1.2 파이썬 설치하기

실습을 위해 파이썬을 설치해 보도록 하겠습니다. 이 책에서는 터미널(윈도우에서는 명령 프롬프트)에서 인터프리터 방식이나 코드 실행 방식을 기본으로 사용합니다.

저는 윈도우 환경에서 C/C++ 개발자에게 보다 친숙한 개발 툴인 visual studio tool환경하에서 설치 및 실습을 다루도록 하겠습니다.

다른 환경을 사용할 경우 파이썬 홈페이지(http://www.python.org) 및 본 책을 참고하시기 바랍니다.

1.2.1 파이썬 버전

파이썬은 2.x와 3.x의 두 가지 버전이 공존합니다. 아직 2버전도 많이 이용되고 있으며 하위 호환성이 없기 때문에 설치시 목적에 맞게 신중하게 선택해야 합니다. 이 책에서는 3.x버전을 사용합니다.

1.2.2 사용하는 외부 라이브러리

이 책의 목표는 딥러닝을 밑바닥부터 구현하는 것입니다. 그래서 외부 라이브러리는 최소한만 사용합니다. 예외로 NumPy, matplolib는 효율적인 딥러닝 구현을 위해 사용합니다.

NumPy
NumPy는 수치 계산용 라이브러리입니다. 고도의 수학 알고리즘과 배열(행렬)을 조작하기 위한 편리한 메서드가 많이 준비되어 있습니다. 이 메서드들을 이용하여 딥러닝을 효율적으로 구현할 수 있습니다.

matplotlib matplotlib는 그래프를 그려주는 라이브러리입니다. 실험 결과나 중간 데이터를 시각화하여 확인 할 수 있습니다.

NOTE. 이책에서는 다음의 프로그래밍 언어 및 라이브러리를 사용합니다.

• Python 3.x
• NumPy
• matplotlib

1.2.3 아나콘다 배포판

이 책에서는 파이썬을 배포판인 Anaconda(아나콘다)를 사용하길 권합니다. 이 책의 내용데로 따라가실 분은 아래의 링크에서 Anaconda 배포판 Python 3.x 버전용을 설치하시기 바랍니다.

• https://www.anaconda.com/distribution

1.2.4 Visual Studio 2019 환경에서 파이썬 설치하기

저는 개인적으로 C/C++ 개발을 하며 Visual Studio(이하 VS)와 친숙한 편입니다. 물론 Python 설치시 제공되는 IDLE이나 JAVA나 Android 개발에서 많이 쓰이는 eclipse를 사용하여 사용해 보았지만 개인적으로 편한건 역시 VS인것 같습니다.

Python을 다시 잡고 공부를 하던 중 업데이트 이후 VS에서 Python을 지원하는 것을 발견하고 지금까지 사용 중입니다. 물론 당시 VS 2015에서 자동완성 및 highlight 기능 정상 동작 확인한 후 VS 2017에서 NumPy의 자동완성 버그 미해결로 VS 2019까지 넘어왔지만 여전히 VS의 편리함을 놓을 수가 없더군요. 결론을 말씀드리면 VS 2019를 추천 드립니다. 자동완성 및 라이브러리 package 설치, highlight 등 잘 사용 중입니다.

설치는 아래의 링크로부터 설치할 수 있습니다. (community가 무료 버전입니다.)
https://visualstudio.microsoft.com/ko/downloads/

그림 1.2-1. Visual Studio 2019 다운로드

그림 1.2-2. Visual Studio 2019 설치

그림 1.2-3. Visual Studio 2019 Python Project 생성

그림 1.2-4. Visual Studio 2019 Python Project 생성