나름의 이유로 시스템에서 메일을 보내야할 일이 있는데,

이왕이면 Gmail을 이용해보고 싶어서 살펴보기로 했다.

 

일단 Gmail을 통해 이메일을 보내기 위해서

미리 셋팅을 해줘야 할 것이 있다.

 

 

Gmail의 설정 화면으로 이동한 뒤에

 

 

IMAP 사용 설정을 해주면 된다.

 

 

그런데, Python 코드에서 Gmail 인증 부분을 구현해야 이메일 발송을 할 수 있을텐데,

2가지 방법 중 하나를 선택해야 한다.

 

1. 로그인 PASSWORD
2. 앱 PASSWORD

 

로그인 PASSWORD를 사용하기에는 왠지 찝찝한 느낌이 들기에

앱 PASSWORD를 사용하도록 해보겠다. (보안은 중요하다!!! ^^)

 

 

Google 계정 관리 화면에 일단 들어가보자.

 

 

어?! 그런데, 찾고자 하는 "앱 비밀번호" 부분이 안보인다.

 

 

2단계 인증을 사용한다고 해야 원하는 항목이 등장한다.

2단계 인증을 사용하게 되면 조금 불편할 수도 있지만, 보안을 위한 일이니 감수하자!!! ^____^

 

 

전화 및 인증 기기 등을 잘 확인하면서 진행하면 되는데,

 

 

개인적으로 OTP 앱까지 추가해주는 것을 추천한다.

 

자~ 이제, "앱 비밀번호" 항목을 볼 수 있다.

 

 

우리 입맛에 맞게 생성 진행하면 된다.

 

 

그러면 16 digit을 만들어 준다.

 

 

저 비밀번호는 다시 안알려준다. 미리 잘 기억/기록 해야 한다.

 

 

자~ 이제 Gmail에서 준비할 것은 모두 끝났다.

이제 Python 코딩을 시작해보자.

 

 
  #!/usr/bin/env python3
  """
  Send email via Gmail SMTP
  """

  __author__ = "whatwant"
  __version__ = "0.1.0"
  __license__ = "BEER-WARE"

  import smtplib
  from email.mime.text import MIMEText
  from email.mime.multipart import MIMEMultipart

  def send_email(sender_email, receiver_email, app_password, subject, text, html):
      message = MIMEMultipart("alternative")
      message["Subject"] = subject
      message["From"] = sender_email
      message["To"] = receiver_email

      part1 = MIMEText(text, "plain")
      part2 = MIMEText(html, "html")

      message.attach(part1)
      message.attach(part2)

      with smtplib.SMTP_SSL("smtp.gmail.com", 465) as server:
          server.login(sender_email, app_password)
          server.sendmail(sender_email, receiver_email, message.as_string())

  if __name__ == "__main__":
      sender_email = "whatwant@whatwant.com"
      receiver_email = "whatwant@gmail.com"
      app_password = "xxx"
 
      subject = "This is a lucky email from Python"
      text = "whatwant is a good man."
      html = f"<html><body><p>{text}</p></body></html>"
 
      send_email(sender_email, receiver_email, app_password, subject, text, html)

 

여전히 예쁘지 않은 코드이지만, 그래도 동작한다!

실행하면 된다.

 

 

메일이 잘 도착했다!!!

 

첨부파일까지 보내는 것까지 하려고 했는데, 지금 당장은 필요하지 않기에...^^

나중에 필요로 할 때 해보겠다! ^^

 

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업무를 하면서 간단한 Python 코드를 작성하고

코드 리뷰를 받을 때면 종종 왠지 모르게 부끄러움을 느낄 때가 있다.

 

남들이 작성한 코드를 보면 왠지 멋져보이는데

내 코드는 왠지 모르게 초라해보이는 자격지심이..... ^^

 

예를 들어서 "현재 디렉토리의 파일 이름과 사이즈를 출력"해주는 프로그램을 작성해보자.

