Python 개발 환경 설정 - 01 (ubuntu 20.04)

ubuntu 20.04에 Python 개발 환경을 설정하겠습니다.

클라우드에서 ubuntu 설치는 Cloud - 01 (naver - server)를 참고 하시기 바랍니다.

사용자 계정

ubuntu server에 root로 접속하여 사용자 계정을 생성합니다.

sudo adduser dev01

sudo adduser dev01 sudo

새로운 사용자를 sudo 그룹에 추가합니다.

exit

터미널을 종료합니다.

---

dev01 사용자로 다시 접속합니다.

python 설치

ubuntu 20.04에는 python 3.8이 설치되어 있습니다. 확인해 보겠습니다.

python3 --version

Python 3.8.10

pip 설치

패키지 목록 업데이트

sudo apt update

root password 입력

업데이트 가능한 패키지 목록 확인

sudo apt list --upgradable

패키지 업그레이드

sudo apt upgrade

'Y' 입력, default값을 모두 선택합니다.

pip 설치: Python 3용 pip

sudo apt install python3-pip

'Y' 입력

설치 확인

pip3 --version

pip 20.0.2 from /usr/lib/python3/dist-packages/pip (python 3.8)

파이썬 가상환경 설정

파이썬의 venv 모듈로 가상환경을 설정합니다.

가상환경(venv) 모듈 설치

sudo apt install python3.8-venv

디렉토리 구성

디렉토리를 생성합니다. 저는 아래와 같이 생성하였습니다. 여러분이 원하시는 구조로 생성하시면 됩니다.

mkdir app           # 어플리케이션 디렉토리
cd app
mkdir devcomn_prj   # devcomn 가상환경의 상위 디렉토리
cd devcomn_prj
mkdir src           # devcomn 가상환경에서 개발할 소스 디렉토리

가상환경 생성

아래의 명령은 dev01@server_name:~/app/devcomn_prj$에서 실행합니다.

python3 -m venv devcomn

devcomn 디렉토리가 생성되었으면 성공입니다.

최종 디렉토리 구성

.
└── app
    └── devcomn_prj
        ├── devcomn
        └── src

• app: 어플리케이션 디렉토리 - 예를 들어 새로운 어플리케이션은 app 디렉토리 하위에 devapp1_prj 를 생성해서 개발합니다.
• devcomn: devcomn 가상환경 디렉토리
• src: devcomn의 가상환경에서 개발할 소스 디렉토리
• devcomn_prj: devcomn 가상환경과 소스의 상위 디렉토리

제가 임의로 구성한 디렉토리 구조입니다. 여러분이 원하시는 구조로 디렉토리를 구성하시면 됩니다. 만약 devcomn 가상환경이 더 이상 필요 없게 되면 devcomn_prj 디렉토리를 삭제하시면 됩니다.

가상환경 활성화

아래의 명령은 dev01@server_name:~/app/devcomn_prj$에서 실행합니다. 바로 하위에 devcomn 디렉토리가 있어야 합니다.

source devcomn/bin/activate

(devcomn) dev01@server_name:~/app/devcomn_prj$와 같이 (devcomn)이 표시되면 성공입니다.

pip 업그레이드

pip3 install --upgrade pip

필요한 패키지 설치

가상환경을 활성화 한 후 필요한 패키지를 설치합니다. 예를 들어 numpy 패키지를 설치하려면 아래와 같이 실행합니다.

pip3 install numpy
# ...

지금 설치하는 패키지는 가상 공간에서만 사용할 수 있습니다.

패키지 설치 디렉토리 확인

가상환경의 패키지 설치 디렉토리를 확인해 보겠습니다.

ls -al devcomn/lib/python3.8/site-packages/

drwxrwxr-x 21 dev01 dev01 4096 Dec 27 21:55 numpy
drwxrwxr-x  2 dev01 dev01 4096 Dec 27 21:55 numpy-1.24.4.dist-info
drwxrwxr-x  2 dev01 dev01 4096 Dec 27 21:55 numpy.libs

조금 전 설치한 numpy 패키지가 있는 것을 확인할 수 있습니다.

가상환경 비활성화(필요 시)

가상환경을 비활성화 하려면 아래의 명령을 실행합니다.

deactivate

jupyter notebook 설치

가상환경에서 jupyter notebook을 설치하겠습니다.

jupyter notebook 설치

# jupyter notebook 설치
pip3 install jupyter notebook   
# Jupyter 노트북과 같은 인터랙티브 환경에서 Python 커널을 제공합니다.
pip3 install ipykernel
# Jupyter 노트북에서 'devcomn'이라는 커널을 선택하여 사용할 수 있습니다.
python3 -m ipykernel install --user --name devcomn

jupyter notebook 환경 설정

현재 디렉토리는 dev01@server_name:~/app/devcomn_prj$입니다.

jupyter_notebook_config.py 파일을 생성합니다.

jupyter notebook --generate-config

Writing default config to: /home/dev01/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

생성된 파일을 현재 디렉토리로 복사합니다.

cp ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py ./

vi jupyter_notebook_config.py

c = get_config()
c.ServerApp.port = 8880
c.ServerApp.ip = '0.0.0.0'
c.ServerApp.allow_root = True
c.ServerApp.notebook_dir = './src'
c.ServerApp.open_browser = False

위의 내용들을 주석을 풀고 원하는 값으로 변경합니다.

