jupyter
설치
pip install jupyterlab
# 커널 생성
pip install ipykernel
pycharm 에서 쥬피터 노트북을 실행시에는 jupyter 의 설치가 필요
lsp
# lsp
pip install ipython jupyterlab-lsp python-lsp-server

결과적으로 잘 안됨, pycharm 하고 격차가 너무 크다

실행
jupyter lab [--ip 0.0.0.0]
# 노트북으로 실행
jupyter notebook

외부에서 접속 필요시 옵션 추가 --ip 0.0.0.0 대입

소스 컨트롤
doc([FUCTION_NAME]) # 함수 문서

?[FUCTION_NAME] # 함수 시그니처, 위치 정보 및 문서
[FUCTION_NAME]? # 동일

%psource [FUCTION_NAME] # 함수의 정의 코드로 보여줌

??[FUCTION_NAME] # ? + %psource
FUCTION_NAME]?? # 동일
hash
#|export_exp [name] # export 파일 확장자
#|export # 코드 익스포트시 포함되는 셀
% 특수 명령어
%time [code] # 소요 시간 표시
%%time # 이건 셀 가장 윗줄에 사용
%%timeit # 이것도 소요시간 표시인데 차이점 파악 필요
%pip install [package-name]
cli
# 등록 된 커널 리스트
jupyter kernelspec list

# 커널 등록, 현재 파이썬 실행환경으로 커널 생성
python -m ipykernel install --user --name=KERNEL_NAME --display-name "KERNEL DISPLAY NAME"

# 커널 실행
jupyter kernel --kernel=KERNEL_NAME
개념

kernel

jupyter 에서 code block 을 실행하기 위한 주체

jupyter kernelspec list 를 통해 확인된 디렉토리에 kernel.json 파일을 출력해보면 언어와 해당 언어의 인터프리터 위치가 연결된 것을 확인할 수 있다.


질문

 왜 pycharm 은 interpreter 를 통해 python 환경을 강제하나

아마도 jupyter notebook 이 아닌 순수 python 을 위한 용도로 생각됨
아마도 jupyter notebook 에서 설치한 패키지와 일반 파이썬 파일에서 사용되는 패키지위치는 서로 다를 것


code block 에서 shell command 사용의 문제점

!pip install ..., %pip install ... 등이 혼용되어 사용되고 있는데 차이점이 있다.
! 는 jupyter 의 실행 환경인 파이썬의 범주에 설치된다

jupyter 의 실행환경과 kernel 의 인터프리터(python) 이 다르면 다른 곳에 패키지가 설치된다


% 는 kernel 에서 사용하는 파이썬의 범주에 설치된다

flowchart RL
  subgraph global
    python0[python *system*]
    subgraph package0[global packages]
      jupyter[jupyter *runtime*]
    end
    subgraph kernel0[ipykernel]
      subgraph c0[code block 0]
        %0[%pip install PACKAGE_NAME]
        !0[!pip install PACKAGE_NAME]
      end
    end
  end
  subgraph j[jupyter *runtime*]
    subgraph virtual env 1
      subgraph kernel1[ipykernel]
        subgraph c1[code block 1]
          %1[%pip install PACKAGE_NAME]
          !1[!pip install PACKAGE_NAME]
        end
      end
      subgraph package1[packages]
        jupyter1[jupyter]
      end
    end
    subgraph viertual env 2
      subgraph kernel2[ipykernel]
        subgraph c2[code block 2]
          %2[%pip install PACKAGE_NAME]
          !2[!pip install PACKAGE_NAME]
        end
      end
      subgraph package2[packages]
        jupyter2[jupyter]
      end
    end
    jupyter1 -.ipykernel install.-> kernel1
    jupyter2 -.ipykernel install.-> kernel2
    %0 --> package0
    %1 --> package1
    %2 --> package2
    !0 ==> package0
    !1 ==> package0
    !2 ==> package0
  end

중요한 차이는 jupyter kernel 이 jupyter 의 실행환경과 일치하는 인터프리터를 사용하지 않을 경우 %, ! 사용에 따라 패키지를 불러오지 못하게된다
viretual env 자체는 jupyter 안에 있는 것은 아니다
다만 kernel과 연결되어 있다







git

git-diff 를 위해서 nbdime

link

ai
python
pycharm
huggingface