Cursor AI 사용자에 맞게 세팅하기
아나콘다, Cursor directory, 주피터 노트북
들어가며
파이썬을 활용한 효과적인 데이터 분석을 위해서는 적절한 데이터 분석환경을 구축하는 것이 중요합니다. 이번 'Cursor AI와 HRA'에서는 Cursor AI에서 아나콘다를 이용한 가상환경 설정, Cursor Directory의 활용, 그리고 Cursor AI에서 주피터 노트북을 설치하고 사용하는 방법에 대해 자세히 알아보겠습니다. 이러한 도구와 방법을 통해 파이썬 코딩의 효율성과 생산성을 높일 수 있습니다.
1. 아나콘다 설치하기(가상환경 설정하기)
1) 가상환경이란? 그 중 왜 아나콘다가 좋은가?
가상환경은 컴퓨터 내에서 서로 독립된 파이썬 실행 환경을 만들어주는 도구입니다. 이는 한 컴퓨터 안에 여러개의 파이썬 설치 버전을 가지는 것과 비슷한 개념으로, 프로젝트마다 필요한 패키지와 라이브러리의 버전을 따로 관리할 수 있게 해줍니다. 예를 들어, 한 프로젝트에서는 특정 버전의 라이브러리가 필요하고 다른 프로젝트에서는 다른 버전이 필요할 때, 가상환경을 통해 이러한 충돌을 방지할 수 있습니다.
아나콘다는 데이터 과학과 머신러닝에 특화된 파이썬 배포판으로, 가상환경을 손쉽게 생성하고 관리할 수 있는 도구를 제공합니다. 수많은 패키지와 라이브러리가 미리 포함되어 있어 별도의 설치 과정 없이 바로 활용할 수 있습니다. 또한, 직관적인 인터페이스와 명령어를 통해 가상환경을 쉽게 설정하고 관리할 수 있어 개발자의 생산성을 높여줍니다.
2) 아나콘다 설치방법
아나콘다(Anaconda)는 간단한 절차를 통해 무료로 다운로드할 수 있습니다. 먼저, 브라우저를 열고 아래 아나콘다 공식사이트에 접속한 뒤, 화면 상단의 Free Download 버튼을 클릭합니다. 이후 나타나는 다운로드 페이지에서 몇 가지 간단한 등록 절차를 진행하면 됩니다.
첫 번째로, 제공된 입력란에 본인의 이메일 주소를 입력합니다. 두 번째로, "아나콘다에서 제공하는 관련 콘텐츠, 제품 및 서비스에 대한 커뮤니케이션을 받는 데 동의합니다"라는 문구가 있는 체크박스를 클릭해 동의합니다. 마지막으로, 입력한 정보와 동의 사항을 확인한 후 Submit 버튼을 클릭하면 등록이 완료됩니다.
등록이 완료되면 아래 화면과 같이 사용 중인 운영 체제에 맞는 아나콘다 다운로드 링크가 제공됩니다. Windows, macOS, 또는 Linux 중 하나를 선택해 설치 파일을 다운로드합니다.
다운로드가 완료된 파일을 실행한 후 아래 화면 순서에 맞춰 설치를 진행해 주시기 바랍니다.
<가상환경 생성>
conda create -n myenv python=3.8
- myenv는 가상환경 이름이며, 원하는 이름으로 변경 가능
- python=3.8은 파이썬 버전을 지정
<아나콘다 가상환경 실행하기>
conda activate myenv
설치가 완료되면 터미널 CMD 창에서 conda create -n 환경이름 python=버전 명령어를 통해 원하는 파이썬 버전의 가상환경을 생성할 수 있습니다. 이렇게 생성된 가상환경을 conda activate 환경이름 명령어로 활성화한 후, 필요한 패키지를 pip install 패키지이름으로 설치하면 각 프로젝트를 수행하기 위한 가상환경 세팅이 완료됩니다.