 

 

실행 결과도 잘 나온다.

 

 

원하는 결과를 잘 뽑아내고,

나름 함수로 잘 구분해서 잘 작성한 것 같은데..... 왠지 뭔가 부족한 듯 한 느낌이...

 

속된 말로 뭔가 "와꾸"가 있었으면 좋겠는데...

 

 

https://www.python-boilerplate.com/

 

이런 고마운 사이트가 있다니!!!

 

Parameter들을 사용하고 싶거나, Logging을 하고 싶거나 하면 "Options"에서 고르면 된다.

Unit-Test를 하고 싶은 경우에 입맛에 맞는 프레임워크를 고를 수도 있다.

 

이걸 이용해서 코드를 다시 작성해보면 다음과 같다.

 

 

뭔가 조금 더 있어보이게 된 것 같은 느낌적인 느낌이다.

 

 

별 것 아니게 느낄 수도 있겠지만,

Python과 같은 자유도가 과도하게 높은 언어로 개발을 할 때에는

이런 boilerplate 코드를 이용하는 것이 많은 도움이 된다고 생각한다!

여러분은?

 

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우연히 보게된 노마드 코더(Nomad Coders)의 유튜브.

파이썬 코드만가지고 JS, React, NextJS 인터랙티브 웹앱을 만들어주는 프레임워크가 나타났단다.

 

 

최근 정말 많은 주목을 받고 있는 오픈소스 프로젝트인 것은 분명한 것 같다.

 

https://pynecone.io/

 

Pynecone: The easiest way to build web apps.

Completely customizable. All Pynecone components are fully customizable. Change the colors, fonts, and styles to match your project. Styling guide ->

pynecone.io

 

발음이 같은 'pinecone'을 상징하는 솔방울을 로고로 사용하고 있다 ^^

 

공식 웹사이트도 Pynecone을 사용해서 만들었다고 한다.

왠지 Unix is Not Unix 같은 느낌인데!? 아닌가?! ^^

 

 

Pynecone은 파이썬으로 작성한 코드를

React/NextJS로 컴파일을 하는 방식이기에 성능이 뛰어나며 그래서 node를 필요로 하고 있다.

 

보다 더 나은 성능을 위해 node를 bun으로 교체하는 작업을 하고 있지만

아직 100% 호환성을 보장하지 못하기에 당분간은 node를 계속 필요로 할 것이라고 한다.

 

 

서두가 길었다.

이제 직접 한 번 사용해보자.

 

 

이하 과정은 다음 링크의 내용을 따라갔다.

- https://pynecone.io/docs/getting-started/installation

 

 

0. PoC Environment

  - 이하 과정을 진행한 환경은 Ubuntu 20.04 64bit Desktop 이다.

 

 

2. Prerequisites

  - Python 3.7+

  - NodeJS 12.22.0+

 

  ① Python 여러 버전을 관리할 수 있는 pyenv 기반으로 설치해보자.

    . https://www.whatwant.com/entry/pyenv

    . 설치한 버전은 다음과 같이 했다.

      - v3.8.16

 

  ② node 설치도 여러 버전을 관리할 수 있는 nvm 기반으로 설치를 진행해보자.

    . https://www.whatwant.com/entry/npm

    . 설치한 버전은 다음과 같이 했다.

      - v18.15.0   (Latest LTS: Hydrogen)

 

 

3. Virtual Environment

  - Optional 이라지만, 사실 필수이지 않을까 싶다.

❯ cd ./workdir

❯ python -m venv .venv

source .venv/bin/activate

 

 

4. Installing

  - 이제 pynecone 설치하면 된다!

 pip install pynecone

 

 

5. Create a Project

  - 일단 프로젝트 생성하는 방법부터 알아보자.

 mkdir my_app_name

 cd my_app_name

 pc init

 

 

6. Run the App

  - 일단 한 번 띄워보자.

 pc run

 

  - 브라우저로 확인해보자.

