IPython과 Jupyter 시작하기

데이터 과학용 파이썬 코드를 작성할 때 저는 보통 세 가지 작업 모드를 오가며 활용합니다. 간단하고 짧은 명령을 빠르게 테스트할 때는 IPython 셸을, 결과를 누적하는 긴 대화형 분석과 콘텐츠 공유에는 Jupyter Notebook을, 그리고 재사용 가능한 파이썬 패키지를 만들 때는 Emacs나 VSCode 같은 통합 개발 환경(IDE)을 사용합니다. 이번 파트에서는 이 중 IPython 셸과 Jupyter Notebook 환경에 집중해 보겠습니다. 소프트웨어 개발을 위해 전문적인 IDE를 다루는 것 역시 데이터 과학자의 필수 역량 중 하나지만, 이 책에서 직접 깊게 다루지는 않습니다.

IPython 셸 시작하기

이 책의 다른 부분과 마찬가지로, 여기의 내용도 단순히 눈으로만 읽고 넘어가기 위해 쓰이지 않았습니다. 코드를 읽는 동시에 여기서 다루는 다양한 도구와 구문을 직접 타이핑하고 실험해 보시기를 강력히 권장합니다. 이렇게 키보드로 직접 쳐보며 익힌 ’근육 기억’은 그저 문서를 읽는 것보다 훨씬 더 가치 있고 유용할 것입니다. 커맨드 라인에 ipython을 입력하면 IPython 인터프리터가 시작됩니다. 또는 Anaconda 같은 배포판을 설치해 사용 중이라면, 운영체제별로 제공되는 전용 런처 등을 통해 쉽게 실행합니다(IPython 도움말과 문서 참조).

주피터 노트북 실행하기

Jupyter Notebook은 IPython 셸을 브라우저 기반 그래픽 인터페이스로 구현한 것으로, 다양하고 풍부한 동적 디스플레이 기능을 제공합니다. 일반적인 파이썬 및 IPython 코드를 실행하는 것은 물론, 서식 있는 텍스트 문서, 정적 및 동적 데이터 시각화, 렌더링된 수식, JavaScript 대화형 위젯 등도 결과물에 유연하게 곁들일 수 있습니다. 또한 이 노트북 포맷(.ipynb) 문서들은 다른 사람들이 자신의 시스템에서 코드를 똑같이 실행하고 응용할 수 있는 형태로 손쉽게 저장하고 공유합니다.