2. Cursor Directory 활용하기
Cursor Directory는 Cursor AI와 연동하여 코딩 작업을 효율적으로 지원하는 도구입니다. 이 도구는 다양한 다양한 언어, 작업에 최적화된 규칙 템플릿을 제공하며, 이를 활용하면 생성형 AI를 활용한 코드 작성의 일관성을 유지하고 작업 시간을 단축할 수 있습니다. Cusror AI의 Tab 기능(자동 완성)과 Chat 기능(코드 관련 질문 응답)이 이 규칙을 기반으로 작동하기 때문에, 이를 잘 활용하면 좀 더 정확하고 적합한 코딩 지원을 받을 수 있습니다.
Cursor Directory 홈페이지: https://cursor.directory/
아래 Cursor Directory에 있는 다양한 규칙 템플릿 중에서 자신에게 맞는 것을 찾아 복사합니다. 그런 다음 현재 Python 코딩을 진행하고 있는 프로젝트 폴더(현재 작업하고 있는 xxxx.py 또는 xxxx.ipynb 파일이 있는 폴더) 안에 .cursorrrules 파일을 생성하고, 복사한 규칙을 붙여 넣으면 됩니다.
구체적으로 프로젝트 폴더를 지정합니다. [파일] - [Open Folder]를 클릭한 후 활성화를 원하는 폴더로 이동합니다. 해당 폴더로 이동한 다음, [파일] - [New Text File]을 클릭해서 새로운 문서를 활성화합니다. 새로운 문서에 Cursor Directory에서 복사한 내용을 붙여 넣기 합니다. 저는 Cursor Directory 상 Python 범주에서 Data Analytics에 관련한 규칙을 찾았습니다. 이 내용을 복사하여 새로운 문서에 붙여넣기 합니다.
붙여넣기 한 다음에는 [File] - [Save as]를 클릭하여 파일을 저장합니다. 파일을 저장할 때에는 파일명은 '.Cursorrules'로 해야하며, 확장자명은 No Extension으로 설정합니다. 이렇게 파일을 저장하면 왼쪽 폴더 화면에 Cursorrules 파일이 저장되는 것을 확인할 수 있습니다.
이렇게 하면 Cursor AI가 자동으로 이 규칙을 인식하여 코드 추천이나 대화 응답 시 적용하게 됩니다. 이를 통해 팀 내에서 코딩 스타일을 통일하고, 코드 품질을 향상시킬 수 있습니다.
3. Cursor AI에 Jupyter Notebook 설치하기
마지막으로, Cursor AI에 주피터 노트북을 연결하면 데이터 분석과 머신러닝 작업에 매우 유용합니다. 원래 주피터 노트북은 웹 상에서 별도로 구현되는 프로그램이지만, Cursor AI에 연결하면 더욱 통합적으로 활용할 수 있습니다. 주피터 노트북은 코드의 일부를 실행하고 그 결과를 바로 확인할 수 있어 데이터 탐색 및 분석에 큰 이점을 제공합니다. 이번 글에서는 웹과의 연결이 아닌, Python 가상환경과 연동하여 주피터 노트북을 사용하는 방법에 초점을 맞추겠습니다. 이를 통해 독립적인 분석 환경을 구축하고, 효율적인 작업 흐름을 경험할 수 있습니다.
Conda 가상환경 내에는 기본적으로 Jupyter Notebook이 설치되어 있는 경우가 많습니다. Cmd 터미널에 아래와 같음 명령어를 통해 Jupyter Notebook이 설치되어 있는지 확인합니다.
conda list notebook
Conda에 Jupyter Notebook이 설치되어 있지 않는 경우 아래와 같은 명령어로 아나콘다 가상환경에 Jupyter Notebook을 설치합니다.
conda install notebook
파일을 xxxx.ipynb 형태로 저장하면 주피터 노트북 작업 환경이 활성화됩니다. 하지만 이를 제대로 활용하려면 프로젝트에 맞는 적절한 커널을 선택해야 합니다. 커널(Kernel)은 주피터 노트북에서 코드를 실행하는 백엔드 엔진으로, Python 코드 실행을 담당합니다. 특히 각 프로젝트마다 다른 가상환경을 사용하는 경우, 해당 환경에 맞는 커널을 선택하는 것이 중요합니다. 우측 상단의 [Select Kernel]을 클릭하면 Cursor AI 상단에서 가상환경을 선택할 수 있습니다. 이제 가상환경을 커널에 연결하는 방법에 대해 설명하겠습니다.
