[TIL] Python 베이직 - 4회차

1. 파이썬 가상 환경

 하나의 독립된 파이썬 실행 환경으로 파이썬 패키지 설치 및 사용이 가능하다. 이 가상환경은 다른 프로젝트와 격리되어 각기 다른 프로젝트가 서로 간섭하지 않도록 한다.

여러 프로젝트를 동시에 작업할 때, 각 프로젝트에서 필요한 패키지 버전이 다를 수 있는데 이때 가상 환경을 사용하면 각 프로젝트별 필요한 패키지를 독립적으로 관리할 수 있다.

 가상 환경을 사용하면 프로젝트와 관련된 패키지 목록을 쉽게 관리하고 공유가 가능해 다른 개발자도 동일한 환경을 쉽게 설정할 수 있다.

 가상 환경을 사용하지 않고 패키지를 설치하면 시스템 전체에 영향을 미칠 수 있다. 특히, 시스템에 기본으로 설치된 파이썬 패키지를 변경하면 시스템 안정성에 문제가 생길 수 있다. 가상 환경을 사용하면 이러한 문제를 피할 수 있다.

# Windows
python -m venv myenv # 가상 환경 생성
myenv\Scripts\activate.bat # 가상 환경 활성화
deactivate # 가상 환경 비활성화
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# macOS
python3 -m venv myenv # 가상 환경 생성
source myenv/bin/activate # 가상 환경 활성화
deactivate # 가상 환경 비활성화
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# Anaconda
conda create --name myenv # 가상 환경 생성
conda activate myenv # 가상 환경 활성화
conda deactivate # 가상 환경 비활성화
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# 가상환경 내부 설치 패키지 확인
conda list
pip list

 

2. 패키지 설치

 패키지는 하나의 큰 파일 안에 여러 폴더가 들어있는 것이다. 특정 주제나 기능을 가진 파일들을 담고 있어 체계적으로 정리할 수 있다.

PyPI는 Python 소프트웨어 재단이 운영하는 공식적인 패키지 저장소 https://pypi.org/

PyPI · The Python Package Index

# Windows
pip install 패키지 이름 # 설치
pip list # 패키지 목록 확인
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# Mac
pip3 install 패키지 이름 # 설치
pip3 list # 패키지 목록 확인
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# Conda
conda install 패키지 이름 # 설치
conda lsit # 패키지 목혹 확인

 

- 데이터 분석 필수 패키지

 1) pandas : Pandas는 데이터 조작 및 분석을 위한 고성능 라이브러리로, 데이터 프레임과 시리즈를 사용하여 데이터를 효율적으로 다룰 수 있다.

 2) matplotlib : Matplotlib는 데이터를 시각화하기 위한 라이브러리로, 다양한 그래프와 차트를 만들 수 있다.

 3) seaborn : Seaborn은 Matplotlib를 기반으로 한 데이터 시각화 라이브러리로, 통계적 그래프를 쉽게 그릴 수 있다.

 4) Statsmodels : Statsmodels는 통계 모델을 추정하고 검정하는 라이브러리로, 회귀 분석, 시계열 분석 등을 제공다.