0. 모듈 에러 확인

Plotly를 외부 컴퓨터에서 잘 사용하다가 집에서 모듈을 설치하기 위해 plotly에서 안내된 install 명령어 대로 설치하고 jupyter로 사용하려니 아래와 같이

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ModuleNotFoundError: No module named 'plotly'

오류를 뱉어내더라.

cmd에서 plotly를 확인해도 깔려 있는데, 막상 로컬 소프트인 jupyter에서 사용하려니 경로를 못 찾아가는 느낌이라 주피터 path 경로 문제인가 했었다.

구글링해서 내린 결론은 일반 cmd로 모듈을 다운받으면 python에 대한 모듈로 다운받는게 문제였다.

“jupyter는 파이썬 아니냐?”
하겠지만 jupyter에서 import로 참조되는 모듈들은 Anaconda 설치 경로에서 참조되기 때문에 python에 모듈을 설치하는 경우는 아무 의미 없는 작업이된다.

1. Anaconda Prompt

결국 로컬 jupyter에서 외부 모듈을 적용시키기 위해선 anaconda 경로로 설치할 필요가 있고, 많은 방법 중 하나가 Anaconda Prompt다.

아나콘다 경로 혹은 시작화면 앱 찾기에서 Anaconda Prompt를 실행하고

2. plotly 설치

Plotly 설치를 Anaconda prompt에서 진행한다.

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> pip install plotly==5.3.1

3. Jupyter 모듈 오류 해결

anaconda 로컬 소프트인 jupyter notebook에서 정상적으로 import되는 걸 확인할 수 있다.

그렇다면 구글, 당신이 신이란거야?

• anaconda plotly

주피터 노트북 혹은 주피터 랩의 기본 경로가 Users에 적용되어있고 간단한 설정으로 경로를 바꿀 수 없기에 메모를 남긴다.

주피터 설정을 변경하기 위해서는 구성을 변경할 수 있는 파일인 config 파일이 필요하다.
하지만 이 congif 파일은 기본적으로 설치되어있지 않기에 아래와 같이 cmd 창에서 jupyter 명령어로 세팅 방식이 적힌 config 파일을 생성해주는걸 권장한다.

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> jupyter notebook --generate-config

그러면 user 경로 .jupyter 디렉토리에 jupyter_notebook_config.py 파일이 생성된다.

버전마다 다르지만 에디터를 이용해 385번줄에 있는

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# c.NotebookApp.notebook_dir = ''

의 주석 처리를 제거하고 원하는 경로를 입력한다.

이 때, 경로는 리눅스 방식으로 변경해야되니 역슬래쉬(\)로 경로가 복사되었다면 슬래쉬(/)로 변경하거나 컴퓨터에게 특수문자임을 인식시키기 위해 역슬래쉬를 2번(\\) 입력한다.

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c.NotebookApp.notebook_dir = 'E:/Fear/Univ/Big_data/Training/Github/Codding-base/Python/Python-jupyter'

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c.NotebookApp.notebook_dir = 'E:\\Fear\\Univ\\Big_data\\Training\\Github\\Codding-base\\Python\\Python-jupyter'

이걸로 주피터 path 경로는 변경되었으나 Jupyter Notebook의 바로가기 path도 설정해야 notebook을 열었을 때 config에서 설정한 path 경로를 참조할 수 있다.

notebook 설정을 열어서 아래 두 경로를 지워 config 설정을 참조하도록 바꿔준다.

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대상: ~ "%USERPROFILE%/"
시작위치: %HOMEPATH%

지정한 경로에서 잘 열리지만 path 내부에서만 작업하므로 작업환경에서 가장 편한 path를 설정하는걸 권장한다.

외부링크

• 주피터 노트북 환경설정 : 시작폴더 변경방법

IPython Notebook은 python 코딩과 html을 지원하고 수식까지 표현 가능한 markdown 텍스트 박스를 동시에 사용해 가독성을 올리기 위해 제안된 방식이다.

Jupyter

기본적으로 로컬환경에서 사용가능한 Jupyter 시리즈가 있다.

주피터는 아나콘다를 설치하면 따라오는 소프트웨어로 아나콘다 설치 방법 포스트를 참조하자.

ipynb 단축키는 커멘트 팔렛트에서 확인 및 수정할 수 있다.

자주 사용되는 단축키는

• ctrl+m & m
• d & d
• tab
  등 다양하게 있으니 기호에 맞춰 설정하자.

Google Colab

온라인 환경에선 다양한 플렛폼이 ipynb 환경을 지원하지만 접근성이 좋고 작업 리소스까지 지원해주며 저장공간 연동까지 가능한 Google Colab이 대표적이다.
Google 플렛폼이므로 당연히 google drive 연동을 지원하고, Github 업로드도 가능하다.

유저 작업환경 사양이 좋지않다면 Colab에서 지원하는 하드웨어 가속기를 사용해서 저사양 GPU(혹은 TPU)를 대여할 수 있다.

추가로 ipynb는 ‘Kaggle Notebook’ 등 다양한 플랫폼에서 작업 가능하다.