Jupyter Notebook

개요

환경 변수를 코드 내에 직접 작성하는 것은 보안상 위험할 수 있다. 이를 방지하기 위해 .env 파일을 사용하여 환경 변수를 저장하고, dotenv 라이브러리를 활용해 이를 불러올 수 있다.

이번 글에서는 Google Colab 및 Jupyter Notebook에서 dotenv 사용법을 다룬다.

1. dotenv란?

dotenv는 .env 파일에 저장된 환경 변수를 쉽게 로드할 수 있도록 도와주는 라이브러리이다. 이를 활용하면 API 키, 데이터베이스 접속 정보 등을 안전하게 관리할 수 있다.

Python에서는 python-dotenv을 사용한다.

2. dotenv 설치하기

• Jupyter Notebook 또는 Google Colab에서 설치

!pip install python-dotenv

설치가 완료되면 환경 변수를 저장할 .env 파일을 생성한다.

개요

• M1 맥북을 구입 후, 환경 설정을 하다보며, 기록을 남기기로 하였다.
• 환경변수에 대해 살짝 다루도록 한다.
• Jupyter Notebook 설치를 진행해본다.
  • Note: 아나콘다가 아닌, Python 공식홈페이지에서 다운 받은 것을 전제로 한다.

설정 1. zsh to bash 환경으로 바꾸기

• 필자는 zsh는 잘 쓰지 않았다.
• 그런데, Mac은 Default로 bash 환경을 쓴다.
• 써보지 않았기에, bash로 바꾸도록 한다. (쉽다!)

$ chsh -s /bin/bash

• 위 설정을 진행한 후, 터미널을 종료한 뒤 다시 시작한다.
• 만약, 현재 쉘 스크립트를 알고자 하면 아래와 같은 명령어를 입력하도록 한다.

$ echo $SHELL
/bin/bash

설정 2. 파이썬 환경설정

• 먼저 아래 코드를 실행한다.

$ cd ~
$ ls -a
.			.ipython		.zshrc
..			.local			Applications
.CFUserTextEncoding	.matplotlib		Desktop
.DS_Store		.python_history		Documents
.Rhistory		.r			Downloads
.Trash			.rstudio-desktop	Library
.bash_history		.ssh			Movies
.bash_profile		.viminfo		Music
.bash_profile.swp	.zprofile		Myblog
.bash_sessions		.zprofile.swp		OneDrive
.config			.zsh_history		Pictures
.gitconfig		.zsh_sessions		Public

• 위 파일 중에서 특히 관심을 가져야하는 파일은 두가지다

I. 개요

VS Code에 Jupyter Notebook을 연동해본다. 강사는 R & Python을 연동해서 작업할 일이 많다. 특히 블로그를 쓰다보면 더욱 그러한 일이 많은데, IDE가 많으면 많을수록 무언가 복잡스러워 보일 때가 많다. 이 때 좀 더 효율적으로 일하고자 하는 마음에 VS Code에 Jupyter Notebook을 추가 및 연동하는 작업을 진행해본다.

II. Installation

내용의 간결화를 위해, VS Code 및 Jupyter Notebook 설치 방법은 본 포스트에서는 생략한다.

• VS Code 설치방법: https://code.visualstudio.com/download
• Jupyter Notebook 설치 방법: https://jupyter.org/install

III. VS Code에서 Jupyter Notebook 접속

Python이 VS Code Extension에서 설치가 완료된 것을 전제로 한다. 이 부분 역시, 아래 참고자료를 활용한다.

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I. Iterrows의 개념

데이터 전처리를 진행할 때, 데이터프레임에서 행에 반복적으로 접근을 하면서 값을 추출하거나 또는 그 값을 조작하는 일이 발생한다. 예를 들면, 특정 컬럼 A의 값에서 대문자 A를 찾아내 소문자 b로 변경한다고 가정해보자. 이런 경우에는 언제나 For-loop를 통한 반복문 코드 작성을 만들어야 한다.

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I. 개요

pip를 사용하여 TensorFlow 설치를 해본다.

II. 시스템 요구사항

• Python 3.5-3.7
• pip 19.0 이상(manylinux2010 지원 필요)
• Ubuntu 16.04 이상(64비트)
• macOS 10.12.6(Sierra) 이상(64비트)(GPU 지원 없음)
• Windows 7 이상(64비트)(Python 3만 해당)
• Raspbian 9.0 이상
• GPU 지원에는 CUDA® 지원 카드 필요(Ubuntu 및 Windows)

참고: TensorFlow2를 설치하려면 최신 버전의 pip가 필요하다.