[Py] IPython, Jupyter Notebook, and Colab

https://www.youtube.com/watch?v=TDlGKocbHoc

이 문서는 IPython, Jupyter NoteBook, Google Colab을 간단히 소개함.

IPython: 

IPython은 파이썬의 대화형 인터프리터로, 

파이썬 표준 인터프리터보다 향상된 기능을 제공함.

 

다음과 같은 기능을 제공:

• Code auto-completion
• Access to shell commands: 시스템의 명령어를 보다 편하게 활용가능.
• Enhanced tracebacks
• Magic commands: 편의 기능들.

이는 데이터 과학과 수치 계산 작업에 특히 유용하며, 연구와 프로토타이핑을 위한 대화형 환경을 제공함.

현재는 주로 Jupyter Notebook과의 연동으로 활용되어짐.

https://dsaint31.tistory.com/505

[Python] Python Interactive Shell (or Python Interactive Prompt)

2023.09.19 - [Python] - [Python] IPython shell 에서 shell cmds 사용하기.

[Python] IPython shell 에서 shell cmds 사용하기.

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Jupyter Notebook: 

Jupyter Notebook은 웹 기반의 대화형 컴퓨팅 환경으로,

IPython의 기능을 확장한 것임: IPython Notebook 이라는 이름으로 출발함.

 

IPython의 기능을 기본으로 제공하고

코드, 텍스트, 수학 공식, 시각화 등을 하나의 문서에서 결합할 수 있어,

데이터 분석, 과학 연구, 교육 등에 광범위하게 사용됨.

 

이를  통해

• 사용자는 코드를 cell 단위로 실행할 수 있고,
• 각 셀의 출력을 바로 확인할 수 있으며,
• Markdown이나 HTML을 사용하여 문서를 꾸밀 수 있음.

때문에 교육 자료 제작, 데이터 분석 보고서, 대화형 튜토리얼 등 다양한 목적으로 활용되며,

특히 데이터 사이언스 분야와 기계 학습의 프로토 타이핑 등에 많이 활용됨.

2024.09.04 - [개발환경] - [Py] Jupyter Notebook 설치하기: conda

[Py] Jupyter Notebook 설치하기: conda

2025.02.21 - [개발환경] - [vscode] jupyter extension 사용하기.

[vscode] jupyter extension 사용하기.

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Google Colab: 

Google Colab은 Google이 제공하는 Jupyter Notebook 환경의 클라우드 버전임.

• 사용자는 별도의 설정이나 설치 없이 브라우저를 통해 접근하여 머신러닝, 데이터 분석 프로젝트를 실행할 수 있음.
• 무료로 제공되는 GPU와 TPU를 이용한 고성능 컴퓨팅이 가능
• Google 드라이브와의 통합으로 파일을 쉽게 저장하고 공유 가능.

이는 특히 머신러닝 모델의 훈련과 실험을 가속화하는 데 큰 도움을 줍니다.

https://dsaint31.me/mkdocs_site/CE/colab/hw_spec/

BME

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같이보면 좋은 자료들

2025.07.17 - [Python] - ipynb 파일 (IPython NoteBook)

ipynb 파일 (IPython NoteBook)

https://youtu.be/TDlGKocbHoc?si=-P0derv9m9Occc3K

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