 

 

 

7. Edit

  - 본문을 살짝 살펴보자.

❯ nano my_app_name/my_app_name.py

  - 눈꼽만큼 변경해보자.

"""Welcome to Pynecone! This file outlines the steps to create a basic app."""
from pcconfig import config

import pynecone as pc

docs_url = "https://pynecone.io/docs/getting-started/introduction"
filename = f"{config.app_name}/{config.app_name}.py"


class State(pc.State):
    """The app state."""

    pass


def index() -> pc.Component:
    return pc.center(
        pc.vstack(
            pc.heading("Welcome to WHATWANT!", font_size="2em"),
            pc.box("Get started by editing ", pc.code(filename, font_size="1em")),
            pc.link(
                "Check out our docs!",
                href=docs_url,
                border="0.1em solid",
                padding="0.5em",
                border_radius="0.5em",
                _hover={
                    "color": "rgb(107,99,246)",
                },
            ),
            spacing="1.5em",
            font_size="2em",
        ),
        padding_top="10%",
    )


# Add state and page to the app.
app = pc.App(state=State)
app.add_page(index)
app.compile()

 

  - 포트도 변경하고, debug log도 찍어보자.

❯ pc run --port 8282 --loglevel debug

 

  - http://localhost:8282/

 

 

8. Fast Refresh

  - Pynecone은 실시간으로 변경 사항이 반영된다.

  - 웹브라우저가 띄워져 있는 상황에서, 다른 터미널로 파일을 수정해보자.

❯ nano my_app_name/my_app_name.py

 

  - 파일을 수정한 뒤, 저장을 하면 조금 있다가 브라우저에 자동으로 페이지 내용이 변경된다.

 

 

 

일단 여기까지 살짝 맛만 봤고

시간이 나면 다음 단계로 넘어가보겠다. (시간이 날까?! ^^)

 

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Python은 왠지 한글하고 친하지가 않은 것 같다.

그나마 v3.x 버전이 되면서 많이 편해지긴 했지만, 그래도 한글 관련 이슈가 계속 나오는 느낌적인 느낌이...

 

MachineLearning 공부하게 되면서 많은 분들이 사용하고 있는 matplotlib의 경우에도

기본적으로는 한글 출력에 문제가 있다.

 

Google Colab 및 Local 환경에서 matplotlib 한글 출력이 잘 되도록 해보자.

 

 

1. Google Colab

 

① 기본 상황

  - 한글 부분이 제대로 나오지 않는 것을 볼 수 있다.

 

font error

 

② 폰트 설치

  - 나눔 폰트를 설치해보자.

 

!sudo apt-get install -y fonts-nanum
!sudo fc-cache -fv
!rm ~/.cache/matplotlib -rf

 

install font

 

③ 런타임 재시작

  - 설치된 폰트를 사용하기 위해 "런타임 다시 시작"을 실행하자

 

런타임 다시 시작

 

④ 폰트 적용

  - 이제 한글을 적용해서 그래프를 그려보자.

  - 설치한 폰트를 사용하도록 한 줄 추가가 되어야 한다.

 

plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')

 

matplotlib with hangul

 

  - 그런데, 위의 그래프에서 뭔가 이상한 것을 볼 수 있는가?

  - y축의 "-5" 부분이 제대로 출력되지 않았다.

 

⑤ minus 처리

  - 아래와 같은 구문이 추가되면 된다.

import matplotlib as mpl
 
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

 

fix minus

 

 

2. Local (Ubuntu)

Colab과 비슷하지만 약간 차이가 있다.

 

① 기본 상황

  - 코드가 살짝 다르다.

