1) jupyter_python.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<font size=6> <b> 1주차 강의 Notebook </b> </font>\n",
    "<div class=\"alert alert-block alert-success\">\n",
    " 이번 시간엔는 Anaconda를 설치하고 필요한 모듈들을 업데이트 하는 방법 <br>\n",
    " Jupyter lab을 띄우고 실제 사용하는 방법 + Python 언어의 기초를 배웁니다.<br>\n",
    "</div>\n",
    "<p style=\"text-align:right;\"> sumyeon@gmail.com </p>\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Anaconda Installation"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "인터넷에서 Anaconda 패키지를 찾아 설치\n",
    "\n",
    "Anaconda Windows x64 + Python 3.x  설치"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<b> Tip:</b> https://docs.anaconda.com/anaconda/install/ 사이트에서 자신에 맞는 환경을 선택하여 가이드 따라 진행<br>\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    " <hr>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Windows Environment Configuration"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-danger\">\n",
    "아래 항목은 우리 회사와 같이 기업용 Firewall (ex, Proxy 등) 환경일 경우 꼭 필요한 내용임 <br>\n",
    "만약, firewall이나 proxy가 없는 경우라면 무시하시면 됩니다\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "아래 두 개의 proxy 설정을 윈도우 환경에 추가  <br><br>\n",
    "HTTP_PROXY = http://USERNAME:PASSWORD@SERVER:PORT <br>\n",
    "HTTPS_PROXY = https://USERNAME:PASSWORD@SERVER:PORT"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<b> Tip:</b> '제어판' -> '시스템' -> '정보' '시스템 정보' -> '고급 시스템 설정'-> '환경변수'에 시스템 변수로 추가<br>\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<b> Tip:</b> 과거에는 'http://' 또는 'https://' 의 prefix가 없어도 동작했으니 최근 버젼에서는 필수<br>\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    " <hr>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Conda Environment Configuration"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-danger\">\n",
    "아래 항목 중 proxy, ssl_verify 부분은 우리 회사와 같이 기업용 Firewall (ex, Proxy 등) 환경일 경우 꼭 필요한 내용임 <br>\n",
    "만약, firewall이나 proxy가 없는 경우라면 skip\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "conda에서 가장 자주 사용하는 채널 추가, proxy 설정, ssl 설정\n",
    "\n",
    "<pre>\n",
    "C:\\> conda config --add channels conda-forge\n",
    "C:\\> conda config --set proxy_servers.http http://USERNAME:PASSWORD@SERVER:PORT\n",
    "C:\\> conda config --set proxy_servers.https https://USERNAME:PASSWORD@SERVER:PORT\n",
    "C:\\> conda config --set ssl_verify false\n",
    "</pre>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<b> Tip:</b> 위와 같은 명령어 실행 하거나, 아래 내용을 text-editor 또는 메모장을 사용해서 .condarc 에 추가 <br>\n",
    "<b> Tip:</b> .condarc는 사용자 홈 디렉토리 (위도우의 경우 일반적으로 C:/>사용자\\\"사용자id\"\\)에 주로 위치<br>\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    ".condarc 파일에 아래와 같은 항목 추가 <br>\n",
    "\n",
    "<pre>\n",
    "channels:\n",
    "  - conda-forge\n",
    "  - defaults\n",
    "proxy_servers:\n",
    "    http: http://USERNAME:PASSWORD@SERVER:PORT\n",
    "    https: https://USERNAME:PASSWORD@SERVER:PORT\n",
    "ssl_verify: False\n",
    "</pre>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<b> Tip:</b> conda config에 대한 상세 내용은 conda 설명 웹 사이트(https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/configuration/use-condarc.html)를 참조\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    " <hr>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Jupyter Environment (Jupyter Notebook/Lab) 설정"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Windows 환경 설정, Conda (Anaconda) 환경 설정과 별도로, 앞으로 사용할 분석 환경 (jupyter)의 설정을 해야 함 <br>\n",
    "설정 파일 (아래 참조)에 다양한 내용이 있으나 가장 기본적인 시작 페이지 - 분석을 위한 홈 페이지 - 설정이 필요 <br>\n",
    "아래와 같은 jupyter 명령으로 default config 파일을 생성 후에 직접 해당 파일을 edit하면됨\n",
    "\n",
    "\n",
    "<pre>\n",
    "C:\\> jupyter notebook --generate-config\n",
    "\n",
    "</pre>\n",
    "\n",
    "위와 같은 명령을 수행하면 홈 디렉토리의 .jupyter\\jupyter_notebook_configy.py 파일이 생섬됨 <br>\n",
    "위 python 파일을 열어 c.NotebookApp.notebook_dir = \"내가 원하는 디랙토리\" 로 셋팅"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<b> Tip:</b> jupyter 환경 설정의 상세/고급 내용은 https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/config.html 참조\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    " <hr>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Jupyter Lab 실행"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-warning\">\n",
    "Python 사용 환경으로는, PyCharm, Spider, Jupyter Notebook, Jupyter Lab, Visual Studio Code 등이 있으며, 각자의 장단점이 있음 <br>\n",
