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 Pycharm은 Python용 IDE(통합 개발 환경)로 많이 쓰이는 개발툴 중 하나로, 파이썬 개발툴 중 가장 높은 완성도를 가지고 있다는 특징이 있다.
(이외의 선택지는 Visual Studio에 파이썬 확장을 하는 것 말고는 없다.)

파이참을 설치해보자.

1. Google에 파이참을 검색해보자.

2. 파이참 Community 버전(공짜!!) 다운로드 클릭!

3. 파이참 설치를 진행해보자!

• 설치 경로를 C 드라이브 바로 아래에 Pycharm 파일을 만들어서 그 곳으로 경로를 지정해주자.

• 4가지 체크박스 모두를 체크해주도록 하자.
• 바로가기, 폴더에서 프로젝트 바로 열기, PATH에 등록하기 등을 모두 선택.
• Next > Install 을 눌러 설치해주도록 하자.

• 설치가 완료 되었으면 Reboot now를 눌러 시스템을 재부팅해주자.

파이참을 실행하고 환경 셋팅을 해보자.

1. 파이참을 실행해보자.

• 파이참을 설치할 때, JetBrains라는 파일에 들어가도록 이름을 정했었다(Default 값이므로, 위 설치 방법처럼 쭉쭉 진행했다면, 내가 언제 그랬지!? 하고 오해하지 않아도 된다.)

2. 환경을 셋팅을 해보자

• 파이참 실행이 처음이므로 setting을 import하지 않고 시작하도록 하자.

• 눈 보호를 위해, UI 테마를 어두운 화면인 Darucula로 선택하자

• 여러가지 기능을 추가로 설치할 수 있다.
• 본 환경에선 IdeaVim과 R 이 2가지를 설치해주도록 하겠다(개인적으로 R을 참 좋아한다.).
• 위 과정이 끝나면 Start using PyCharm을 클릭하여 파이참을 본격적으로 실시해보자.

• 본격적인 실행에 앞서서 Confiqure > Settings를 눌러서 개발 환경 설정을 실시하자.

• Default Project > Project Interpreter에 들어가서 아나콘다를 기본 인터프리터(코드를 실행할 프로그램이라고 생각하면 간단하다.)로 설정하자.
• 나사 모양을 누르고 Add를 해주자

• 이전 포스트에서 만들었던 가상 환경을 그대로 사용하기 위해 위 와 같게 체크해주자
• 마지막에 Click!!!!이라 쓰인 빨간 박스 안에 있는 버튼을 클릭하자

• 만약 지금까지의 과정을 쭉 따라왔다면 다음과 같은 위치에 가상환경이 존재할 것이다.
• C > Anaconda > envs > python.exe를 선택하자.
• OK > OK > Apply > OK 를 눌러서 빠져나오자.

3. 새로운 프로젝트를 만들어보자.

• 파이참은 Project 단위로 소스 파일들을 관리한다.

• 새로 만든 Project의 이름을 정해주고
• 방금 환경 셋팅에서 디폴트 Interpreter로 설정한 가상환경을 가지고 오기 위해 Existing interpreter를 체크해주자
• Create로 가상환경을 생성하자.

• 지금까지 잘 따라왔다면 Project 생성 시간이 꽤 걸릴 것이다.

• 프로젝트에 우클릭 > Nex > Python File 을 실시하면 새로운 파이썬 파일이 생성된다.

• 이번엔 Practice1.py로 새로운 파이썬 파일을 생성해보겠다.

• print("Hello world")라고 타이핑하고, 마우스 우클릭 Run 버튼을 누르거나, Shift + F10을 하면 해당 파이썬 파일을 실행시킬 수 있다.

자 지금까지 윈도우에서 파이썬을 사용하기 위한 셋팅을 실시해보았다.

다음 포스트에서는 내가 필요로 하는 패키지를 다운로드 받는 방법에 대해 학습해보도록 하겠다.

 지난 포스트에서 파이썬이 무엇인지 가볍게 알아보았다.

 이번 포스트에서는 파이썬을 어떻게 설치하는지와 아나콘다에 내장된 주피터 노트북 실행 방법 등에 대해 알아보자.