• c.ServerApp.port: 서비스 포트 # 원하는 포트로 변경, 보안을 위해 8888 이외의 포트로 변경
• c.ServerApp.ip: 특정 IP로 들어오는 요청만 허용 # '0.0.0.0'은 모든 IP 허용
• c.ServerApp.allow_root: root 계정으로 실해 허용 여부
• c.ServerApp.notebook_dir: jupyter notebook 실행 디렉토리
• c.ServerApp.open_browser: 브라우저 자동 실행 여부

접속 패스워드는 조금 후 설정하겠습니다.

저장하고 vi를 종료합니다.

접속 비밀번호 생성

jupyter notebook password

Enter password:     # 비밀번호 입력 (예: mypassword)
Verify password:    # 비밀번호 확인 (예: mypassword)
[JupyterPasswordApp] Wrote hashed password to /home/dev01/.jupyter/jupyter_server_config.json

비밀번호를 확인합니다.

cat ~/.jupyter/jupyter_server_config.json

{
  "IdentityProvider": {
    "hashed_password": "argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$FsGB7mSHSkaKpX5Hd1neiw$6cRBJCI2hH27oUMPP2HLzqa+YpNBIgvRDRseNr25MhY"
  }
}

비밀번호 "argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$FsGB7mSHSkaKpX5Hd1neiw$6cRBJCI2hH27oUMPP2HLzqa+YpNBIgvRDRseNr25MhY"를 복사합니다.

다시 jupyter_notebook_config.py을 편집합니다.

vi jupyter_notebook_config.py

c.ServerApp.password = 'argon2:$argon2id$v=19$m=10240,t=10,p=8$FsGB7mSHSkaKpX5Hd1neiw$6cRBJCI2hH27oUMPP2HLzqa+YpNBIgvRDRseNr25MhY'
c.ServerApp.password_required = True

위의 내용들을 주석을 풀고 위와 동일하게 변경합니다.

저장하고 vi를 종료합니다.

run_jupyter.sh 파일을 생성합니다.

jupyter notebook을 실행하는 스크립트 파일을 생성합니다.

vi run_jupyter.sh

jupyter notebook --config=./jupyter_notebook_config.py

위의 내용을 입력하고 저장하고 vi를 종료합니다.

현재 디렉토리의 jupyter_notebook_config.py을 사용하여 jupyter notebook을 실행합니다. config 파일에 의해 하위의 ./src 가 root 디렉토리가 됩니다.

실행 권한을 부여합니다.

chmod 750 ./run_jupyter.sh

방화벽 설정

방화벽 설정

sudo ufw allow 8880

Rule added
Rule added (v6)

방화벽 상태 확인

sudo ufw status

Status: active

To                         Action      From
--                         ------      ----
8880                       ALLOW       Anywhere
8880 (v6)                  ALLOW       Anywhere (v6)

방화벽 비활성화(필요 시)

sudo ufw disable

Firewall stopped and disabled on system startup

jupyter notebook 실행

jupyter notebook 실행

./run_jupyter.sh

http://server_ip:8880 에 접속합니다.

Password(mypassword)를 입력하고 Log in 버튼을 클릭합니다.

jupyter notebook이 실행되면서 ./src 디렉토리가 root 디렉토리가 됩니다.

우측 상단의 New 버튼을 클릭하고 Notebook을 선택하여 새로운 노트북 파일일 생성합니다. 새창이 열리면서 Kernel을 선택 할 수 있습니다. 조금 전 설치 한 devcomn을 선택 할 수 있습니다.

jupyter notebook 종료

jupyter notebook을 종료하려면 터미널에서 Ctrl + C를 누릅니다.

juniper notebook Background 실행

원격으로 접속한 터미널에서 jupyter notebook을 실행하면 터미널이 종료되면 jupyter notebook도 종료됩니다. 이를 방지하기 위해 jupyter notebook을 Background로 실행하겠습니다.

Background로 실행

nohup ./run_jupyter.sh &

nohup: ignoring input and appending output to 'nohup.out'

위와 같은 메시지를 출력하면서 Background로 실행합니다. 그냥 엔터를 한번 더 입력 하면 됩니다. 참고로 nohup.out 파일에 실행 로그가 저장됩니다.

Background로 실행된 jupyter notebook 종료

jupyter notebook의 프로세서 ID(PID)를 확인합니다.

ps -ef | grep jupyter

dev01      80407   60734  0 08:51 pts/0    00:00:00 /bin/sh ./run_jupyter.sh
dev01      80408   80407  0 08:51 pts/0    00:00:01 /home/dev01/app/devcomn_prj/devcomn/bin/python3 /home/dev01/app/devcomn_prj/devcomn/bin/jupyter-notebook --config=./jupyter_notebook_config.py
dev01      80487   60734  0 08:54 pts/0    00:00:00 grep --color=auto jupyter

80408이 jupyter notebook의 프로세서 ID(PID)입니다. kill과 프로세서 ID(PID)를 이용하여 jupyter notebook을 종료합니다.

kill -9 80408

출력이 없으면 성공입니다.

종료 되었는지 확인합니다.

ps -ef | grep jupyter