2. Python/┗━ Python .venv
13강. 프로젝트 공유 통합 실습
13강. 프로젝트 공유 통합 실습
2026.07.0413강 구현 중심 ⏱ 약 20분 0. 학습 목표→ 지금까지 배운 전 과정을 한 번에 통과하며 시리즈를 마무리합니다.더보기0.1 이번 글에서 다룰 내용이번 글은 구현 중심 강의이자 시리즈의 마지막 강의입니다. 12강에서 프로젝트를 받아 실행하기까지의 표준 5단계를 정리했습니다.이번 강의에서는 그 흐름을 실제로 통과합니다. 새 개념은 없습니다. 11강에서 만든 Project를 "동료에게서 공유받은 프로젝트"로 가정하고,받는 사람 입장이 되어 python main.py 실행까지 도달하는 것이 목표입니다. 이것이 0강에서 약속한 시리즈 전체의 성공 기준입니다 내가 만든 프로젝트를 새 환경으로 가져가 정상 실행하면, 가상환경과 환경 재현을 모두 이해한 것입니다.공유받은 것 (소스 코드 + requirements...
12강. 프로젝트 공유와 협업 구조
12강. 프로젝트 공유와 협업 구조
2026.07.0412강 개념 중심 ⏱ 약 15분 0. 학습 목표→ 프로젝트가 다른 컴퓨터에서 실행되기까지의 전체 흐름과 GitHub 중심 협업 구조를 정리합니다.더보기이번 글은 개념 중심 강의입니다. 11강에서 requirements.txt를 cp 명령으로 옆 폴더에 전달했습니다.하지만 실제 협업에서 소스 코드와 requirements.txt는 GitHub 클라우드 저장소를 통해 오갑니다. 이번 강의는 직접 명령어를 입력하는 실습이 아니라, 그 전체 그림을 정리하는 이론 학습입니다.지금까지 배운 조각들 — 가상환경, 패키지 설치, requirements.txt — 이 협업 구조 안에서 각각 어느 자리에 들어가는지 확인합니다. 여기서 정리하는 흐름은 다음 강의(13강)에서 실제로 한 번 통과하게 되므로,이번 강의는 13강..
11강. 패키지 공유 구현
11강. 패키지 공유 구현
2026.07.0311강 구현 중심 ⏱ 약 20분 0. 학습 목표→ 패키지 목록을 requirements.txt로 저장하고, 새 환경에서 같은 조합을 복원합니다.더보기0.1 이번 글에서 다룰 내용이번 글은 구현 중심 강의입니다. 10강에서 세운 원칙 — "폴더가 아니라 목록을 공유한다" — 을 터미널에서 실행합니다.실습은 두 PC를 오가는 상황의 시뮬레이션입니다. 기존 프로젝트 역할의 폴더(Project)에서 목록을 저장하고,새 PC 역할의 폴더(Project_New)에서 그 목록으로 환경을 복원합니다.# [기존 프로젝트: Project]프로젝트 구성 (venv + 패키지 설치) ↓python -m pip freeze > requirements.txt (목록 저장) ↓requirement..
10강. 패키지 공유 이해
10강. 패키지 공유 이해
2026.07.0310강 개념 중심 ⏱ 약 15분 0. 학습 목표→ 프로젝트를 다른 환경으로 옮길 때 무엇을 공유하고 무엇을 공유하지 않는지 기준을 세웁니다.더보기이번 글은 개념 중심 강의입니다. 9강에서 test_venv2 안에 "Python 3.13 + PySide6" 조합을 완성했습니다.이제 이 프로젝트를 다른 PC에서 실행해야 한다고 가정해 봅시다. 가장 먼저 떠오르는 방법은 단순합니다 — "가상환경 폴더째 압축해서 옮기면 되지 않을까?" 이번 강의에서는 이 직관적인 방법이 왜 실패하는지 확인하고, 대신 사용하는 올바른 방식인 requirements.txt를 이해합니다. 결론을 미리 요약하면 다음과 같습니다. 가상환경 폴더는 "결과물"이라 옮기지 않고, 그 결과물을 다시 만들 수 있는 "재설치 설명서"인 req..
