코딩 AI에 의해 이른바 딸깍하면 대량의 코드가 생산되는데 굳이 언어를 배워야 하는걸까 하는 고민을 하면서도 여전히 코드를 읽고 쓰는 연습을 한다. 그 중에서도 내가 최근 많이 사용하는 언어는 파이썬인데, 언어도 재미있고 서드파티 모듈도 풍부하기 때문이다. 그런데 파이썬을 어느 정도 사용하느냐라는 질문을 받으면 내가 어느 정도로 잘 사용하는가에 대해 궁금함을 가지게 된다. 그 와중에 내가 본 파이썬 책 2권(이펙티브 파이썬과 파이썬 하우투)은 파이썬을 중급 수준에서 사용한다는 것이 어떤 의미인지를 알려준다.

 

 

 

<이펙티브 파이썬>과 <파이썬 하우투>는  기본적인 파이썬 문법을 다루는 책이 아니다. 기본 문법은 익힌 상태에서 모범사례를 통해 파이썬 다운 코드를 작성하는 사례를 살펴본다. <이펙티브 파이썬>의 경우 모범사례의 갯수도 판이 올라가면서 대폭 늘어났는데, 처음 1판에서는 59개, 2판에서는 90개, 3판에서는 125개로 늘어났다.(처음에 비해 2배 이상 늘어났네) 나는 모범사례를 살펴보는 것이 단순한 프로그래밍 언어 구문 학습보다는  의미가 크다고 생각한다. 결국  이런 책을 보고 공부하는 이유는 코드를 읽기 위함인데, 모범사례를 읽다보면 좋은 코드, 파이썬 다운 코드에 대해 감각이 생긴다.

 

개인적으로 파이썬 중급 수준이란 컴프리헨션기법, 각종 데코레이터, 클래스 및 예외 체계, 협업 환경 구축 등에서 동작 방식을 이해하고 코드에서 사용할 수 있는가에 달려있다고 생각한다. 그래서 <파이썬다운 코드를 개발하는 63가지 실용기법(인사이트)>와 <이펙티브 파이썬>은 비슷한 내용이 많다. 두 권 중 어떤 책을 읽어도 괜찮다고 생각한다. 둘다 읽은 입장에서는 서로 보완해 주는 부분이 있었다. 다만 편집 측면에서 <파이썬다운 코드를 개발하는 63가지 실용기법>이 좀 더 가독성이 좋았다. <이펙티브 파이썬>은 친절하게 본문 내에서 관련된 모범사례 항목의 번호와 제목을 모두 기재하고 있는데, 나에게는 과잉 친절 같아서 읽을 때 본문의 맥락이 자꾸 끊어지는 듯한 느낌이 들었다.

 

 

새로운 언어를 배우다 보면 기존에 사용하던 언어와 새로운 언어 문법의 유사점때문에 잘못된 인식으로 실제 동작과는 다른 코드를 작성할 수 있는데, 이 책은 실수하기 쉬운 부분을 잘 정리해 두었다. 늘 개발과정에서 가정(선입견)이 코드 오류의 원인이 된다.

 

<이펙티브 바이썬>에는 병렬처리에 관한 내용이 추가되었는데, 이 부분은 점점 처리량을 높여야 하는 애플리케이션 파이썬 개발자들에게 유용한 내용이 많다.  GIL때문에 느려라는 불평을 듣곤 하는데  멀티프로세스, 난-블러킹 API, 쓰레드, 비동기IO 등 매번 파이썬으로 작성하면 파이썬으로도 충분히 괜찮은 성능을 뽑아내는 코드를 작성할 수 있겠다. 이 부분에 대한 내용은 <파이썬 하우투>에서는 없다.

 

최근 출간된 파이썬 중급서 두권을 비교해 보자면, 조금 정돈된 코스로 파이썬 중급 과정을 익히고 싶은 사람은 <파이썬다운 코드를 개발하는 63가지 실용기법>을, 기존 알고 있는 지식을 사례를 중심으로 실력을 레벨업하고 싶다면 <이펙티브 파이썬>이 적절하다고 생각한다. 두께도 비슷하다.

이제 두 책의 내용 정도는 충분히 이해하고 작성하고 있으니 파이썬 중급 정도는 쓴다고 말해도 되겠지... 내 업무 상황에서는 파이썬 고급서까지 읽을 필요가 있을까 하는 생각은 든다. 