    "    데이터 분석을 위한 용도로 사용하기 위해 무료면서도 다양한 기능을 가지는 Jupyter를, 그 중에서도 사용성이 좋은 Lab을 사용키로 함\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "윈도위 메뉴의 Anaconda3(64bit) 밑에 있는 'Anaconda Prompt (Anaconda3)'를 선택해서 commnad 창 실행 후, <br>\n",
    "command 창에서 직접 jupyter lab 실행"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<pre>\n",
    "C:\\> jupyter lab\n",
    "</pre>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<b> Tip:</b> 윈도우 메뉴의 Anaconda3(64bit) 밑의 'Jupyter Notebook (Anaconda3)' 메뉴의 속성 부분에서 'jupyter-notebook-script.py'를 'jupyter-lab-script.py'로 변경하면, 윈도 메뉴를 통해 jupyter lab 실행 가능\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-warning\">\n",
    "<b> NOTE:</b> 위의 'Jupyter Notebook (Anaconda3)' 메뉴를 수정해서 메뉴로 실행하는 하는 경우, <br>\n",
    "    notebook 시작 디렉토리는 속성 변경 시에 보이는 '시작 위치' 속성에 설정해야만 됨\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    " <hr>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Jupyter Lab 주요 명령어"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 필수 명령어 \n",
    "\n",
    "<b> ESC   </b>   : Command mode <br>\n",
    "<b> Enter </b>   : Cell edit mode <br>\n",
    "<b>Shift+Enter</b> : Execute the selected cell + Move to the next cell </br>\n",
    "<b>Ctrl+Enter</b>  : Execute the selected cell  <br>\n",
    "<b>B, A</b>        : Insert a new empty cell below (B) or above (A) the current cell"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 자주 사용하는 명령어  (Command  mode에서만 사용)\n",
    "\n",
    "<b> C, X, V </b>     : Copy (C), Cut (X), Paste (V) the selected cell <br>\n",
    "<b> Up/Down </b>    : Move to the up/down cell <br>\n",
    "<b> H, K </b>        : Same as Up,Down <br>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 사용하면 도움되는 명령어 (Edit mode에서만 사용)\n",
    "\n",
    "<b> R, M, Y  </b>    : Set the selected cell as 'Raw', 'Markdown', 'Code' type <br>\n",
    "<b> Tab </b>         : code completion hint <br>\n",
    "<b> Shift+Tab </b>   : show detailed description on the current func/class/etc. <br> \n",
    "<b> Ctrl+[,]  </b>   : Indent, Unindent selected block <br>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    " <hr>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "\n",
    "\n",
    "# Python Introduction"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-warning\">\n",
    "<b> NOTE:</b> Python 언어의 기본적인 부분을 아주 짧게 알아본다. <br>Python 언어 관련 궁금한 내용은 파이썬 코딩 도장(https://dojang.io/course/view.php?id=7) 참조 </b>\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "https://dojang.io/course/view.php?id=7"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Variable"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "raw",
   "metadata": {},
   "source": [
    "a = 1          # integer\n",
    "b= 1.1         # float\n",
    "c = a + b"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "2.1\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(c)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "d = \"hello world\"  # string"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 25,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "hello world\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(d)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## List"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "l = [ 1,2,3, \"hello world\", 'world again']"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 21,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "[1, 2, 3, 'hello world', 'world again']\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(l)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 22,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "(1, 3, 'world again', [1, 2])"
      ]
     },
     "execution_count": 22,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "l[0], l[2], l[-1], l[0:2]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Dictionary"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 27,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "d = {'name' : 'john doe', 'phone':'011-xxxx-xxxx', 'address':'NA'}"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 29,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "john doe\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(d['name'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 30,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "011-xxxx-xxxx\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "print(d['phone'])"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Controls"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "코드 블럭은 특별한 기호 ( 예, { } )를 사용하지 않고 indentation (예, space or Tab)으로 구분\n",
