6/25 git과 친해지기
-github와 친숙해지기
(깃허브에는 날짜 들어가는 이름은 파일로 잘 안 쓰는게 좋음, 프로젝트를 주로 올리기 때문에)
- Add. gitignore에 gitignore는 파이썬 선택해주기 그러지 않으면 venv같은 파일도 모두 올라감
- Repository만들기
Repository란? Repository 란 프로젝트의 파일과 코드를 업로드해두고 관리할 수 있는 실질적인 프로젝트 저장소입니다.
-commit message
-git bash열기
- git clone후 복사 한 주소 shift+insert
-.git이라는 연동된 폴더가 생긴것을 확인 가능
- pwd : 현재 디렉토리 표시
- cd: 디렉토리 이동 명령어
- cd.. : 한 단계 상위 디렉토리로 이동
- ls: 리스트 출력 명령어
- cd 로 streamlit이동 후 code . 코드를 입력해 vscode로 접속할 수 있다.
- gid add.
- git commit -m
- add . -> commit 의 루틴이 1회임.
파일 작업을 후 다시 추가 하고 싶으면
add . -> commit의 작업을 반복해야함
-웹 자격증명에서 꼭 초기화 해주기(본 과정 끝날 때)
-git 관련 명령어
-vscode 설치
-아래 화살표 누르고 git bash누르기
그러면
07/12 가상환경 설정 중 발생한 오류 수정 추가사항
-virtualvenv venv로 stremalit web폴더에 가상환경 설치
-source venv/Scripts/activate로 가상환경 접속
-which python을 입력해 streamlit_web이 잘 나오는 것을 확인하면 됨.
-README파일에 git push from VScode 적힌거 확인 가능함
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깃허브 홈페이지에서 수정한 README파일은 VScode와 동기화가 되지 않았을 시 git push에 오류가 발생함
오류 발생시 명령어:
- 파이썬 개발 환경 설정
Local(로컬 pc)에 파이썬 개발환경 설정
cmd - powershell(관리자 권한)
-보안 오류 해결하기 위한 명령어 입력
// 윈도우 powershell보안 해제 하는 법
-보안 오류 해제 된 것 확인 할 수 있음
-(base) -> anaconda가상 환경 설정완료 된 것
-VScode terminal에서 가상환경 설치
-가상환경에서 작업하는 이유:
여러 프로젝트를 작업하는 경우 각각의 파이썬의 버전이 다르면 상호간의 충돌이 발생할 수 있기에 가상환경에 프로젝트에 필요한 패키지만 인스톨해놓고 독립적인 환경을 구성하여호환성 문제를 최소화 할 수 있기 때문이다.
(라이브러리 버전 충돌 방지)
-가상환경의 방식
:conda,venv등의 방식이 있음.
-powershell 관리자 실행
-pip uninstall virtualenv
-conda init powershell
-재부팅
-conda install pip
-pip install virtualenv
프로젝트 폴더 내에서 실행
-virtualenv venv
-git bash / powershell 어디에서든 동작해야함
virtualenv를 install 하려 했으나 오류가 나서 위에 과정을 따름.
-위 사진처럼 virtualenv venv는 VScode에서도 정상 작동해야함
-git bash에서 가상환경으로 접속한 상태
명령어: source venv/Scripts/activate
-가상환경에 진입했을 때와 벗어났을 때의 차이점
-라이브러리 설치 명령어
-가상환경에서 main.py파일 생성 후 python main.py(함수명)을 통해 함수 출력
-venv 라는 가상환경에 pingouin이 설치 되어있기 때문에 가상환경을 벗어나면 main.py 파일이 실행이 안됨.
다시 따라해보기
1.github repo 생성, repo명은 알아서 만들기
2.git clone
3.간단하게 테스트 진행(git add/ commit/ push)
4.가상환경 설정(virtual env)
5.가상환경 접속
6.마지막으로 주요 라이브러리 설치(슬랙 참조)
pip install numpy scipy pandas matplotlib seaborn plotly jupyterlab
-라이브러리 설치하는 법
-requirements.txt생성
- 사이트 접속 후 필요한 라이브러리 버전(release notes사이트 이용) 확인 후
-requirements.txt 파일 생성 하고 안에 버전 작성
-pip install -r requirements.txt로 설치해주기
-console 창에 jupyter lab 입력하면 아래와 같은 창이 뜸
