(basic) CLI & 간단 명령어 (linux) & python 가상환경

CLI vs. GUI

🤸🏽 기초지식으로 알아야 할 부분들 정리해보려 한다! 🤸🏽

 

1> CLI(Command Line Interface) = '글자 기반으로 명령과 결과가 진행되는 환경'
* 터미널(terminal) ≫ 글자 기반으로 명령을 전달하는 어플리케이션

→ CLI를 통해 shell이 실행됨
(The shell is basically a program that takes your commands from the keyboard and sends them to the operating system to perform)

→ 운영체제 OS가 작동되게 하는 shell program은 키보드 입력으로 받은 명령어로 작동되므로 우리는 CLI인 환경에 익숙해져야 함

→ 대표적인 shell은 bash shell

 

2> GUI(Graphic User Interface) = '키보드를 두드려 글자로 전달되는 게 아닌, 마우스를 이용해 결과가 진행됨'

→ 즉 우리가 항상 해오던 방식!

 

※ 이젠 1> 방식에 더 익숙해지자 ※

 

(+) 추가 기초 - 디렉토리> 여러 file들이 모인 일종의 folder이다

> 절대경로) 디테일하고 정확. 현재 file이 위치해 있는 위치를 정확히 표시해줌

> 상대경로) 현재 위치한 곳 기준으로 상대적으로 위치를 표시 (본인의 위치는 . / 부모의 위치는 ..으로 표시)

 

- CLI 기반 화면 - (Visual Studio Code)

 

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기본 명령어

1> pwd - 현재 경로를 나타냄

2> mkdir [폴더명] - 폴더(디렉토리) 생성

3> cd [폴더명] - 해당하는 폴더로 이동

4> ls - 현재 경로에 있는 디렉토리 및 파일 정보 출력
→ ls -l) 상세 정보 출력

→ ls -a) 숨긴 파일까지 표시

→ ls -al) 숨긴 파일까지 상세정보 포함해서 출력

5> cat [파일명] - 해당 파일 내용을 터미널에 출력

6> echo '~' - ~ 관련 내용을 그대로 출력해줌

7> touch [파일명] - 새로운 파일을 생성

8> file [파일명] - 관련 파일 정보를 출력해줌

9> history & clear - 사용했던 명령어 정보 출력 & 창에 명령어와 결과들로 꽉 찼을 때 화면 내용 지우기

10> cp A B - A의 내용을 B로 복사

11> mv - 원하는 위치로 이동하거나 파일 이름 변경

12> rm - 원하는 파일 제거

13> find - 원하는 내용이나 파일 찾기

14> help/man - 관련 명령어에 대한 정보를 알고 싶을 때 사용

15> alias - 여러 명령어의 복잡한 조합들을 한 별명으로 만들어 편리하게 사용하고 싶을 때 사용

16> exit/logout - 나갈 때

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python 가상환경

👀 별도의 코드가 작동하는 '가상환경(Virtual Environment)'을 제공해줌

→ 개발하는 환경을 독립

→ 배포환경에서도 똑같이 행해지게 끔 기능 전달

 

Q. 왜 굳이 가상환경을 만들어서 작업해야 할까요?

 

A. 코드를 사용하면서 여러 package를 사용할텐데, 이 때 한 종류의 package당 정해진 한 버전에 대해서만 실행할 수 있다. 따라서 내가 원하는 코드를 작동시키려면 버전이 안맞아 package간 충돌이 일어날 수 있음.

'하나의 python 환경에는 package당 하나의 버전만 설치 가능'

따라서 충돌을 방지하기 위해 여러 독립적인 공간들을 만들어 별도의 공간에서 작업함! 이 별도의 공간을 '가상환경'이라고 부름 개발 당시에 작업했던 환경과 최대한 똑같은 환경이어야 package간 충돌 없이 그대로 어플리케이션을 작동시킬 수 있으므로! 가상환경 준비는 매우 중요

 

> 추가로 환경이 준비될때 자동으로 같이 설치가 되는 package들을 'system package'라고 하며, 별도의 설치가 필요한 package들을 'site package'라고 한다.)

 

> 크게 두 개 - vitrualenv + pip와 conda가 있다.

 

virtualenv + pip	conda
가장 대표적인 가상환경 관리 도구	상용 가상환경도구 (conda에서는 pip compiled된 코드를 같이 뿌려줌) miniconda 기본 도구
레퍼런스 + 패키지 개수	설치의 용이성 / windows에서 장점

 

> 대표적으로 아나콘다(conda)를 사용해 가상환경(데이터 과학에 사용되는 여러 tool들을 모아놓음)을 구축할 수 있음

 

https://www.anaconda.com/

 

→ conda env list) 여러 가상환경 종류를 출력해줌 (사용되고 있는 가상환경에 * / default는 base)

→ 'conda activate 이름'으로 원하는 가상환경 시작 / 'conda deactivate'로 현재 실행되고 있는 가상환경 종료

→ 'conda create --name 'xx' python==x.x' (xx라는 새로운 이름을 가진, python 해당 버전이 구동되는 가상환경 만들기)

 

→ 'conda install <패키지명>' 명령어를 통해 설치하고자 하는 패키지를 install한다.

(예: conda install tqdm - 대형 data를 돌릴 때 어디까지 돌려야 할 지, 현재 loop의 지점, 시점을 알 수 있다.) 

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* 썸네일 출처) https://thenounproject.com/icon/command-line-interface-133029/ 

* 출처) 네이버 AI-Tech

* 출처) https://realpython.com/python-virtual-environments-a-primer/