📌스파르타 내일배움캠프_본캠프_data11기 김선영_TIL_Day 18

[오늘의 학습]

• VS Code 설정 세션
• 데이터 전처리 & 시각화 세션 1회차

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[학습내용 정리]

비전공자이고 이런 세팅, 용어, 왜 하는지에 대한 지식이 전무한 입장에서 이번 세션 너무 따라가기 힘들었다.

설치할 것도 많고, 근데 용어는 모르겠고, 진도는 빠르고... 다 영어에 명령어에 코드에,,,우웩.....🤢

뭐 어떡해. 추가 공부 해야지...

용어 하나하나 개념 하나하나......공부를 한땀한땀.................우욱🤮

 

1. 프로젝트별로 패키지를 따로 관리하기 위해 가상환경을 만든다.

😞 “프로젝트”의 정확한 뜻

• 하나의 목적을 가진 작업 묶음 전체 / 하나의 최상위 폴더 = 하나의 프로젝트
• “이 폴더 하나당, 파이썬 환경 하나”

🧐 ....패키지?

• 파이썬이 이미 못 하는 일을 대신 해주는 “추가 능력 묶음"
• 파이썬은 기본으로 할 수 있는 게 제한적이어서, 필요한 기능을 남이 만들어 놓은 코드 묶음으로 가져다 쓰는데, 그 묶음 하나를 패키지라고 부름.
• 현실예시:
  파이썬 = 스마트폰 본체(전화, 문자 등 기본 기능만 있음)
  패키지 = 카카오톡, 인스타, 지도 등

하고 싶은 일	필요한 패키지
엑셀처럼 데이터 다루기	pandas
그래프 그리기	matplotlib
수치 계산	numpy
노트북 실행	ipykernel

🫨 가상환경은 또 뭐시여...

• ❌ 가상환경이 없고, 모든 프로젝트가 하나의 파이썬을 공유할 때 문제:
  A 프로젝트: pandas 1.5 필요
  B 프로젝트: pandas 2.0 필요
  👉 둘 다 동시에 만족 X
  👉 하나 깔면 다른 하나 망가짐
• 가상환경 = “이 프로젝트만 쓰는 파이썬 + 패키지 보관함”
  모든 프로젝트가 (1)자신만의 파이썬 (2) 자신만의 패키지를 가짐.
• ❌ 작업 파일은 안 들어간다
  ✅ 파이썬 + 패키지 + 실행 설정만 들어간다

종류	설명
venv	파이썬 기본 제공
virtualenv	venv의 확장판
conda env	아나콘다 계열
uv venv	최신, 빠름 (uv로 만든 가상환경)

 

2. 주피터 노트북 (Jupyter Notebook)

🤔 주피터 노트북

• 브라우저에서 코드 작성, 실행, 결과 확인(그래프, 표 등), 그리고 메모(마크다운)를 한 번에 할 수 있는 대화형 문서 제작 도구

🤔 커널 (kernel)

• 주피터 노트북 화면에 코드를 입력하고 실행 버튼을 누르면,
  실제로 그 코드를 계산하고 결과를 돌려주는 '두뇌' 역할을 하는 엔진
• 주피터 노트북 자체는 코드를 보여주는 '껍데기(UI)'일 뿐이고, 실제 계산은 백그라운드에서 돌아가는 커널이 담당합니다.
• 파이썬뿐만 아니라 R, Julia 등 다른 언어의 커널을 설치하면 해당 언어도 주피터에서 쓸 수 있음.

🥹 ipykernel

• 주피터 노트북에서 파이썬 코드를 실행할 수 있게 해주는 커널

 

3. 그럼 인터프리터(interpreter)는 뭐지?

