기술 학습 노트

테마

주피터 노트북 사용법 ​

학습 목표 ​

  1. Jupyter Notebook과 Jupyter Lab의 차이를 설명할 수 있다
  2. Anaconda 또는 pip/venv 기반으로 Python 데이터 분석 환경을 구성할 수 있다
  3. 셀(Cell) 종류와 주요 단축키를 활용할 수 있다
  4. 마크다운을 활용한 문서화 방법을 익힌다
  5. 커널 관리와 확장 기능을 활용할 수 있다

전체 구조 ​

1. Jupyter Notebook과 Jupyter Lab ​

Jupyter Notebook은 웹 브라우저에서 Python 코드를 작성하고 즉시 실행 결과를 확인할 수 있는 인터랙티브 개발 환경이다. 코드 실행과 문서화를 동시에 할 수 있어 데이터 분석, 머신러닝, 교육 분야에서 널리 사용된다.

Jupyter Lab vs Jupyter Notebook 비교 ​

JupyterLab은 Project Jupyter의 현대적인 기본 작업 공간에 가깝고, 하나의 브라우저 창에서 여러 노트북을 탭과 분할 화면으로 다룰 수 있다. 반면 Notebook은 더 단순한 UI에 집중한다. 두 환경은 같은 .ipynb 포맷을 사용하고, 대부분의 핵심 단축키도 공통으로 유지된다.

2. 설치와 실행 옵션 ​

데이터 분석 입문 단계에서는 보통 두 가지 방법을 많이 쓴다.

  • Anaconda/Miniconda: Jupyter, NumPy, Pandas 같은 생태계를 비교적 쉽게 구성할 수 있다
  • pip + venv: 필요한 패키지만 가볍게 설치하고 프로젝트별로 환경을 분리하기 좋다

초심자라면 Anaconda 또는 Miniconda가 편하고, 이미 Python 프로젝트 경험이 있다면 venv 기반도 충분하다.

설치 시 주의사항 ​

  • 64bit 버전을 다운로드해야 한다. 32bit 버전은 속도가 매우 느리다
  • Python 3.x 버전을 선택한다 (Python 2.x는 지원 종료)
  • 작업 폴더를 별도로 생성하여 파일 관리를 체계적으로 한다
  • 운영체제의 루트 폴더(C:\, /)에서 바로 실행하지 말고, 실습용 프로젝트 디렉터리에서 시작하는 편이 안전하다

Jupyter Notebook 실행 ​

bash
# 터미널에서 Jupyter Notebook 실행
jupyter notebook

# Jupyter Lab 실행
jupyter lab

# 특정 폴더에서 실행
jupyter notebook --notebook-dir=/path/to/folder
jupyter lab --notebook-dir=/path/to/folder

3. 노트북 기본 사용법 ​

노트북 생성과 이름 변경 ​

Jupyter Notebook 홈 화면에서 New > Python 3를 클릭하면 새 노트북이 생성된다. 기본 이름은 Untitled이며, 상단의 제목 부분을 클릭하여 이름을 변경할 수 있다.

python
# 첫 번째 코드 실행 - Hello World
print("Hello World!")

셀(Cell)의 종류 ​

  • 코드 셀: Python 코드를 작성하고 실행하는 셀. 셀 앞에 In [번호]가 표시된다
  • 마크다운 셀: 마크다운 문법으로 문서를 작성하는 셀. 실행하면 렌더링된 문서가 표시된다

4. 필수 단축키 ​

명령 모드 단축키 (Esc 키로 진입) ​

단축키기능
A현재 셀 위에 새 셀 추가
B현재 셀 아래에 새 셀 추가
DD현재 셀 삭제
M코드 셀을 마크다운 셀로 변경
Y마크다운 셀을 코드 셀로 변경
H전체 단축키 목록 보기
Enter편집 모드로 진입

실행 단축키 ​

단축키기능
Shift + Enter셀 실행 후 다음 셀로 이동
Ctrl + Enter셀 실행 (커서는 현재 셀에 유지)
Shift + Tab함수 도움말 보기 (괄호 안에서)

5. 마크다운 활용 ​

마크다운(Markdown)은 코드와 함께 문서화를 할 수 있는 경량 마크업 언어다. 주피터 노트북에서 Esc + M으로 마크다운 셀을 만들 수 있다.

python
# 마크다운 셀에서 사용하는 문법 예시

# 제목 1 (# 뒤에 공백 필수)
## 제목 2
### 제목 3

# 강조
# **굵은 글씨**, *기울임 글씨*

# 코드 블록
# ```python
# print("Hello")
# ```

# 목록
# - 항목 1
# - 항목 2

팁: # 기호 뒤에 반드시 공백을 넣어야 제목으로 인식된다. 공백 없이 #제목으로 쓰면 마크다운이 적용되지 않는다.

6. 커널(Kernel) 관리 ​

커널은 주피터 노트북의 코드를 실행하는 엔진이다. 커널 메뉴를 통해 다양한 제어가 가능하다.

python
# 커널 관련 주요 기능
# Kernel > Restart & Clear Output: 커널 재시작 + 출력 초기화
# Kernel > Restart & Run All: 커널 재시작 + 모든 셀 순차 실행
# Kernel > Interrupt: 실행 중인 코드 중지 (오래 걸리는 코드 중단 시)

줄 번호 표시 ​

코드가 길어지면 오류 위치를 찾기 어렵다. View > Toggle Line Numbers로 줄 번호를 표시할 수 있다.

7. 도움말 활용법 ​

python
# 방법 1: 함수 괄호 안에서 Shift + Tab 키
pd.read_csv()  # 괄호 안에 커서를 두고 Shift+Tab

# 방법 2: 물음표(?) 사용
pd.read_csv?

# 방법 3: 물음표 두 개(??) - 소스 코드 확인
pd.read_csv??

8. Google Colab 활용 ​

Jupyter Notebook을 온라인에서 사용하고 싶다면 Google Colaboratory를 활용할 수 있다. 로컬 설치가 부담스럽거나 빠르게 공유 가능한 실습 환경이 필요할 때 유용하다. 다만 런타임 자원과 사용 시간에는 제약이 있을 수 있으므로, 장기 프로젝트는 로컬 환경과 병행하는 편이 좋다.

핵심 정리 ​

  • Jupyter Notebook은 코드 실행과 문서화를 동시에 할 수 있는 인터랙티브 환경이다
  • Anaconda 또는 pip/venv로 환경을 구성할 수 있고, JupyterLab을 기본 작업 공간으로 써도 무방하다
  • Shift + Enter로 셀을 실행하고, Esc 모드에서 A/B/DD로 셀을 조작한다
  • M 키로 마크다운 셀, Y 키로 코드 셀로 변환한다
  • Shift + Tab으로 함수 도움말을 즉시 확인할 수 있다
  • 오래 걸리는 코드는 Interrupt Kernel로 중단할 수 있다