    "\n",
    "<pre>\n",
    "if 1 == 1:\n",
    "□□□□continue\n",
    "else:\n",
    "□□□□print(\"never reached...\")\n",
    "</pre>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 1,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "NameError",
     "evalue": "name 'f' is not defined",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mNameError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-1-2a4911a1c9a6>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m\u001b[0m\n\u001b[1;32m----> 1\u001b[1;33m \u001b[1;32mfor\u001b[0m \u001b[0mitem\u001b[0m \u001b[1;32min\u001b[0m \u001b[0mf\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m      2\u001b[0m     \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mitem\u001b[0m \u001b[1;33m==\u001b[0m \u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m      3\u001b[0m         \u001b[1;32mcontinue\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m      4\u001b[0m     \u001b[1;32melse\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m      5\u001b[0m         \u001b[0mprint\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mitem\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mNameError\u001b[0m: name 'f' is not defined"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "for item in f:\n",
    "    if item == 1:\n",
    "        continue\n",
    "    else:\n",
    "        print(item)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 3,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Hello! Su Myeon\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "name = \"Su Myeon\"\n",
    "print('Hello! ' + name)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Import Module"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": null,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "os.chdir(\"c:/temp\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 20,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import os\n",
    "os.chdir(\"c:/temp\")"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 13,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Active code page: 65001\n",
      " Volume in drive D is D30G\n",
      " Volume Serial Number is 701B-706E\n",
      "\n",
      " Directory of D:\\jupyternotebook\\python_anal_atoz\n",
      "\n",
      "2020-07-19  �삤�쟾 01:23    <DIR>          .\n",
      "2020-07-19  �삤�쟾 01:23    <DIR>          ..\n",
      "2020-07-18  �삤�썑 03:47    <DIR>          .ipynb_checkpoints\n",
      "2020-07-19  �삤�쟾 01:23            35,423 jupyter_python.ipynb\n",
      "               1 File(s)         35,423 bytes\n",
      "               3 Dir(s)   6,958,944,256 bytes free\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "!dir"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Functions"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### def 명령어를 사용해 원하는 함수를 선언. 괄호 안에는 전달해줄 argument를 리스트"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 23,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def add(arg1, arg2):\n",
    "    return arg1+arg2"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 24,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "2"
      ]
     },
     "execution_count": 24,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "add(1, 1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### argument에 기본값을 설정해 두면, 해당 argument를 보내지 않는 경우 설정해둔 기본값이 사용됨"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 4,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "def add_n(arg1, arg2_with_default_value=10):\n",
    "    return arg1+arg2_with_default_value"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "2"
      ]
     },
     "execution_count": 5,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "add_n(1, 1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 35,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "11"
      ]
     },
     "execution_count": 35,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "add_n(1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<b> Tip:</b> 중요한 함수를 만들 때, argument 기본값 설정을 활용한다면, 아주 필요한 argument만 받을 수도 있고 <br>\n",
    "     고급 사용자들은 argument를 추가로 설정해서 각자 원하는 형태로 함수를 사용할 수 있음. (예, pandas의 많은 함수들)\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "### <b> Lambda </b> 함수는, 별도의 함수 이름이 없는 한줄로 표현하는 아주 간단한 함수 표현 방법"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "2"
      ]
     },