앞서도 설명했던 바와 같이 주피터 노트북은 원래 웹상에서 실행되는 프로그램입니다. 따라서 외부 기존 주피터 웹과 연결하여 가상환경을 사용할 수도 있고, 로컬 Python에 있는 가상환경과도 연결할 수 있습니다. 이번 챕터에서는 Python 가상환경 중 Conda 가상환경을 주피터 노트북의 커널로 설정하는 방법을 살펴보겠습니다. 주피터 노트북에서 Conda 가상환경을 사용하려면, 해당 환경을 주피터 노트북의 커널로 등록해야 합니다. 이를 통해 각 프로젝트별로 독립적인 환경을 유지하며 작업할 수 있습니다. 설정 방법은 다음과 같습니다. 먼저 터미널(또는 명령 프롬프트)을 열고 가상환경을 활성화합니다:
conda activate <환경이름>
예를 들어 환경 이름이 myenv 라면 다음과 같이 입력합니다.
conda activate myenv
활성화가 성공하면 터미널에 (myenv)와 같은 형식으로 환경 이름이 표시됩니다. 제 경우에는 가상환경 이름을 cursorenv로 설정하였으며, (cursorenv) 환경이 활성화된 것을 볼 수 있습니다. 가상환경을 활성화한 후, 주피터 노트북에서 사용할 수 있도록 ipykernel 패키지를 설치해야 합니다. 이를 위해 다음 명령어를 실행합니다.
conda install -c anaconda ipykernel
이 패키지는 주피터 노트북에서 가상환경을 커널로 등록하는 데 필요한 도구입니다. 설치가 완료되면, 해당 환경을 커널로 등록합니다. 다음으로 터미널에서 다음 명령어를 실행합니다.
python -m ipykernel install --user --name <환경이름> --display-name "Python (<환경이름>)"
제 경우에는 환경 이름을 cursorenv로 설정하였으므로 다음과 같이 입력했습니다:
python -m ipykernel install --user --name cursorenv --display-name "Python (cursorenv)"
이 명령어는 가상환경을 주피터 노트북에 등록하고, UI에서 쉽게 식별할 수 있도록 표시 이름을 설정합니다. 이제 커널 설정이 모두 완료되었습니다. 다시 우측 상단의 [Select Kernel] 버튼을 클릭하면, 등록한
cursorenv가 추가된 것을 확인할 수 있습니다. 이 가상환경을 선택하면, 새로 등록한 Conda 가상환경을 주피터 노트북과 연결하여 사용할 수 있습니다.
연결된 커널이 잘 작동하는지 Print("hello world")를 입력하고 실행하였더니 잘 실행되는 것을 확인할 수 있습니다.
나가며
이상으로 아나콘다를 이용한 가상환경 설정, Cursor Directory의 활용, 그리고 Cursor AI에 주피터 노트북을 설치하는 방법에 대해 자세히 알아보았습니다. 이러한 개발 환경을 구축함으로써 파이썬 코딩의 효율성과 생산성을 크게 향상시킬 수 있습니다. 가상환경을 통해 프로젝트별로 독립적인 패키지 관리가 가능하며, Cursor Directory와 .cursorrules 파일을 활용하면 팀 내 코드 스타일의 일관성을 유지할 수 있습니다. 또한 주피터 노트북을 설치하여 데이터 분석과 머신러닝 작업을 더욱 직관적으로 수행할 수 있습니다. 이 가이드를 통해 자신만의 최적화된 파이썬 개발 환경을 구축하시길 바랍니다. 지속적인 학습과 도구의 활용으로 더욱 효율적인 개발자가 되시기를 응원합니다.
Reference
Anaconda, Inc. (n.d.). https://www.anaconda.com/
Cursor. (n.d.). https://cursor.directory/
Project Jupyter. (n.d.). https://jupyter.org/