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파이썬에는 다양한 패키지 관리 도구가 존재합니다. pip, venv, virtualenv, pipenv, poetry 등 각 도구들은 가상환경 생성, 패키지 설치, 의존성 관리 등의 역할을 분담합니다. 최근 이 모든 기능을 하나로 통합하면서도 빠른 속도를 자랑하는 새로운 도구가 등장했습니다. 바로 uv입니다.

 

uv

uvAstral에서 개발한 초고속 파이썬 패키지 관리 도구입니다. 러스트(Rust)로 개발되었기 때문에 네이티브 툴의 매우 빠른 속도와 러스트 메모리 모델이 제공하는 높은 안정성이 제공합니다. Astral은 uv뿐만 아니라 파이썬 코드 린터인 Ruff도 러스트로 개발하고 있습니다. uv는 여러 파이썬 도구들이 제공하던 다양한 기능을 하나로 통합한 스위스 군대 칼같은 멀티툴로, 단일 명령어를 사용하여 가상환경을 만들고 패키지를 설치하며, 프로젝트의 의존성을 관리할 수 있습니다.

 

특징

  • 매우 빠른 속도: 러스트로 구현되었기 때문에 기존 도구보다 월등히 빠릅니다. pip보다 10배~100배 빠르다고 홍보하고 있죠.
  • 올인원 도구: pip, venv, virtualenv, pip-tools, poetry의 기능을 모두 갖추고 있습니다.
  • 자동 가상환경 생성: 패키지를 설치할 때 가상환경이 없으면 자동으로 생성합니다.
  • PEP 582 지원: .venv 없이도 프로젝트 로컬 디렉터리에 패키지를 설치할 수 있습니다.
  • Python과의 높은 호환성: 표준 파이썬 워크플로와 충돌 없이 동작할 수 있습니다.

 

무엇을 대체할 수 있을까?

uv는 아래 도구들을 모두 대체할 수 있습니다:

  • pip (패키지 설치/제거)
  • venv, virtualenv (가상환경 생성)
  • pip-tools, pipenv, poetry (의존성 관리 및 고정)

따라서 여러 도구를 설치하여 설정하지 않아도, uv 하나만으로 파이썬 프로젝트를 효율적으로 관리할 수 있습니다.

 

설치

uv는 다음 명령어만 실행하면 간편하게 설치됩니다.

curl -Ls https://astral.sh/uv/install.sh | sh

설치 후에는 터미널에서 uv 명령어가 동작하는지 확인해 봅니다:

uv --version

 

 

 

가상환경

파이썬에서 가상환경(Virtual Environment)은 서로 다른 프로젝트마다 독립적인 패키지 공간을 제공하는 기술입니다. 프로젝트마다 필요한 패키지 버전이 다를 수 있기 때문에, 시스템 전체에 영향을 주지 않고 프로젝트별로 격리된 환경을 만드는 것이 중요합니다.

 

가상환경이 필요한 이유

  • 서로 다른 프로젝트가 서로 다른 패키지 버전을 필요로 할 수 있습니다.
  • 전역 파이썬 환경에 설치된 패키지는 다른 프로젝트에 영향을 줄 수 있습니다.
  • 개발과 배포 환경 간에 일관성을 유지하기 위해서도 중요합니다.

예를 들어, A 프로젝트는 Django 4.2, B 프로젝트는 Django 5.2.5를 사용한다고 가정해 봅시다. 전역 환경에서 패키지를 설치하면 의존성 충돌이 일어날 수 있지만, 따로 가상환경을 분리하여 패키지를 설치하면 이 문제가 일어나지 않습니다.

 

가상환경의 구조

보통 가상환경은 .venv 또는 env라는 폴더로 구성되어 있고, 내부에 아래와 같은 구조를 가집니다:

.venv/
├── bin/ (또는 Scripts/ - 윈도우)
├── lib/
├── pyvenv.cfg

 

가상환경 사용법

가상환경 만들기

현재 디렉터리에 .venv 폴더를 만들고 가상환경을 생성하려면 다음 명령어를 실행합니다:

uv venv

가상환경의 이름을 지정하여 만들고 싶다면 다음 명령어를 실행합니다:

uv venv myenv

 

여러 버전의 파이썬 설치하기

uv에서는 파이썬을 설치할 수 없습니다. 따라서 파이썬 런타임은 따로 설치해야 하며, 설치된 파이썬 버전을 기반으로 가상환경을 만듭니다.