     "execution_count": 6,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "add2 = (lambda a, b: a+b)\n",
    "add2(1, 1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "text/plain": [
       "2"
      ]
     },
     "execution_count": 7,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "(lambda a, b: a+b)(1,1)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<b> Tip:</b> Lambda 함수는 그 간편함으로 가끔씩 사용하면 코딩 분량을 많이 줄일 수 있음. <br>\n",
    "    필수 이해 항목은 아니지만 중/고급 사용자가 되기 위해서 또는 남의 코드를 읽기 위해서는 꼭 알고 있어야 함.! \n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## ETC"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<b> Python 2.x vs. 3.x </b> : Python 2.x의 공식적인 지원은 최근 종료되었으나 필드의 많은 주요 코드들은 2.x로 구현되어 있음. <br>\n",
    "<pre>\n",
    " NOTE)  Python 2.x vs. 3.x : 가장 큰 차이점은 print!  \"print a\" vs. \"print(a)\" \n",
    "</pre>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<b> Python 이름의 유래 </b>:  고대 신화의 파르나소스 산 동굴에 살던 뱀? 비단뱀? <A href=\"https://www.youtube.com/watch?v=vnciwwsvNcc&list=PLetlg_Y42u8Q2M7ZEQoPpS_tScnkMosNj\"> <b> Monty Python's Flying Circus! </b> </a>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<b> Variable scope </b>: Local-Enclosure-Global-Builtin (LEGB) rule에 따름"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<b> 그 외 궁금할 많한 주요 키워드들 </b> : Guido Van Rosum, REPL (Read-Evaluate-Print-Loop), PEP (Python Enhancement Proposal)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    " <hr>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 분석을 위한 주요 모듈"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "아래 내용은 노트북 맨 처음 Cell에서 무조건 입력 후 수행"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<pre>\n",
    "import pandas as pd                 # pandas import\n",
    "import numpy as np                  # numpy import\n",
    "import matplotlib.pyplot as plt     # pyplot import\n",
    "\n",
    "%matplotlib inline                  # jupyter cell magic for routing graphical output to embedded\n",
    "</pre>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<b> Tip:</b> scipy, scikit-learn, os, datetime, time, pathlib 등 다른 주요 모듈들은 필요한 상황에 하나씩 배워 나가자!\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    " <hr>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Python Module/Package Update/Install 방법"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<b> anaconda에 포함된 패키지들 (이미 설치되어 있음)을 최신 버젼으로 업데이트 (선택 사항) </b>\n",
    "\n",
    "<pre>\n",
    "C:\\> conda update --all\n",
    "</pre>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<b> 분석 도중에 새롭게 필요한 모듈/패키지가 생기는 경우, Conda를 이용해서 설치 </b>\n",
    "\n",
    "<pre>\n",
    "C:\\> conda install -c conda-forge  \"package name\"\n",
    "</pre>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<b> 새로운 모듈/패키지를 PIP를 이용해서도 설치 가능 (개인 추천: Conda를 이용해서 설치가 안되는 경우만 사용 바람) </b>\n",
    "\n",
    "<pre>\n",
    "C:\\> pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org \"package name\"\n",
    "</pre>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<b> Tip:</b> 새로운 패키지를 설치해야 할 경우, Conda를 이용해서 설치가 안되는 경우에 pip을 사용하기를 추천<br>\n",
    "<b> Tip:</b> Windows 환경에서 pip으로도 인스톨이 어려운 경우,  pipwin 사용 (pipwin은 pip으로 인스톨 - https://github.com/lepisma/pipwin 참조)\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    " <hr>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Jupyter Magic"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "Jupyter notebook에서 '마법'처럼 도움되는 기능을 제공하는 특별한 키워드에 대해서 알아본다."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<a id='label_of_your_choice'></a>\n",
    "<!--referenced section in file experiment00.ipynb-->"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 10,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "data": {
      "application/json": {
       "cell": {
        "!": "OSMagics",
        "HTML": "Other",
        "SVG": "Other",
        "bash": "Other",
        "capture": "ExecutionMagics",
        "cmd": "Other",
        "debug": "ExecutionMagics",
        "file": "Other",
        "html": "DisplayMagics",
        "javascript": "DisplayMagics",
        "js": "DisplayMagics",
        "latex": "DisplayMagics",
        "markdown": "DisplayMagics",
        "perl": "Other",
        "prun": "ExecutionMagics",
        "pypy": "Other",
        "python": "Other",
        "python2": "Other",
        "python3": "Other",
        "ruby": "Other",
        "script": "ScriptMagics",
        "sh": "Other",
        "svg": "DisplayMagics",
        "sx": "OSMagics",
        "system": "OSMagics",
