Python 패키지는 다양한 작업을 위한 전문 도구와 라이브러리를 제공하여 Python 의 기능을 확장합니다. 이러한 패키지를 효율적으로 설치하고 관리하는 것은 Python 개발자에게 필수적인 기술입니다.
이 실습에서는 Linux 시스템에서 표준 Python 패키지 설치 프로그램인 pip 를 사용하는 방법을 배우게 됩니다. 환경을 설정하고, 패키지를 설치하고, 종속성을 관리하고, 다양한 설치 옵션을 탐색합니다. 이러한 기술은 Linux 환경에서 작업하는 모든 Python 개발자에게 기본적입니다.
이 단계에서는 패키지 관리를 위한 깨끗한 Python 환경을 준비합니다. 가상 환경을 사용하여 프로젝트 종속성을 충돌 없이 관리하는 방법을 배우게 됩니다.
먼저 Python 및 pip 사용 가능 여부를 확인합니다.
python3 --version
pip3 --versionPython 3.10.x 및 pip 버전 정보가 표시되어야 합니다. pip 가 설치되어 있지 않으면 설치합니다.
sudo apt update
sudo apt install python3.10-venv -y
sudo apt upgrade python3-pip -y가상 환경은 각 프로젝트에 대해 격리된 Python 공간을 생성합니다. 이를 통해 다른 프로젝트 간의 패키지 충돌을 방지할 수 있습니다.
cd ~/project
python3 -m venv myproject_env
source myproject_env/bin/activate이제 프롬프트에 (myproject_env)가 표시되어 가상 환경에 있음을 나타냅니다. 가상 환경 내에서는 pip3 대신 pip를 사용할 수 있습니다.
프로젝트의 종속성을 추적하기 위해 requirements.txt 파일을 생성합니다.
touch requirements.txt이 파일은 다른 시스템에서 동일한 환경을 다시 만드는 데 도움이 됩니다.
이 단계에서는 개별적으로 또는 요구사항 파일을 사용하여 Python 패키지를 설치하는 방법을 배웁니다. 가상 환경에 있는지 확인하십시오 (프롬프트에 (myproject_env)가 표시되어야 합니다).
HTTP 요청을 보내는 데 일반적으로 사용되는 requests 패키지를 설치해 보겠습니다.
pip install requests다운로드 및 설치 진행 상황이 표시됩니다. 설치를 확인합니다.
pip list설치된 패키지 목록에서 requests를 볼 수 있어야 합니다.
이제 요구사항 파일에 정확한 버전으로 여러 패키지를 지정해 보겠습니다. 파일을 엽니다.
nano requirements.txt다음 내용을 추가합니다.
requests==2.31.0
numpy==1.24.3
pandas==2.0.3Ctrl+O, Enter로 저장한 다음 Ctrl+X로 종료합니다.
이 접근 방식은 정확한 패키지 버전을 지정하여 다른 시스템 간에 일관된 환경을 보장합니다.
요구사항 파일에서 모든 패키지를 설치합니다.
pip install -r requirements.txtrequests는 이미 설치되어 있으므로 pip 는 이를 유지하거나 지정된 버전에 일치하도록 업데이트합니다. 새 패키지 (numpy 및 pandas) 는 새로 설치됩니다.
모든 패키지가 설치되었는지 확인합니다.
pip list | grep -E "(requests|numpy|pandas)"지정된 버전과 함께 세 패키지 모두를 볼 수 있어야 합니다.
이 단계에서는 패키지 정보 확인, 패키지 업데이트, 특정 버전 설치와 같은 필수 패키지 관리 작업을 배웁니다.
설치된 패키지에 대한 자세한 정보를 확인합니다.
pip show requests이 명령은 버전, 종속성, 라이선스 및 설치 위치 정보를 표시합니다.
호환성을 위해 다른 버전이 필요한 경우가 있습니다. numpy 의 특정 버전을 설치합니다.
pip install numpy==1.23.5버전 변경을 확인합니다.
pip show numpy | grep Version1.24.3 대신 버전 1.23.5 가 표시되어야 합니다.
패키지를 최신 버전으로 업데이트합니다.
pip install --upgrade pandas이 명령은 pandas 를 사용 가능한 최신 버전으로 업데이트합니다.
현재 패키지 및 버전의 전체 목록을 생성합니다.
pip freeze > current_env.txt생성된 파일을 봅니다.
cat current_env.txt이 파일은 pip install -r current_env.txt를 사용하여 다른 곳에서 정확히 동일한 환경을 다시 만드는 데 사용할 수 있습니다.
이 마지막 단계에서는 가상 환경 모범 사례와 프로젝트 종속성을 효과적으로 관리하는 방법을 배웁니다.
가상 환경을 비활성화하는 연습을 합니다.
deactivate프롬프트가 정상으로 돌아와야 합니다 ( (myproject_env) 없음). pip list 를 실행해 봅니다.
pip list시스템에 설치된 패키지만 표시됩니다. 이제 환경을 다시 활성화합니다.
source ~/project/myproject_env/bin/activate다시 활성화할 때 프로젝트 패키지가 돌아오는 것을 확인합니다.
어떤 패키지가 다른 패키지에 의존하는지 확인합니다.
pip show pandaspandas 의 종속성을 보려면 "Requires" 줄을 확인합니다. 이것이 환경 관리가 중요한 이유입니다. 한 패키지를 설치하면 종종 다른 많은 패키지가 함께 설치됩니다.
직접적인 종속성만 포함하는 깨끗한 요구사항 파일을 생성합니다.
nano ~/project/requirements.txt내용을 명시적으로 필요한 패키지 (종속성 제외) 로만 바꿉니다.
requests==2.31.0
numpy==1.23.5
pandas==2.0.3저장하고 종료합니다. 다른 사람이 이 파일에서 설치하면 pip 가 자동으로 종속성을 처리합니다.
이제 환경을 공유할 준비가 되었습니다. 누구나 다음을 사용하여 환경을 다시 만들 수 있습니다.
pip install -r requirements.txt이것이 재현 가능한 Python 개발의 기초입니다.
이 실습에서는 Linux 에서 Python 패키지 관리의 기본 사항을 숙달했습니다.
이러한 기술은 모든 Python 개발자에게 필수적입니다. 가상 환경은 프로젝트 간의 충돌을 방지하며, 올바른 종속성 관리는 코드가 다른 시스템에서 일관되게 작동하도록 보장합니다.
이제 모든 Linux 개발 환경에서 Python 패키지를 자신 있게 관리할 준비가 되었습니다!