파이썬(Python) 설치와 아나콘다(Anaconda)

 지난 포스트에서 "파이썬은 의존성(Dependency) 문제 등으로 패키지 설치와 관리 등이 어렵다는 단점이 있다"라고 했었는데, 파이썬을 직접 설치하는 것이 아니라, 아나콘다(Anaconda)를 대신 설치하여 파이썬을 설치한다면, 위 문제가 상당 부분 해결된다.

아나콘다(Anaconda)란? 

 파이썬과 아나콘다의 가장 큰 차이는 패키지 종속성 관리 방법인데, 파이썬의 패키지 관리자인 pip는 패키지 설치 시 충돌이 발생하면 이 부분을 무시해버리지만, 아나콘다의 패키지 관리자인 conda는 패키지 설치 시 현재 환경과 충돌 여부를 확인한다. 그러다보니 pip로 패키지를 설치했을 때, 충돌을 일으키며 설치가 잘 안되는 패키지는 conda prompt를 이용하여 설치하면, 수월하게 설치되는 경우도 종종 있다.

 또한 아나콘다는 상당한 양의 수학 및 과학 등에 관련된 패키지들을 기본적으로 포함하고 있기 때문에, 파이썬의 오프라인 설치 시, 한 패키지를 설치하기 위해 수십여개에 달하는 패키지들을 종속성을 확인하며, 하나하나 순서대로 깔아줘야하는 문제에서도 해방될 수 있다.

 그러므로, 파이썬을 사용하고자 한다면, 파이썬을 직접 까는 것보다 아나콘다를 바로 깔아주도록 하자(파이썬이 깔린 상태에서 아나콘다를 깔면, 충돌이 발생할 수도 있다...)

아나콘다를 설치해보자.

1. 아나콘다 싸이트에 들어가자!

• 보이는가! 파이썬과 아나콘다의 위용이! 영화로도 상영된 뱀의 한 종류인 아나콘다가 제일 위에 나오는 것이 아니라, Python 배포판 중 하나인 Anaconda가 먼저 나오는 것을 알 수 있다!
  (구글의 검색 알고리즘이 이용자의 활동 로그를 활용해, 이용자의 주요 관심사에 가까운 싸이트를 맨 위로 올려주는 것이 아니기를 바란다... 그리고 뱀인 아나콘다에 대한 유명 홈페이지가 없을 것 같기도하고...)

2. Get Started를 눌러보자!

• 우측 상단의 Get Started를 눌러도 상관 없다.

3. Install Anaconda Individual Edition을 클릭하자

4. Download을 클릭하자!

• Download 아래엔 Anaconda의 특징에 대해 상세히 적혀 있다.

5. 내 OS에 맞는 버전을 설치하자.

• 지금 Anaconda 설치 방법을 따라오고 있는 사람은 대부분 Windows 사용자가 많을 것이다.
• 이번엔 Windows 환경에서 Python을 설치해보도록 하겠다.
• 파이썬3를 설치하도록 하겠다.
  • 파이썬2와 파이썬3는 일부 코드가 다르며, 라이브러리에서도 상당히 차이가 난다. 그러다보니 파이썬2와 파이썬3는 호환이 되질 않는다.
  • 파이썬3는 파이썬2에 있는 상당 수의 오류를 수정한 상태로 만들어졌다.
  • 아직까진 파이썬2의 라이브러리가 더 많지만 파이썬3의 라이브러리 수가 점점 따라잡고 있으며, 파이썬3로 많이 넘어가고 있다.
  • Python 3.x가 Python3이며, Python 2.x가 Python2이다.
  • 해당 블로그에선 파이썬3를 기반으로 학습을 하도록 하겠다.
• Python 3.7 버전을 기반으로 학습을 진행하도록 하겠다.

6. Ananonda 설치 시작!

• Next > I Agree > Just Me (recommended) 체크!! 까지 하도록 하자!!