        "time": "ExecutionMagics",
        "timeit": "ExecutionMagics",
        "writefile": "OSMagics"
       },
       "line": {
        "alias": "OSMagics",
        "alias_magic": "BasicMagics",
        "autoawait": "AsyncMagics",
        "autocall": "AutoMagics",
        "automagic": "AutoMagics",
        "autosave": "KernelMagics",
        "bookmark": "OSMagics",
        "cd": "OSMagics",
        "clear": "KernelMagics",
        "cls": "KernelMagics",
        "colors": "BasicMagics",
        "conda": "PackagingMagics",
        "config": "ConfigMagics",
        "connect_info": "KernelMagics",
        "copy": "Other",
        "ddir": "Other",
        "debug": "ExecutionMagics",
        "dhist": "OSMagics",
        "dirs": "OSMagics",
        "doctest_mode": "BasicMagics",
        "echo": "Other",
        "ed": "Other",
        "edit": "KernelMagics",
        "env": "OSMagics",
        "gui": "BasicMagics",
        "hist": "Other",
        "history": "HistoryMagics",
        "killbgscripts": "ScriptMagics",
        "ldir": "Other",
        "less": "KernelMagics",
        "load": "CodeMagics",
        "load_ext": "ExtensionMagics",
        "loadpy": "CodeMagics",
        "logoff": "LoggingMagics",
        "logon": "LoggingMagics",
        "logstart": "LoggingMagics",
        "logstate": "LoggingMagics",
        "logstop": "LoggingMagics",
        "ls": "Other",
        "lsmagic": "BasicMagics",
        "macro": "ExecutionMagics",
        "magic": "BasicMagics",
        "matplotlib": "PylabMagics",
        "mkdir": "Other",
        "more": "KernelMagics",
        "notebook": "BasicMagics",
        "page": "BasicMagics",
        "pastebin": "CodeMagics",
        "pdb": "ExecutionMagics",
        "pdef": "NamespaceMagics",
        "pdoc": "NamespaceMagics",
        "pfile": "NamespaceMagics",
        "pinfo": "NamespaceMagics",
        "pinfo2": "NamespaceMagics",
        "pip": "PackagingMagics",
        "popd": "OSMagics",
        "pprint": "BasicMagics",
        "precision": "BasicMagics",
        "prun": "ExecutionMagics",
        "psearch": "NamespaceMagics",
        "psource": "NamespaceMagics",
        "pushd": "OSMagics",
        "pwd": "OSMagics",
        "pycat": "OSMagics",
        "pylab": "PylabMagics",
        "qtconsole": "KernelMagics",
        "quickref": "BasicMagics",
        "recall": "HistoryMagics",
        "rehashx": "OSMagics",
        "reload_ext": "ExtensionMagics",
        "ren": "Other",
        "rep": "Other",
        "rerun": "HistoryMagics",
        "reset": "NamespaceMagics",
        "reset_selective": "NamespaceMagics",
        "rmdir": "Other",
        "run": "ExecutionMagics",
        "save": "CodeMagics",
        "sc": "OSMagics",
        "set_env": "OSMagics",
        "store": "StoreMagics",
        "sx": "OSMagics",
        "system": "OSMagics",
        "tb": "ExecutionMagics",
        "time": "ExecutionMagics",
        "timeit": "ExecutionMagics",
        "unalias": "OSMagics",
        "unload_ext": "ExtensionMagics",
        "who": "NamespaceMagics",
        "who_ls": "NamespaceMagics",
        "whos": "NamespaceMagics",
        "xdel": "NamespaceMagics",
        "xmode": "BasicMagics"
       }
      },
      "text/plain": [
       "Available line magics:\n",
       "%alias  %alias_magic  %autoawait  %autocall  %automagic  %autosave  %bookmark  %cd  %clear  %cls  %colors  %conda  %config  %connect_info  %copy  %ddir  %debug  %dhist  %dirs  %doctest_mode  %echo  %ed  %edit  %env  %gui  %hist  %history  %killbgscripts  %ldir  %less  %load  %load_ext  %loadpy  %logoff  %logon  %logstart  %logstate  %logstop  %ls  %lsmagic  %macro  %magic  %matplotlib  %mkdir  %more  %notebook  %page  %pastebin  %pdb  %pdef  %pdoc  %pfile  %pinfo  %pinfo2  %pip  %popd  %pprint  %precision  %prun  %psearch  %psource  %pushd  %pwd  %pycat  %pylab  %qtconsole  %quickref  %recall  %rehashx  %reload_ext  %ren  %rep  %rerun  %reset  %reset_selective  %rmdir  %run  %save  %sc  %set_env  %store  %sx  %system  %tb  %time  %timeit  %unalias  %unload_ext  %who  %who_ls  %whos  %xdel  %xmode\n",
       "\n",
       "Available cell magics:\n",
       "%%!  %%HTML  %%SVG  %%bash  %%capture  %%cmd  %%debug  %%file  %%html  %%javascript  %%js  %%latex  %%markdown  %%perl  %%prun  %%pypy  %%python  %%python2  %%python3  %%ruby  %%script  %%sh  %%svg  %%sx  %%system  %%time  %%timeit  %%writefile\n",
       "\n",
       "Automagic is ON, % prefix IS NOT needed for line magics."
