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programming/python

[ python ] Ubuntu 22.04.1 파이썬 설치 및 실행

[ python ] Ubuntu 22.04.1 파이썬 설치 및 실행

 

안녕하세요 심심한 코딩쟁이입니다.

 

이번 포스팅에서는 Ubuntu에 파이썬을 설치하고 실행해보는 과정을 알아보겠습니다.

 

데이터 분석, 통계, 머신러닝 등 다양한 분야에 사용하기 편리하고 좋은 효율을 보이며

 

근래 AI의 발전에 힘입어 많은 프로그래머들이 사용하는 파이썬.

 

python
2022년 가장 인기있는 프로그래밍 언어 1위 IEEE 스펙트럼 기재


Ubuntu python 설치하기

 

우분투는 리눅스 커널을 기반으로 하는 OS(운영 체제 시스템)이며 리눅스 배포판 중 하나입니다.

 

포스팅에서 사용한 Ubuntu는 22.04.1 LTS 버전입니다.

 

python3 -V 을 입력해 python 3.10.6 버전이 설치되어 있음을 확인

 

python-version
파이썬 버전 확인

 

Ubuntu 22.04.1 LTS에는 python3 이 기본적으로 설치되어있다.

 

하지만 파이썬에는 python2 python3가 존재하며 2와 3에서도 각각 다른 버전들이 존재한다.

 

만약 특정 버전이 필요하다면 PPA(Personal Package Archive)를 이용해 해결한다.


ppa를 저장소에 추가해 다양한 버전의 python 패키지 확인

 

add-apt-repository 명령어를 이용해 ppa를 저장소에 추가한다.

 

sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa

 

저장소 추가 과정에 에러 발생 시

 

더보기
sudo apt install -y software-properties-common

 

위 명령어를 실행한 후에 다시 저장소를 추가해 보시기 바랍니다.

 

저장소가 제대로 추가되었다면

 

sudo apt list python2.*
또는
sudo apt list python3.*

 

위 명령어로 원하는 버전의 패키지가 존재하는지 확인 후 설치를 진행하시면 됩니다.

 

list-check
패키지 리스트 확인

 

저는 설치되어 있는 그대로 진행하도록 하겠습니다.


Ubuntu pip 설치하기

 

파이썬으로 개발을 할 때 없으면 아쉬운 것이 바로 pip입니다.

 

pip는 파이썬으로 작성된 패키지 라이브러리를 관리해주는 시스템입니다.

 

apt 명령어를 사용해 다양한 패키지를 다운로드하듯

 

pip 명령어 파이썬 라이브러리 패키지를 다운로드하여 사용할 수 있다.


python2.* 버전을 사용하는 유저

 

pip를 설치하기 위해서는 아래 코드를 통해 get-pip.py 파일을 다운로드

 

curl https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py -o get-pip.py

python2 get-pip.py

pip

 

get-pip-py
pip 설치 파일 다운로드


python3.* 버전을 사용하는 유저

 

sudo apt update

sudo apt install python3-pip

pip3

 

python3-pip 설치 중

 

install-pip3
pip3 설치 중

 

설치 확인

 

pip3
pip3 설치 확인


pip3 라이브러리 설치 및 사용

 

파이썬의 대표적 라이브러리인 numpy를 설치해보겠습니다.

 

numpy란 행렬이나 대규모 다차원 배열을 쉽게 처리하게 도와주는 파이썬 라이브러리

최근 인공지능 딥러닝에 필수적 요소로 많이 사용되고 있다.

 

아래 명령어를 통해 numpy를 설치

 

pip3 install numpy

 

install-numpy
numpy 라이브러리 설치

 

numpy 사용 예시

 

ex-numpy
numpy 사용 예시

 

입력한 코드 보기

 

더보기
import nympy as np
sym = np.array([3,2,1])
sym
type(sym)
np.random.rand(2,2)

여기까지 Ubuntu 22.04.1 LTS에 python을 설치하는 과정이었습니다.

 

본 포스팅에 등장한 Numpy는 알아두면 상당히 편리한 라이브러리이므로

 

추후에 자세히 다루도록 하겠습니다.

 

감사합니다.

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