• 컴퓨터는 0과 1(이진수)밖에 모름. 우리가 쓴 print("Hello")라는 영어 같은 코드를 컴퓨터는 전혀 알아듣지 못함.
• 사람이 작성한 코드(파이썬 등)를 컴퓨터가 이해할 수 있는 기계어로 실시간으로 한 줄씩 번역해 주는 도구
• 사용자: 코드 실행 버튼을 누름.
  커널(ipykernel): "오, 코드가 들어왔네? 이걸 실행해야겠다." (작업 시작)
  인터프리터(Python): 커널 안에서 코드를 한 줄씩 읽으며 컴퓨터가 알아듣게 번역함.
• 주피터 노트북의 "커널"은 내부에 "파이썬 인터프리터"를 품고 있어서, 우리가 보낸 코드를 번역하고 실행까지 해서 결과를 가져다주는 것

4. PIP

• 패키지를 설치하는 도구
  “이 환경에 pandas 깔아줘”
  “ipykernel 설치해줘”

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5. Workspace 설정

😞 왜 설정하는 거지?

• VS Code가 이 프로젝트를 열 때마다 “항상 같은 파이썬(가상환경)을 자동으로 쓰게 만들기 위한 준비”
• 아무 설정도 안 하면 VS Code는...
  ❓ 이 프로젝트에서 어떤 파이썬을 써야 하지?
  ❓ 시스템 파이썬?
  ❓ 다른 프로젝트의 venv?
  ❓ 예전에 쓰던 거?
  
  그래서...
  커널이 자꾸 바뀌고, 패키지가 있는데 없다고 나오고, “분명 설치했는데 왜 안 돼?”를 반복하게 됨
  👉 그걸 원천 차단하려는 게 지금 과정의 목적

 

=> 여러 폴더를 하나의 워크스페이스로 묶는다 != 같은 가상환경을 사용한다.

각 프로젝트는 그 안에 생성된 각자의 가상환경을 사용.

워크스페이스는 그 가상환경(세팅)을 어떤 규칙으로 사용할 건지 묶어주는 개념.

 

• venv ❌ → 애초에 환경 없음
• venv ⭕ + 설정 ❌ → VS Code가 다른 python 쓸 수도 있음
• venv ⭕ + 설정 ⭕ → 항상 같은 환경, 자동 적용

 

 

 

😫 json 파일?

• 사람도 읽고, 프로그램도 읽기 쉬운 설정 파일 형식
  = 데이터를 저장하고 전송하기 위해 사용하는 경량의 데이터 교환 형식
• 소프트웨어나 라이브러리의 설정을 저장하는 용도로 자주 쓰임
• vs code가 설정을 저장하는 형식:

{
  "설정이름": 값,
  "설정이름": 값
}

• "이 프로젝트 폴더 안에 있는 .venv의 파이썬을 써라”

// 맥용 settings.json 파일에 입력하는 설정 명령
{
  "python.defaultInterpreterPath": "${workspaceFolder}/.venv/bin/python",
   // “이 workspace에서는 이 경로에 있는 파이썬을 기본 파이썬으로 써라”
   // 지금 열려 있는 워크스페이스 최상위 폴더
  "python.terminal.activateEnvironment": true
   // “VS Code 터미널을 열면 자동으로 가상환경을 활성화해라”
}

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처음 프로젝트를 생성하면!

1. 가상환경 만들기

2. 워크스페이스 설정하기

3. .vscode 폴더 > settings.json 생성

4. 가상환경 생성 : uv venv --python 3.1

5. 터미널에 가상환경 활성화하기
- ctrl + shift + p > 인터프리터 선택 > 현재 폴더 경로 선택

5. uv pip install pandas numpy matplotlib seaborn scikit-learn

 

 

 

 

<🍯 결측치 한번에 확인>

print("shape:", df.shape)
print("\n--- columns ---")
print(df.columns.tolist())
print("\n--- info ---")
df.info()
print("\n--- missing rate(top) ---")
missing = df.isna().mean().sort_values(ascending=False)
print(missing.head(10))

 

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[다음주 학습]

• 월(19일) ~ 목(22일) 데이터 전처리/시각화
• 금(23일) ~ 기초 프로젝트 시작