9강. 가상환경 구현: 외부 패키지 설치
9강. 가상환경 구현: 외부 패키지 설치
2026.07.039강 구현 중심 ⏱ 약 15분 0. 학습 목표→ 가상환경 안에 외부 패키지를 설치하고, 설치 위치가 가상환경 내부인지 검증합니다.더보기이번 글은 구현 중심 강의입니다. 8강에서 호환성 문제의 해법은 "프로젝트별로 버전 조합을 고정하는 것"이라고 결론 내렸습니다.이번 강의에서는 그 고정이 실제로 일어나는 순간을 만듭니다. 6강에서 만든 test_venv2(Python 3.13)에 GUI 패키지 PySide6를 설치합니다. 이 실습의 핵심은 설치 자체가 아닙니다.pip install을 실행했을 때 패키지가 시스템 Python이 아니라 현재 활성화된 가상환경 내부에 설치되는지 확인하는 것입니다. 확인 도구는 pip show가 알려주는 Location 경로입니다. test_venv2 활성화 ↓p..
8강. 개발환경과 호환성 이해
8강. 개발환경과 호환성 이해
2026.07.038강 개념 중심 ⏱ 약 25분 0. 학습 목표→ 코드는 그대로인데 실행이 실패하는 이유, 즉 호환성 문제의 정체를 이해합니다.더보기이번 글은 개념 중심 강의입니다. 7강에서 모듈은 파일이고 패키지는 폴더라는 것을 확인했습니다.그런데 이 파일과 폴더에는 버전이 있습니다. 그리고 Python 버전, 패키지 버전, 운영체제의 조합이 어긋나면 — 코드를 한 글자도 바꾸지 않았는데 실행이 실패합니다.0강에서 던진 질문, "내 컴퓨터에서는 되는데 왜 다른 컴퓨터에서는 안 될까?"의 정체가 바로 이것입니다. 이번 강의에서는 익숙한 문서 파일 비유에서 출발해,Python이 다른 언어보다 환경 관리가 특히 중요한 이유를 확인하고,실제로 함수가 사라지고 API가 바뀌는 사례를 봅니다. 이 문제의식이 9강(가상환경에..
7강. 모듈·패키지·라이브러리 이해
7강. 모듈·패키지·라이브러리 이해
2026.07.037강 개념 중심 ⏱ 약 20분 0. 학습 목표→ 모듈·패키지·라이브러리를 구분하고, import와 from으로 가져오는 방법을 정리합니다.더보기이번 글은 개념 중심 강의입니다. 6강까지 가상환경이라는 "공간"을 만드는 방법을 익혔습니다.9강에서는 그 공간에 외부 패키지를 설치하는데, 그 전에 정리할 것이 있습니다.Python을 학습하다 보면 모듈(Module), 패키지(Package), 라이브러리(Library)라는 용어를 계속 만나게 됩니다. 라이브러리 > 패키지 > 모듈용어 의미 예모듈(Module).py 단일 파일math.py패키지(Package)여러 모듈을 묶은 디렉터리numpy, pandas라이브러리(Library)기능 모음 전체 (패키지 포함, 더 큰 개념)"데이터 분석 라이브러리" 비슷하게..
6강. 가상환경 구현: 특정 버전 지정
6강. 가상환경 구현: 특정 버전 지정
2026.07.036강 구현 중심 ⏱ 약 10분 0. 학습 목표→ 5강에서 설치한 python3.13을 지정해서 가상환경을 만듭니다.더보기0.1 이번 글에서 다룰 내용 이번 글은 구현 중심 강의입니다. 4강에서는 시스템 기본 python3로 가상환경을 만들었습니다.이번에는 추가 설치한 python3.13으로 가상환경을 만듭니다. 절차는 4강과 완전히 같고, 달라지는 것은 단 하나 — 생성 명령의 맨 앞부분입니다.4강: python3 -m venv test_venv → 시스템 기본 버전의 가상환경6강: python3.13 -m venv test_venv2 → 3.13 버전의 가상환경 ───────── 이 부분이 가상환경의 Python 버전을 결정한다 즉, 가상환경의 버전은 ..
