Python에는 특수한 목적으로 사용할 수 있는 python 파일이 있다. 이전 포스팅에서 예시로 들었던 난수 생성 파일이나, 아니면 현재의 날짜와 시간 출력에 사용하는 datetime.py라는 파일도 존재한다. 이렇게 특정 목적을 위해 만들어진 파이썬 파일이나 파일이 들어있는 폴더를 표준 라이브러리라고 한다.
이 표준 라이브러리는 파이썬 설치 시, 자동으로 내장되는 것도 있지만, 파이썬 출시 이후 생성된 표준 라이브러리나 누군가가 만든 패키지를 인터넷에서 다운받아 사용할 수도 있다. 인터넷에서 표준 라이브러리나, 기타 타 사용자가 제작한 패키지를 다운받을 때 사용하는 Python 전용 툴이 존재하는데, 이를 pip, Python Install Package라고 한다. 2020년 6월 현재 다운받을 수 있는 상용 Python 버전에서는 Python을 설치하면 별도의 추가 작업 없이 pip를 사용할 수 있다.
Python이 설치되어 있다면, pip 명령어를 cmd에 입력해보자. pip의 사용법이 화면이 출력되면 정상적으로 pip를 사용할 수 있다는 것이다.
이 pip 명령어의 사용법을 대략적으로 훝어보면 알겠지만, 유독 패키지와 관련된 명령어가 상당히 많다. 패키지 설치(install), 삭제(uninstall), 현재 설치된 패키지 리스트(list) 등등... 우리는 이제, 외부의 패키지 하나를 python에서 사용할 수 있도록 pip로 설치를 진행해보려 한다.
1. 패키지 다운 + 설치 진행(install 명령어)
패키지를 다운받고 설치까지 진행하도록 하는 명령어는 install이다. "pip install {받을 패키지 명}" 형식으로 명령어를 입력해주면 된다. 최근 파이썬이 머신 러닝 분야에 많이 사용되고 있는데, 이 머신 러닝과 관련된 패키지인 tensorflow 패키지를 설치해보려고 한다.
설치 전, python의 인터렉티브 모드로 진입하여, tensorflow 패키지를 사용할 수 있는지 먼저 알아보자.
tensorflow는 내장된 패키지나 라이브러리도 아니고, 다운받아 설치를 진행한 적도 없기 때문에, import tensorflow 코드를 입력하면, "tensorflow가 뭔지 모르겠어요!"라며 컴퓨터가 일하기를 거부한다...
컴퓨터에게 노동을 시키기 위해, 인터넷에서 tensorflow를 다운받아 설치해주자. quit()을 치고 원래 cmd로 돌아온 뒤,
"pip install tensorflow" 명령어를 입력해주자. python3.x 버전 사용자는 "pip3 install tensorflow" 명령어를 입력하면 된다.
* 참고!! tensorflow는 참고서가 한 권의 책으로 나올 정도로 방대한 내용을 가지고 있다. 이를 다른 말로 표현하자면, tensorflow 패키지의 용량이 상당히 크고 다운로드 시간이 길다는 의미다. 만약 시간이 없으신 분들이라면 paramiko 나 selenium 패키지를 다운받아 설치해보기 바란다.
명령어가 제대로 입력되었다면, 위의 사진과 같이 무언가가 다운되고 있음을 나타나는 화면이 보이게 된다. 다운로드가 완료되면, pip가 install 명령어의 후속 과정으로 다운받은 패키지를 python 내에 설치하기 시작한다.
설치가 완료되면 아래와 같이 cmd 프롬프트가 다시 나타난다.
설치가 완료된 뒤, Python 인터렉티브 모드로 다시 진입하여 설치한 패키지가 잘 import되는지 확인해보자.
참고로, 이 tensorflow는 파일 크기가 상당히 크기 때문에 import도 시간이 무진장 걸린다(필자도 사실 tensorflow를 처음 설치해봐서...). tensorflow와 함께 설치된 패키지 중 하나인 numpy와 scipy를 import해보자.
또는 cmd창에서 "pip list" 명령어를 사용하면, tensorflow 설치 여부를 확인할 수 있다.
설치한 패키지는 내장 라이브러리와 마찬가지로 lib 폴더에 위치한다. 단, 외부에서 pip를 사용하여 설치한 파일은 해당 폴더 내의 site-packages 폴더에 따로 보관된다.
2. 설치한 외부 패키지(라이브러리) 삭제
설치한 외부 패키지의 삭제는 "pip uninstall" {패키지명} 명령어를 사용한다. 이제 필자는 설치했던 tensorflow를 삭제하려한다. 아래와 같이 명령어를 입력하여 tensorflow 패키지를 삭제해보자.
명령어를 입력하면, 패키지 및 그와 관련된 실행파일을 제거할 것이냐고 묻는데, y를 눌러 제거를 진행하면 된다. 제거가 완료되면 패키지가 삭제되었다는 문구가 출력되며, cmd 프롬프트가 다시 나타난다.
다시 python의 인터렉티브 모드에서 tensorflow를 import 해보면 설치 이전과 같이 tensorflow를 이해하지 못하는 컴퓨터를 발견할 수 있다.
지금까지 pip를 이용하여 외부 패키지와 표준 라이브러리를 설치하고, 삭제하는 방법에 대해 알아보았다. 사실 외부 패키지의 기능과 종류를 잘 모른다면 pip를 잘 사용할 일이 없는데, python 프로그래밍에 재미를 붙이고 이것 저것 만들다보면 자신에게 필요한 패키지가 존재하는지 구글링을 통해 찾아봄으로써 pip로 패키지를 하나 둘씩 설치하는 자신의 모습을 보게 될 것이다.
다음 포스팅부터는 자주 사용하는 내부 라이브러리와 패키지에 대해 하나씩 정리하려고 한다. 시작은 날짜와 시간을 출력하는 datetime.py부터.
FIN.
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