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Anaconda는 파이썬 데이터 사이언스를 위해 많이 사용되는 파이썬 배포판이다. 설치는 이곳에서 https://www.anaconda.com/download/ 환경변수를 추가하겠냐는 선택지가 있는데 Anaconda prompt내에서 사용할 계획이면 딱히 추가 할 필요가 없어보인다. 장점으로는 쉬운 패키지 관리가 있다. 파이썬은 이미 pip으로 쉽게 패키지 관리가 되고 있지만 많은 라이브러리를 사용하다보면 발생할 수 있는 에러들에 좀더 쉽게 대처할 수 있고, pip과 다르게 non-Python package들도 설치와 관리가 가능하다. 또한 가상환경을 지원해서 프로젝트 마다 개별적인 환경을 만들어 줄 수 있다. 명령어들은 Anaconda Prompt에서 실행을 하면 되는데 conda라는 명령어를 사용한다..

$ virtualenv -p /usr/bin/python3 my_scrapy$ source my_scrapy/bin/activate$ pip install scrapy를 해주니 에러가 엄청나게 뜨면서 설치를 실패했다. scrapy를 설치하는데 시스템 패키지에 의존하지 않고 개별적인 환경에서 설치를 하려면 non-python dependencies가 필요하다고 나와있는데, 정식 가이드에 있는 방법으로는 해결이 안되어서 구글링함command 'x86_64-linux-gnu-gcc' failed with exit status 1터미널에서 떴던 위 에러 메세지를 그대로 입력하니sudo apt-get install python3 python-dev python3-dev \ build-essential libssl..

파이썬 패키지들을 하나둘 설치하다보면 지금 프로젝트에 어떤 패키지들이 사용되는지도 헷갈리고, 나중에 개발환경을 다시 설치하게 될때도 매우 귀찮아진다. 따라서 프로젝트별로 개발 환경을 만들고 지우기를 편하게 하기 위해서 virtualenv를 이용해 봤다.Pypi 가 설치되어 있다면 아래 명령어로 간단히 설치가 된다. 가끔 문제가 있기도 하지만 구글링으로 해결$ pip install virtualenv설치가 끝나면 프로젝트를 진행 할 폴더를 만들어준다.$ cd my_project_folder $ virtualenv my_projectvirtualenv 명령어가 파이썬 패키지들이 설치된 폴더를 하나 만들어준다.$ virtualenv -p /usr/bin/python2.7 my_project위와 같은 방법으로 ..

요즘 Udacity에서 fullstack web developer 강의를 듣는데 주로 강의에서는 postgresql을 사용했다.virtual box에 udacity course내에서 제공해주는 vagrant 설정을 이용하면 이미 강의 내용에 맞춰서 package들이 설치가 되어 있기 때문에 따라하는데 무리가 없지만, 연습 삼아서 내 컴퓨터에 설치된 ubuntu에서 직접 postgresql을 사용해 보려고 하니까 이거 저거 설정할 것이 많았기에 적어둔다. 터미널에서 postgresql을 설치$ sudo apt-get update$ sudo apt-get install postgresql postgresql-contrib 설치가 완료 된 후에 postgresql을 사용하기 위해서는 현재 터미널의 user이름..

Anaconda Prompt에서 개발환경 관리를 위해 사용하는 명령어는 아래와 같다.conda search python : 사용가능한 버전목록을 보여줌conda create -n py34 python python=3.4 anaconda : py34라는 이름으로 python3.4 개발환경을 하나 더 만들어줌activate py34 , deactivate py34 : 개발환경 변경가능 각 환경별로 패키지를 따로 관리한다.conda install python=3.4 : 아예 아나콘다의 기본파이썬 버전을 바꾸는 명령어