 

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import warnings

warnings.simplefilter(action='ignore', category=UserWarning)

plt.plot(['서울', '경기', '인천', '광주', '대구', '부산', '울산', '대전', '제주'], [12, 32, -4, 0, 5, 2, 19, 9, 3])
plt.xlabel('x축')
plt.ylabel('y축')
plt.title('제목')
plt.savefig('test.png')

 

execute

 

error

 

② 폰트 설치

  - 나눔 폰트를 설치해보자.

 

$ sudo apt-get install -y fonts-nanum
$ sudo fc-cache -fv
$ rm ~/.cache/matplotlib -rf

 

③ 코드 개선

  - 폰트 및 마이너스 관련 코드 추가해서 재실행해보자.

 

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import matplotlib as mpl
import warnings

warnings.simplefilter(action='ignore', category=UserWarning)

plt.rc('font', family='NanumBarunGothic')
mpl.rcParams['axes.unicode_minus'] = False

plt.plot(['서울', '경기', '인천', '광주', '대구', '부산', '울산', '대전', '제주'], [12, 32, -4, 0, 5, 2, 19, 9, 3])
plt.xlabel('x축')
plt.ylabel('y축')
plt.title('제목')
plt.savefig('test.png')

 

new graph

 

예쁜 한글 파이팅 !!!

 

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나의 로컬 환경에서 Jupyter Notebook을 사용하고 싶어서 살펴봤다.

 

0. 실행 환경

  - Ubuntu 18.04 환경에서 진행했지만, 20.04 등 다른 버전에서도 잘 될 것 같다.

 

1. 설치

  - 가장 편한 "pip"를 이용해서 설치해봤다.

$ pip install jupyter

 

pip install jupyter

 

2. 설치 내역

  - Jupyter Notebook은 여러 패키지의 조합이다. 확인해보자.

$ jupyter --version

 

jupyter --version

 

3. 실행

  - Jupyter Notebook을 실행해보자.

$ jupyter notebook

 

jupyter notebook

 

  - 자동으로 브라우저가 실행되며 Jupyter Notebook을 볼 수 있다.

 

jupyter notebook

 

  - 오른쪽 중간에 보이는 "New" 버튼을 통해 새로운 Notebook을 생성하고, 간단한 실행을 해보자.

 

jupyter notebook

 

정말 간단히 Jupyter Notebook 환경을 만들 수 있다.

서버로 구동하거나 비밀번호를 등록하는 등의 추가 설정은 별도의 포스팅으로 작성해보도록 하겠다.

 

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알람(Alarm)이나 공지(Notification)를 하는 방법 중에서 카카오톡 메시지는  상당히 매력적이다.

 

Python 등을 이용해서 카카오톡 메시지를 발송하는 것은

알아야할 것들이 많아서 그렇지 어렵지는 않으니 하나씩 확인해보자.

 

01. kakao developers 가입하기

  - https://developers.kakao.com/

 

kakao developers

 

02. 애플리케이션 추가하기

  - 가입, 로그인 후 상단에 있는 메뉴 중에서 "내 어플리케이션"을 선택하자.

 

내 어플리케이션

 

  - 메시지 발송과 같은 작업을 하기 위해서는 기본이 되는 "애플리케이션"이 있어야 한다.

  - '앱 이름'과 '사업자명'을 임의로 적어주면 되고, 앱 아이콘은 등록하지 않아도 된다.

 

애플리케이션 추가

 

03. 애플리케이션 요약 정보

  - 생성한 애플리케이션을 선택하면 다양한 설정을 할 수 있는 화면을 볼 수 있다.

  - 첫 화면으로 나오는 요약 정보에서는 중요한 "앱 키"들도 볼 수 있다.

 

요약 정보

 

04. 카카오 로그인 활성화

  - 카카오 로그인 API를 사용하기 위해서 활성화 설정을 진행해야 한다.

 

로그인 활성화


05. Redirect URI

  - 로그인이 된 다음에 되돌아갈 URI를 등록하는 것이다.