5강. 특정 버전 Python 설치
5강. 특정 버전 Python 설치
2026.07.035강 구현 중심 ⏱ 약 20분 0. 학습 목표→ 시스템 Python은 그대로 둔 채, 원하는 버전의 Python을 추가로 설치합니다.더보기이번 글은 구현 중심 강의입니다. 4강에서 만든 가상환경은 시스템 기본 python3의 버전을 그대로 물려받았습니다.그런데 실제 개발에서는 프로젝트가 요구하는 버전이 시스템 기본 버전과 다른 경우가 많습니다. 이번 강의에서는 이 문제를 확인하고, Deadsnakes PPA로 python3.13을 시스템 Python과 별개로 추가 설치합니다. 여기서 중요한 것은 "추가"라는 단어입니다.2강에서 본 것처럼 기본 python3를 교체하는 것이 아니라, 새 버전의 파이썬을 나란히, 추가로 설치합니다.설치가 끝나면 python3와 python3.13 두 명령이 공존하게 됩..
4강. 가상환경 구현: 기본 python3
4강. 가상환경 구현: 기본 python3
2026.07.034강 구현 중심 ⏱ 약 20분 0. 학습 목표→ 첫 가상환경을 직접 만들고, 실행 경로가 바뀌는 순간을 확인합니다.더보기0.1 이번 글에서 다룰 내용이번 글은 구현 중심 강의입니다. 3강에서 도구를 준비하고 PATH 검색 원리를 이해했으니, 이번 강의에서는 드디어 첫 가상환경을 만듭니다. 흐름은 생성 → 활성화 → 확인 → 비활성화 네 단계입니다.테스트 폴더 생성 ↓python3 -m venv test_venv (가상환경 생성) ↓source test_venv/bin/activate (활성화) ↓which python 으로 경로 확인 ↓가상환경 내부 경로가 출력됨 ← 이번 강의의 성공 지점 ↓deactivate (비활성화) 핵..
3강. 가상환경 실습 준비
3강. 가상환경 실습 준비
2026.07.033강 구현 중심 ⏱ 약 20분 0. 학습 목표→ 가상환경 실습에 필요한 도구를 준비하고, 명령어가 실행되는 원리를 이해합니다.더보기이번 글은 구현 중심 강의입니다. 2강에서 "시스템 Python은 그대로 두고 프로젝트는 가상환경에서 개발한다"는 원칙을 세웠습니다.이번 강의에서는 그 원칙을 실행에 옮기기 위한 준비를 합니다. 준비는 두 종류입니다.하나는 도구 준비 — python3, pip, venv가 설치되어 있는지 확인하는 것이고,다른 하나는 이해 준비 — 터미널에서 python3라고 입력했을 때 셸이 어떤 실행 파일을 찾아 실행하는지 아는 것입니다. 두 번째 준비가 특히 중요합니다.실행 파일의 의미와 실행 파일을 찾는 원리를 모르면 4강에서 가상환경이 동작하는 이유도 알 수 없습니다. 구분내용이해할 ..
2강. 가상환경이 필요한 이유
2강. 가상환경이 필요한 이유
2026.07.032강 개념 중심 ⏱ 약 15분 0. 학습 목표→ 내 컴퓨터에 존재하는 여러 Python을 구분하고, 가상환경이 왜 필수인지 이해합니다.더보기이번 글은 개념 중심 강의입니다. 1강에서 개발자는 "이 코드가 어떤 환경에서 실행되는가"를 물어야 한다고 했습니다.이번 강의에서는 그 질문을 Ubuntu의 Python에 그대로 적용합니다. 여러분의 Ubuntu에는 이미 Python이 설치되어 있고,앞으로 개발을 진행하면 한 컴퓨터 안에 여러 Python이 함께 존재하게 됩니다.이들을 구분하지 못하면 "내 코드가 어느 Python에서 실행되는지" 답할 수 없습니다. 이번 강의에서는 Python 환경을 시스템 · 전역 · 가상환경 세 가지로 구분하해 봅니다.그중 시스템 Python을 직접 수정하면 안 되는 이유를 확인..