Jupyter tutorial

01_intro_install

Jupyter가 뭐지?

Jupyter notebook (이하 Jupyter로 명칭)은 코드 및 데이터 시각화를 위한 여러 기능을 제공하는 웹 애플리케이션이다.

(공식홈페이지 왈) “The Jupyter Notebook is an open-source web application that allows you to create and share documents that contain live code, equations, visualizations and explanatory text. Uses include: data cleaning and transformation, numerical simulation, statistical modeling, machine learning and much more.” 공식 링크

Jupyter로 할 수 있는 것들

(1) 코드 작성 및 정리

Jupyter는 Python에만 국한된 웹앱이 아닌, 여러 언어를 지원하는 플랫폼 같은 것이라는 점

e.g. Python, Bash, Java, C 등등 심지어 Matlab까지 지원됨!! (참고 Jupyter지원 언어 Kernels)
코드 하이라이팅, 라인 정렬, 함수 미리보기 등의 기능 지원
코드를 작성 후 코멘트를 markdown이나 html로 작성할 수 있으므로 배포/공유에 용이함

(2) 코드 및 데이터 시각화

코드 사이사이에 그래프를 삽입하여 자연스럽게 code flow를 유지할 수 있음
단순 플랏 뿐만 아니라, interactive 플랏도 지원함
시각화의 끝판왕들 예시 http://nb.bianp.net/sort/views/

(3) 추가적인 IDE없이 가볍게 프로그램 돌리기

물론 중요한 개발 업무나 코드 실행 등은 Terminal로 하는 것을 추천 (예: nohup을 사용해야하는 작업 등 –> 하지만 Jupyter 내부에서 터미널을 열어서 작업할 수 있다는 장점도 존재)

(4) 서버 컴퓨터에 터미널로 접속할 필요 없이, GUI환경으로 서버 접속 및 코드 작성 가능

로컬에서 서버에 접속하여 작업을 해야할 경우, 시각적으로 편리하게 접속하고 작업할 수 있음 (설치 부분 참조)

(5) Jupyter로 작성한 코드나 시각화 자료를 GitHub에 업로드 가능

Jupyter로 작성한 .ipynb파일을 업로드하면, GitHub페이지에서도 동일하게 시각화되어서 손쉽게 확인하고 공유할 수 있음 (E.g. 깃헙 예시)

Jupyter 설치

필자가 추천하는 Jupyter 설치 방법 및 설치 환경

Anaconda 설치

가상환경을 만들고 Anaconda 패키지들을 설치

가상환경 내에서 Jupyter를 실행하여 사용

필자는 로컬 컴퓨터에 이미 설치되어 있는 Python을 사용하지 않고, Anaconda에 설치된 Python을 사용함 (Anaconda3, Python3.5 사용 중)
또한 Anaconda의 ‘conda’ 커맨드를 활용하여 가상환경을 만들고 TensorFlow를 설치하여 사용함. 가상환경에 TensorFlow를 설치하고 사용하는 것이 편리하다고 생각함. 왜냐하면, 때에 따라서 TensorFlow의 GPU버전과 CPU버전을 각각 설치하여 필요할 때 선택적으로 사용할 수 있고, TensorFlow의 다른 버전을 설치한 뒤 버전 충돌 없이 원하는 버전을 사용하여 프로그램을 실행할 수 있기 때문
여기서, 가상환경이란? “가상환경 = 폴더”. 가상환경은 Python과 모듈들을 따로 모아둔 폴더일 뿐.

1. Anaconda 설치

공식 페이지에 접속하여 https://www.continuum.io/downloads Python 3.6버전 (2017.04 기준)의 설치 파일을 다운 받아서 설치할 것
- macOS나 Linux, Windows 등 본인 OS에 맞게 설치할 것
- Graphic installer나 Command-line installer 둘 중에 하나를 선택하여 설치
- Anaconda설치 후, Terminal에서 which conda를 입력하면 Anaconda의 설치경로가 나옴. 참고로 conda가 주요 명령어임
- Anaconda설치 후, 기본 Python의 경로가 Anaconda내의 Python으로 바뀜. 확인 필요 (Terminal에서 which python를 입력한 결과를 확인)
```
$ which conda
/Users/jaegukang/anaconda3/bin/conda  
$ which python   
/Users/jaegukang/anaconda3/bin/python
```

2. 가상환경을 만들고 Anaconda 패키지들을 설치

예시: 가상환경의 이름을 ‘my_env’로 하고 모든 Anaconda패키지를 my_env가상환경에 설치하는 경우
- my_env라는 이름의 가상환경을 만들고, anaconda패키지를 새로 설치하기 - 여기서 모든 anaconda를 다 불러와서 설치해도 되고, 필요한 모듈만 선택적으로 설치 가능
```
  Jaegus-Air: jaegukang$ conda create -n my_env anaconda 
```
- my_env 가상환경 모드에 진입하기
- 커맨드라인에 (my_env)가 추가된 것을 알 수 있음
```
  Jaegus-Air: jaegukang$ conda activate my_env
  (my_env) Jaegus-Air: jaegukang$
```
- python의 경로가 my_env 가상환경에 있는 python의 위치로 변경된 것 확인
- 가상환경은 그냥 새로운 폴더일 뿐
```
  (my_env) Jaegus-Air: jaegukang$ which python
  /Users/jaegukang/anaconda3/envs/my_env/bin/python  
```

3. 가상환경 내에서 Jupyter를 실행하여 사용

(my_env) Jaegus-Air: jaegukang$ jupyter notebook

위의 명령어를 입력하는 순간, 컴퓨터의 default web browser (e.g. Chrome)가 열리면서 Jupyter 환경이 열림
터미널 창은 일종의 log가 기록되는 화면으로 바뀜

만약 이렇게 터미널이 남아 있는 것이 보기 싫다면 nohup을 이용해서 jupyter log화면을 숨길 수 있음

  Jaegus-Air: jaegukang$ nohup jupyter notebook >jupyter.log &  
  Jaegus-Air: jaegukang$ kill %(pgrep jupyter)      % Jupyter를 끌 경우
                                                    % 혹은 kill %(pgrep python)

Jupyter설치 관련 참고 사이트: http://jupyter.readthedocs.io/en/latest/install.html
Anaconda 가상환경 관련 참고 사이트: https://conda.io/docs/using/envs.html
Jupyter의 자세한 사용법 관련 참고 사이트: https://www.datacamp.com/community/tutorials/tutorial-jupyter-notebook#gs.qbBy2=I
useful_bits

Jaekoo Kang

Jupyter tutorial: 01_intro_install

Jupyter tutorial

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Jupyter가 뭐지?

Jupyter로 할 수 있는 것들

(1) 코드 작성 및 정리

(2) 코드 및 데이터 시각화

(3) 추가적인 IDE없이 가볍게 프로그램 돌리기

(4) 서버 컴퓨터에 터미널로 접속할 필요 없이, GUI환경으로 서버 접속 및 코드 작성 가능

(5) Jupyter로 작성한 코드나 시각화 자료를 GitHub에 업로드 가능

Jupyter 설치

1. Anaconda 설치

2. 가상환경을 만들고 Anaconda 패키지들을 설치

3. 가상환경 내에서 Jupyter를 실행하여 사용

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