  - 지금 마땅히 없으니, 그냥 샘플로 제공되는 주소를 그대로 써주자. (https://naver.com 같이 입력해도 무방하다)

 

Redirect URI

 

06. 접근 권한

  - 사용자 동의가 필요한 접근 항목들이 있다.

  - 제품 설정 → 카카오 로그인 → 동의항목 → 접근 권한 → 카카오톡 메시지 전송 → 설정

 

접근 권한

 

  - 아래 화면과 같이 "선택 동의"를 선택하고 "동의 목적"에 문구를 작성해주면 된다.

 

카카오톡 메시지 전송 설정

 

07. 소셜 API 가이드

  - 사이트 상단 메뉴에서 "문서" 선택 후, 소셜API가이드 - 메시지 - REST API

 

소셜 API 가이드

 

08. REST API 테스트 도구

  - "카카오톡 메시지:REST API" 페이지를 보면 바로 보이는 "REST API 테스트 도구"를 클릭하자.

 

카카오톡 메시지: REST API

 

09. 나에게 기본 템플릿으로 메시지 보내기

  - "REST API 테스트 도구"를 클릭하면 볼 수 있는 화면이다.

 

나에게 기본 템플릿으로 메시지 보내기

 

10. 액세스 토큰

  - "액세스 토큰" 항목에서 "토큰 발급" 눌러 주자.

  - 아래 화면에서 보이는 것과 같이 진행하면 된다.

 

토큰 발급

 

  - 확인을 누르면 동의화면이 나온다. 동의 해주면 된다.

 

동의하기

 

11. 명세 확인하기

  - 페이지의 하단 부분을 보면 "명세" 부분을 볼 수 있다.

  - "template_object"의 타입 부분에서 "Text"를 클릭해 주자.

 

명세

 

  - 메시지의 종류라고 생각하면 되고, 지금은 "Text" 형식으로 메시지를 보내고자 하기에 이렇게 한 것이다.
  - 아래와 같은 형식으로 사용할 수 있다는 것을 확인할 수 있다.
    . {"object_type":"text","text":"Hello World !!!","link":{}}

 

 

12. 전송

  - 페이지의 위로 올라가서 Body 부분의 "template_object" 항목에 입력해주면 된다.

 

전송

 

13. 응답

  - 모두 잘 따라왔으면 아래와 같이 200 OK 응답을 받았을 것이다.

 

응답

 

14. 확인

  - 카카오톡에 정상적으로 전달된 메시지를 볼 수 있다.

 

카카오톡

 

이번에는 여기까지만 진행하고,

Python 코드로 진행하는 것은 별도의 포스팅으로 진행하겠다.

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라떼는 ... Python 버전이 2.x 인지 아니면 3.x 인지만 따지면 됐었는데,

요즘은 ... 3.6 이어도 충분한지 3.7 또는 3.8 호환인지도 따져야 하는 (더러운까지는 아니고) 아주 머리아픈 세상이다.

 

그래서 지금까지는 Ubuntu 환경으로 구축해놓은 개발PC 에서

기존에 JDK에서 사용하던 방식처럼 Python도 alternative 방식으로 원하는 버전을 선택해서 사용했었다.

 

  - https://www.whatwant.com/entry/update-alternatives-여러-버전의-패키지-관리하기

 

 

가볍게 사용하기에는 alternative 방식도 나름 괜찮은 방법이다.

하지만, Python에서는 JDK에서는 만나지 못했던 문제 상황이 발생한다.

작성한 프로그램에서 필요로 하는 패키지들이 있고, 서로간의 dependency까지 신경을 써줘야 한다.

 

패키지 관리에 대한 것은 다음 기회에 살펴보기로 하고,

지금은 일단 여러 버전의 Python을 편하게 사용할 수 있는 방법에 대해서 알아보도록 하겠다.

 

 

[ pyenv ]

  - https://github.com/pyenv/pyenv

 

pyenv

 

왜 이제서야 이 아이를 알게 되었을까!?