 

uv에서 특정 파이썬 버전으로 가상환경을 만들려면 해당 버전이 시스템에 먼저 설치되어 있어야 합니다. 파이썬은 공식 웹사이트나 pyenv, 패키지 매니저를 통해 여러 버전을 한 컴퓨터에 설치할 수 있습니다.

 

macOS / Linux의 경우 pyenv를 사용할 수 있습니다.

brew install pyenv         # macOS의 경우
sudo apt install pyenv     # Ubuntu의 경우

pyenv install 3.11.6
pyenv install 3.10.13

 

설치된 버전은 pyenv versions로 확인하고, 특정 버전을 기본값으로 설정할 수 있습니다.

pyenv global 3.11.6

 

Windows의 경우 python.org에서 설치본을 다운로드 받아 설치하거나 winget 명령어로 설치할 수 있습니다.

winget install Python.Python.3.11
winget install Python.Python.3.10

 

설치 후 python3.11 --version 과 같이 확인할 수 있고, uv에서 사용할 때는 해당 경로 또는 명령어를 지정하면 됩니다.

 

다른 파이썬 버전으로 가상환경 만들기

사용하고 싶은 파이썬 버전을 --python 매개변수로 지정합니다.

uv venv --python=python3.11

Windows에서는 파이썬의 전체 경로를 지정합니다.

uv venv --python="C:\Python311\python.exe"

가상환경을 활성화하는 방법은 기존과 동일합니다.

 

macOS/Linux에서는 다음 명령어를 실행합니다.:  .venv/bin/activate

Windows에서는 다음 명령어를 실행합니다.: .venv\Scripts\Activate.ps1

가상환경을 비활성화하려면 다음 명령어를 실행합니다.: deactivate

 

패키지 설치 및 의존성 관리

uvpip의 역할을 빠르고 효율적으로 수행합니다. 아래는 uv pip를 사용하는 주요 예제입니다.

 

패키지 설치 관리

패키지 설치

uv pip install requests

이 명령어는 requests 패키지를 설치합니다. 사용중인 가상환경이 없으면 자동으로 .venv 가상환경을 만들고 거기에 해당 패키지를 설치합니다.

 

설치된 패키지 목록 저장하기

uv pip freeze > requirements.txt

 

requirements.txt 기반으로 패키지 설치하기

uv pip install -r requirements.txt

 

더 빠르고 깔끔하게 동기화하고 싶다면 sync 명령어를 사용할 수 있습니다:

uv pip sync requirements.txt

 

패키지는 어디에 설치될까?

uv pip install로 설치한 패키지는 가상환경 내부의 site-packages 폴더에 저장됩니다.
예를 들어, .venv 폴더를 가상환경으로 사용하고 있다면 다음 경로에 설치됩니다:

 

macOS/Linux에서는 다음 경로에 설치됩니다. : .venv/lib/python3.x/site-packages/

Windows에서는 다음 경로에 설치됩니다. : .venv\Lib\site-packages\

이 경로는 파이썬이 모듈을 찾을 때 사용하는 sys.path에 자동 등록됩니다.
즉, 가상환경을 활성화하면 해당 디렉터리에 설치된 모든 모듈을 바로 import해서 사용할 수 있습니다.

import site
print(site.getsitepackages())

import sys
print(sys.path)

 

uv는 일반적인 파이썬 가상환경 구조를 준수하므로 기존 venv, virtualenv와 완벽히 호환됩니다.

 

이제 uv로 빠르고 깔끔한 파이썬 개발 환경을 구성해보세요.

 

 

가상환경에 대한 보다 자세한 이야기는 제가 번역하고 인사이트 출판사에서 펴낸 <파이썬다운 코드를 개발하는 63가지 실용기법> 488쪽부터 493쪽까지 설명되어 있습니다.

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파이썬다운 코드를 개발하는 63가지 실용 기법 | 프로그래밍 인사이트 Programming Insight | 용 추이

63가지 핵심 파이썬 기술을 익힐 수 있는 간단하지만 강력한 방법을 제시한다. 예를 들어, ‘시퀀스에서 항목을 찾으려면 어떻게 해야 할까?’와 같은 질문에서 출발하여 매우 명확한 기본 해결

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