7. Anaconda 설치 경로 변경

• Anaconda는 기본적으로 C:\Users\사용자계정\Anaconda3에 설치된다.
• 해당 위치에 설치되면 관리가 꽤나 불편하므로, C 드라이브 바로 아래에 Anaconda라는 파일을 생성하여, 그곳으로  옮겨주도록 하겠다.

• Next를 눌러서 다음으로 넘어가주자!!

10. Add Anaconda3 to my PATH environment variable 체크!!!

• PATH 환경 변수에 Anaconda를 추가할지 여부를 선택하는 것으로, 아나콘다 외에 다른 파이썬 인터프리터를 환경변수에 등록해서 사용하면 해당 체크 박스를 체크해선 안된다. 하지만 우리는 아나콘다를 주력으로 사용할 것이므로, 꼭 체크하도록 하자.
• 위 사항을 체크하면, 윈도우 CMD 창 경로와 상관없이 아나콘다를 파이썬으로 인식한다.
• Install을 눌러서 설치를 시작하자!

11. 설치를 기다리도록 하자.

• 아나콘다는 파이썬만 설치하는 경우보다 설치해야하는 라이브러리 등이 더 많기 때문에 시간이 꽤 오래걸린다.
• 차분히 기다려보도록 하자

12. Check Box를 해제하자!

• 자! 다음화면까지 나왔다면 이제 아나콘다 설치는 완료된 것이다.
• Check가 돼있는데, 이는 아나콘다에 대한 설명 등이므로 체크박스를 해제하고 Finish를 누르도록 하자.

13. 자! Anaconda 설치가 완료되었는지 확인해보자!

• 시작메뉴에 Anaconda3가 생긴 것을 확인할 수 있다.

• cmd를 열어서 파이썬이 잘 설치되었는지 확인해보자.

• python --version 이라고 치니깐
• Python 3.7.6으로 정상적으로 출력되었다.

주피터 노트북 실행하기

• 위 과정을 마치면 Python을 명령 prompt에서 실행할 수 있다.
• 하지만 이는 디버깅부터, 코드를 짜는 과정에서 발생하는 문제들을 하나하나 확인하는 모든 과정이 굉~~~장히 귀찮아지기 때문에, 효율적으로 파이썬을 쓸 수 있는 주피터 노트북을 사용해보도록 하자.
• 주피터 노트북은 아나콘다 설치 시 기본으로 설치된다.
• 가능하다면 인터넷 실행 시 기본 프로그램을 Chrome으로 바꿔주도록 하자.

• 시작 매뉴의 Jupyter Notebook (Anaconda)를 클릭해주도록 하자.

• 위와 같은 창이 뜨고!

• 위 와 같은 창이 Chrome에서 열렸다.
• 인터넷 기본 실행창을 Chrome으로 잡아주자
  (Chrome은 메모리 점유량이 높긴하지만, 그만큼 창 자체의 속도가 빠르다. 코드 등이 길어지거나, 주피터 노트북 자체의 다양한 기능을 실행했을 시, 보다 편리하다.)

주피터 노트북의 장점과 단점

• 주피터 노트북은 하나의 서버에 여러명이 붙어서 동시에 작업을 할 수 있다는 장점이 있다.
• 서버에 파일을 올리고 내리는 것이 매우 간단하여, 리눅스와 같이 초보자가 파일 이동 등이 버거운 환경에서도 쉽게 파일 관리를 할 수 있다.
• 주피터 노트북은 쉘 단위로 코드를 단위 별로 실행할 수 있으므로, 코드 관리가 쉽다.
• 주피터 노트북의 단점으로는, 코드 자동 완성 기능이 없으므로(물론, 코드를 몇 자 치면, 비슷한 코드들이 올라오게 하는 기능이 있기는 하다.), 코드를 짤 때 조금 불편하다.

주피터 노트북에서 파이썬을 사용해보자.

• New 버튼을 클릭하면 Python3, Text File, Folder, Terminal 이라는 버튼이 있다.
• Python3는 Python3를 실행할 수 있는 창을 생성한다.
• Text File은 메모장과 같은 파일을 생성한다.
• Folder는 말 그대로 Folder를 생성한다. 이를 이용하면 파일 관리가 매우 편해진다.
• Terminal을 클리하면 Terminal로 이동되며, 이를 통해 다양한 파일 이동, 삭제, 생성 등을 할 수 있다.
• 참고로 주피터 노트북으로 R과 같은 다른 언어도 실행 가능하다(이는 추후 진행해보도록 하겠다.)

