 등을 가상 환경을 만들고 activate, deactivate 하면서 작업하라는 얘기다. 그리고 모듈 설치도 각각의 가상 환경에서 하고...

[ex : 시스템에 설치된 Python들] Python 3.14, Python 3.13 …

projects/

 ├─ projectA/

 │   ├─ venv314/  ← Python 3.14

 │   └─ main.py

 ├─ projectB/

 │   ├─ venv313/  ← Python 3.13

 │   └─ app.py

 └─ projectC/

venv 생성은 반드시 버전 명시 (강력 추천)

  비추천 : py -m venv venv314

  추천    : py -3.14 -m venv venv314

예) > py -3.14 -m venv venv314  를 실행하면 아래 조건에 따라 이렇게 된다.

     Python 3.14가 이미 설치돼 있다면 일어나는 일(설치가 안된 상태면 에러)

       - py 런처가 Python 3.14 실행 파일을 찾음

       - 그 Python 3.14로 venv314 가상환경 생성. 가상환경 안의 python은 Python 3.14

     확인 :  > venv314\Scripts\activate

             > python --version

    ✓ 실습 따라하기 

가상환경에서 “원래의 기본환경(시스템 Python)”으로 돌아가려면 가상환경을 비활성화(deactivate) 하면 된다.

  가상환경 활성화 상태에서 비활성화  :  (venv314) C:\work> deactivate

  비활성화 후  (venv314) 표시 사라짐 :  C:\work>

  python, pip 명령이 시스템 기본 Python으로 돌아감

  제대로 돌아왔는지 확인             :  C:\work> python --version

  다시 특정 가상환경으로 들어가려면  :  C:\work> venv314\Scripts\activate

* 핵심 구조 한 번 더 살펴보면 : 시스템 Python  <-- deactivate, activate --> 가상환경 Python

소스 코드 실행 방법 :  https://cafe.daum.net/flowlife/SBU0/30    중간 지점 참조

                               - 프로그램 작성을 위해 파이썬 소스 코드 입력 및 실행하기

* pip   = Python 패키지를 설치·업데이트·삭제하는 패키지 관리 도구
예를 들어 Python 기본 기능만으로 제공되지 않는 requests, pandas, numpy 같은 외부 패키지를 설치할 때 사용합니다.
    python -m pip install requests
기본적으로 PyPI(Python Package Index)에서 패키지를 검색하고 내려받습니다.
    버전만 확인하려면 :  python -m pip index versions requests -v

* PyPI  = Python 패키지가 보관된 기본 원격 저장소

기본 원격 저장소는 PyPI입니다.
   PyPI : https://pypi.org/
pip install은 기본적으로 PyPI의 패키지 인덱스에서 패키지를 검색하고 내려받습니다. 

실제로 pip가 사용하는 기본 인덱스 주소는  https://pypi.org/simple

예를 들어 pip install requests  를 실행하면 대략 다음 순서로 동작합니다.
  pip install requests
        ↓
  PyPI의 requests 프로젝트 검색
        ↓
  현재 운영체제와 Python 버전에 맞는 파일 선택
        ↓
  의존 라이브러리 확인
        ↓
  패키지와 의존성 다운로드
        ↓
  현재 Python 환경에 설치

참고로 pip는 필요한 의존 패키지도 함께 찾아 설치합니다.

다음으로 conda는 PyPI가 아니라 Anaconda의 채널 저장소를 기본으로 사용합니다.
   conda install numpy  → conda 채널에서 설치

저장소 URL : https://repo.anaconda.com/pkgs/main
                 https://repo.anaconda.com/pkgs/r