진작 알았더라면 훨씬 편하게 살 수 있었을 텐데...

 

이하 과정은 `Ubuntu 18.04` 운영체제에서 `zsh` 쉘환경을 기준으로 진행했다.

일부 차이가 나는 부분에 대해서는 pyenv 사이트에 나오는 가이드를 참고하면 된다.

 

 

1. Environment

 

Ubuntu 패키지로 제공되는 Python2, Python3 모두 설치되어 있으며,

버전 관리를 위해 update-alternatives 설정이 되어 있다.

❯ python --version
Python 3.6.9

❯ sudo update-alternatives --list python

/usr/bin/python2
/usr/bin/python3

❯ sudo update-alternatives --list pip   
/usr/bin/pip3

 

 

2. Prerequisites

 

① remove alternative

alternative가 설정된 상태에서 pyenv는 정상 동작하지 않기에 설정을 지워야 한다.

❯ sudo update-alternatives --remove python /usr/bin/python

❯ sudo update-alternatives --remove pip /usr/bin/pip

 

② install the Python build dependencies

Python build를 위해 필요한 의존성 패키지들을 설치해주자. 좀 많이 설치된다.

❯ sudo apt install make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \ 
                        libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \
                        libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev

 

 

3. Basic GitHub Checkout

 

여러 설치 방법 중에서 가장 깔끔하고 무난한 방법이라서 선택했다.

 

① git clone

❯ git clone https://github.com/pyenv/pyenv.git ~/.pyenv

 

② build

꼭 해야하는 과정은 아니지만, 성능 향상을 위해서 추천한다.

❯ cd ~/.pyenv && src/configure && make -C src
make: 디렉터리 '/home/chani/.pyenv/src' 들어감
gcc -fPIC     -c -o realpath.o realpath.c
gcc -shared -Wl,-soname,../libexec/pyenv-realpath.dylib  -o ../libexec/pyenv-realpath.dylib realpath.o 
make: 디렉터리 '/home/chani/.pyenv/src' 나감

 

③ Configure your shell's environment for Pyenv

여기에서는 zsh 환경에 대해서만 진행한다. 다른 쉘을 사용한다면 GitHub 사이트 방문해서 참고하면 되겠다.

아! MacOS의 zsh 환경에서는 .profile 부문만 빼고 진행하면 된다.

> echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.zprofile
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.zprofile
echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.zprofile

echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.profile
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.profile
echo 'eval "$(pyenv init --path)"' >> ~/.profile

echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.zshrc

 

④ 재로그인 / 재부팅

로그아웃 후에 다시 로그인 하거나, 재부팅을 해야 이하 과정이 제대로 진행된다.

 

⑤ 확인

제대로 설치되었는지 확인해보자. 아래 결과가 나오지 않으면 위의 과정을 다시 한 번 점검해보기 바란다.

❯ pyenv versions
* system (set by /home/chani/.pyenv/version)

 

 

4. Python Install

 

이제 새로운 버전의 Python을 설치해보자.

현재 다운로드 받을 수 있는 버전들을 확인하고 싶으면 아래 사이트를 참고하기 바란다.

  - https://www.python.org/downloads/

 

① Python Install

❯ pyenv install 3.8.12
Downloading Python-3.8.12.tar.xz...
-> https://www.python.org/ftp/python/3.8.12/Python-3.8.12.tar.xz
Installing Python-3.8.12...
Installed Python-3.8.12 to /home/chani/.pyenv/versions/3.8.12

 

② 확인

방금 설치한 3.8.12 버전을 볼 수 있다. (하지만 현재 설정된 것은 system에 설치된 버전이다)

❯ pyenv versions
* system (set by /home/chani/.pyenv/version)
  3.8.12

 

③ 추가

3.9 버전도 추가로 설치해보자.