• ln[ ]: 옆에 있는 네모 박스에 파이썬 코드를 넣으면, 파이썬 코드를 실행할 수 있다.
• 코드 실행 방법은 박스가 체크된 상태에서 Ctrl + Enter를 하거나 상단의 Run 버튼을 누르면 된다.

• 자, print("Hello World")를 타이핑 하고 실행해보자.

지금까지 파이썬과 아나콘다, 주피터 노트북에 대해 설치부터 그 사용법까지 간략하게 살펴보았다.

다음 포스트에서는 아나콘다를 보다 수월하게 쓸 수 있는 마치 R의 RStudio와 같은 환경인 파이참(Pycharm)에 설치와 그 사용법에 대해 학습해보도록 하자.

자! 지금까지 R을 써먹기 위한 사전 작업을 끝냈고, 이제 본격적으로 R을 써보도록 하자.

물론 R을 쓰기에 앞서 RStudio를 효율적으로 사용하기 위해서, 간략하게 RStudio의 기능들을 보도록 하자.

1. RStudio를 켜보자!

: RStduio를 키게 되면, 방금 전의 새하얀 화면에서 검은 화면으로 바뀐 것은 좋은데, 이젠 뭘 어떻게 해애할까? 라는 고민이 생길 것이다.

2. Script영역: R script를 열어보자.

: 코드와 주석을 적고 관리하는 곳

R Script는 R 코드를 보다 효율적으로 쓰고 관리할 수 있는 영역으로, R을 사용할 때, 실제 코드를 적게 될 곳이다.
R Script는 2가지 방법으로 열 수 있다.

방법1. R Script를 생성하는 가장 기본적인 방법으로 보통 이 방식으로 R Script를 실행한다.
(단축키: Shift + Ctrl + n)

방법2. 위 상황처럼 R Script가 없는 경우 해당 버튼을 누르면, 새로운 R Script가 생성된다. 위 버튼은 본래 각 영역이 접혀 있는 경우, 해당 버튼을 눌러서 각 영역을 여는 것이다.

우리가 컴퓨터에서 흔히 볼 수 있는 최소화 최대화와 비슷한 기능이라고 할 수 있다.

자! 해당 버튼을 누르면 이렇게 Console창 위에 처음보는 영역이 생긴 것을 알 수 있다.
이 곳이 바로 실제 코드와 주석 등이 입력될 Script 영역이다.

3. Environment/History 영역

: 생성된 변수와 데이터 등을 간략하게 볼 수 있고, 관리할 수 있는 곳.

이 곳은 Environment 영역으로, 말 그대로 R의 재료인 Data들의 환경을 보여주는 곳이다. 
해당 영역에 있는 Data들(객체, 함수 등)이 목록으로 표시가 되며, 대상을 클릭하면 대상의 간략한 특성이나 View로 대상을 볼 수 있다.

이외에도 외부 데이터셋 불러오기, 외부로 내보내기, 삭제 등 아이콘이 존재하며, History 탭에선 RStudio의 사용 History(R Script의 이력)가 나온다. 
>>> History 탭은 Script 영역을 잘 활용하면 사실 볼 일이 거의 없다

4. Console 영역

코드의 결과가 표시되는 곳.

Console 영역엔  코드를 직접 적을 수도 있고 바로바로 실행할 수 있지만, 실행한 코드는 수정이 불가능하므로 코드 관리가 상당히 어렵다. 그러므로 코드는 Script 영역에 쓰고, Console창은 그 결과를 확인하는 곳으로 주로 사용한다.

추가로 Console 옆에 있는 Terminal을 이용하면 컴퓨터에 직접 연결하여 여러가지 작업을 바로바로 수행할 수 있으나, 이 부분은 꽤 복잡하므로 넘어가도록 한다.