❯ pyenv install 3.9.10
Downloading Python-3.9.10.tar.xz...
-> https://www.python.org/ftp/python/3.9.10/Python-3.9.10.tar.xz
Installing Python-3.9.10...
Installed Python-3.9.10 to /home/chani/.pyenv/versions/3.9.10

❯ pyenv versions
* system (set by /home/chani/.pyenv/version)
  3.8.12
  3.9.10

 

 

5. command

 

전체 명령어에 대한 가이드는 아래 링크를 참조하기 바란다.

  - https://github.com/pyenv/pyenv/blob/master/COMMANDS.md

 

주로 사용할 것은 local / global / shell 이지 않을까 싶다.

❯ cd /srv/workspace/pyenv-test

❯ pyenv versions
  system
* 3.8.12 (set by /home/chani/.pyenv/version)
  3.9.10

❯ ls -al
합계 8
drwxrwxr-x 2 chani chani 4096  3월 14 23:01 .
drwxr-xr-x 4 chani chani 4096  3월 14 23:00 ..

❯ pyenv local 3.9.10

❯ ls -al
합계 12
drwxrwxr-x 2 chani chani 4096  3월 14 23:03 .
drwxr-xr-x 4 chani chani 4096  3월 14 23:00 ..
-rw-rw-r-- 1 chani chani    7  3월 14 23:03 .python-version

❯ pyenv versions
  system
  3.8.12
* 3.9.10 (set by /srv/workspace/pyenv-test/.python-version)

❯ pyenv local --unset

❯ ls -al
합계 8
drwxrwxr-x 2 chani chani 4096  3월 14 23:04 .
drwxr-xr-x 4 chani chani 4096  3월 14 23:00 ..

❯ python --version
Python 3.8.12

❯ pyenv versions
  system
* 3.8.12 (set by /home/chani/.pyenv/version)
  3.9.10

 

이제 Python 버전의 괴로움에서 벗어나자~~~!!!

 

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개인적인 취향으로 Windows 환경에서

개발 비스무리한 것을 하는걸 별로 좋아하지 않지만

이번에 뭔가 해볼 일이 있어서... ^^

 

일단 Python 3.6 이상의 버전 설치가 필요하니 Go! Go! (여기에선 최신 버전은 3.9.7을 설치할 예정임!)

 

 

1. Download and Install

   - 아래 경로에 접속하면 알아서 현재 운영체제에 맞는 버전을 링크해준다.

   - https://www.python.org/downloads/

   - 다운로드 받은 후, 그냥 추천해주는대로 클릭 클릭 하면 설치 완료

 

 

2. PATH 설정

  - 설치가 완료되었지만, 제대로 사용하려면 PATH 설정을 해줘야 한다.

 

  ① 제어판

      - 시작 메뉴의 기어 모양 버튼을 통해 "제어판" 실행

 

   ② 고급 시스템 설정

      - 검색창에서 `고급 시스템 설정`을 타이핑 해서 나오는 결과를 클릭

 

   ③ 환경 변수

      - 속성창에서 `환경 변수` 선택

 

   ④ 시스템 변수 - PATH

      - 하단에 있는 `시스템 변수`에서 `PATH` 항목 찾으면 된다.

 

   ⑤ PATH - 새로만들기

      - `새로만들기`로 추가하면 된다.

      - 21-10-02 기준 Python 3.9.7 에서는 아래 경로였다. (2개 추가해야 한다)

      - 물론 사용자 명칭은 각자 환경에 따라서...

C:\Users\<사용자>\AppData\Local\Programs\Python\Python39\
C:\Users\<사용자>\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Scripts

 

3. 동작 테스트

   - 잘 되었는지 테스트 해보자 ~

 

   - 시작 메뉴에서 `cmd`라고 타이핑을 한 뒤, `명령 프롬프트` 클릭

 

   - 명령어를 넣어보고 그림과 같은 결과가 나오면 성공이다.

> python --version

> pip --version

   - 위 2개 명령어만 잘되면 된다 ^^

 

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