5. Etc 영역

File, 그림, 설명 등이 써져있는 영역

Files는 윈도우의 탐색기 같은 역활을 한다고 보면 되며, 기본적으로 Work space로 설정이 되어 있다.
파일 찾기, 신규 폴더 만들기, 파일 삭제, 이름 수정, Work space 설정등이 가능하다.

Plot: 그래프가 출력되는 공간으로, 그림이나 PDF 형식으로 파일을 내보낼 수 있다. 

Packages: 설치된 Package들을 확인할 수 있다.

Help: 제일 많이 보게 될 탭 중 하나로, 내가 사용하려는 코드에 대한 설명이 출력되는 영역이다 코드에 커서가 가 있는 상태에서 F1을 누르면 설명을 볼 수 있다.

6. 번외

보다 자세한 설명을 원하는 사람을 위해 RStudio에서 제공하는 rstudio-IDE-cheatsheet에 있는 UI 설명서도 첨부하였다.
출처: https://rstudio.com/resources/cheatsheets/ 

cheatsheets은 R에 대한 다양한 기능을 보기 좋게 정리해 놓은 것이므로, 참고할만한 가치가 있다.

이번 포스트에선 RStudio의 UI에 대해 간략하게 설명을 해봤고, 다음 포스트에서는 본격적으로 R을 활용해 Data를 생성해보도록 하자.

자! 저번 포스트로 기본적인 R 설치와 RStudio 설치를 완료했다.

본격적인 R 학습에 앞서서 RStudio의 기본 Setting을 해보도록 하자.

1. RStudio 관리자 권한으로 실행

아마 처음부터 따라온 사람이라면 RStudio가 아래 사진과 동일한 형태로 들어가 있을 것이다. 자, Rstudio를 실행하기 앞서서, RStudio 실행 시, 자동으로 관리자 권한으로 실행되도록 해보자.

1.1 파일 위치 열기

1.2. RStudio의 속성 열기

1.3. 관리자 권한으로 실행 체크하기

위 3가지 과정을 진행하면, RStudio를 자동으로 관리자 권한으로 실행되도록 할 수 있다.
(Windows 10 환경에 맞춰진 방식이므로, 다른 환경에서는 동일하게 진행되지 않을 수 있음.)

2. RStudio 기초 환경 설정

자! 이전 과정들을 통과해서 처음 RStudio를 켜보면, 눈 아픈 하얀색으로 가득 찬 '이제 뭐 어쩌라구?'라는 생각이 드는 화면이 뜰 것이다. 
이제 하나하나 사용자에 맞게 수정을 시작해보도록 하자.

2.1 작업 공간(Work Space) 설정

: RStudio에서 작업을 하면서 파일들이 관리될 공간을 설정해보자.
※ RStudio의 기본적인 Option은 상단 메뉴의 Tools > Global Options.. 에 거의 다 있다고 보면 된다.

2.2. 원하는 곳에 원하는 이름으로 WorkSpace를 만들자

여기서는 D drive의 RWorkSpace라는 파일을 생성하여, 해당 파일을 Work space로 설정하였다.

2.3. 한글이 깨져서 보이지 않게 해보자: Encoding 설정

※ 상단 메뉴의 Tools > Global Options.. 을 통해서 다시 Options 창을 열자

2.4. RStudio 테마를 보다 이쁘게 바꾸자!

RStudio의 기본 테마는 하얀색이라 눈도 아프고, 코드 가독성도 썩 좋지는 않다(주관적 판단이지만!). 
그러므로, 눈의 피로도 덜하고 코드 가독성도 올라가는 테마로 바꿔주자.

※ 상단 메뉴의 Tools > Global Options.. 을 통해서 다시 Options 창을 열자

Editor theme를 클릭하면 우측에 예시가 뜨며, 눈 건강과 번인현상 걱정이 없는 검은 화면에 코드 가독성이 높은 테마로 변경해주고 Apply > OK를 누르도록 하자.

자! 드디어 R로 데이터 분석을 진행할 준비가 끝났다.
다음 포스트에선 R script를 가지고 오는 방법과 UI에 대해 알아보도록 하자.