      ]
     },
     "execution_count": 10,
     "metadata": {},
     "output_type": "execute_result"
    }
   ],
   "source": [
    "# magic 키워드 리스트\n",
    "%lsmagic"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 5,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "NamespaceMagics\t get_ipython\t json\t \n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# 노트북 환경에 있는 variable들 리스트\n",
    "%who "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 6,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Variable          Type             Data/Info\n",
      "--------------------------------------------\n",
      "NamespaceMagics   MetaHasTraits    <class 'IPython.core.magi<...>mespace.NamespaceMagics'>\n",
      "get_ipython       function         <function get_ipython at 0x000001BFE200BF78>\n",
      "json              module           <module 'json' from 'C:\\\\<...>\\lib\\\\json\\\\__init__.py'>\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "# who보다 조금 더 상세한 내용을 보여주는 whos\n",
    "%whos"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 7,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "Wall time: 4 ms\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%time a = [i for i in range(100000)]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 8,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "3.49 ms ± 69.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100 loops each)\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%timeit a = [i for i in range(100000)]"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    " <hr>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Jupyter 환경에서의 Debugging"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## %debug magic을 통해 에러 발생한 시점에서의 상태를 확인할 수 있음"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "에러 발생한 script의 직전에 print문을 추가해서 원하는 상태를 확인하는 방법이 가장 전통적이나, <br>\n",
    "%magic을 통해 간단하게 에러 발생 시점의 변수 상태등을 확인할 수 있음"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 37,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "ename": "TypeError",
     "evalue": "unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mTypeError\u001b[0m                                 Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-37-d4206e20ffe9>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m\u001b[0m\n\u001b[0;32m      2\u001b[0m \u001b[0mb\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[1;34m\"hello\"\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m      3\u001b[0m \u001b[0mc\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0ma\u001b[0m \u001b[1;33m+\u001b[0m \u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m----> 4\u001b[1;33m \u001b[0md\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0ma\u001b[0m \u001b[1;33m+\u001b[0m \u001b[0mb\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m      5\u001b[0m \u001b[0me\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mb\u001b[0m\u001b[1;33m+\u001b[0m\u001b[1;34m\" world\"\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mTypeError\u001b[0m: unsupported operand type(s) for +: 'int' and 'str'"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "a = 1\n",
    "b = \"hello\"\n",
    "c = a + 1\n",
    "d = a + b\n",
    "e = b+\" world\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 40,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "> \u001b[1;32m<ipython-input-37-d4206e20ffe9>\u001b[0m(4)\u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32m      1 \u001b[1;33m\u001b[0ma\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0m\u001b[1;32m      2 \u001b[1;33m\u001b[0mb\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[1;34m\"hello\"\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0m\u001b[1;32m      3 \u001b[1;33m\u001b[0mc\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0ma\u001b[0m \u001b[1;33m+\u001b[0m \u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0m\u001b[1;32m----> 4 \u001b[1;33m\u001b[0md\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0ma\u001b[0m \u001b[1;33m+\u001b[0m \u001b[0mb\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0m\u001b[1;32m      5 \u001b[1;33m\u001b[0me\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0mb\u001b[0m\u001b[1;33m+\u001b[0m\u001b[1;34m\" world\"\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0m\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdin",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "ipdb>  help\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "\n",
      "Documented commands (type help <topic>):\n",
      "========================================\n",
      "EOF    cl         disable  interact  next    psource  rv           undisplay\n",
      "a      clear      display  j         p       q        s            unt      \n",
      "alias  commands   down     jump      pdef    quit     skip_hidden  until    \n",
      "args   condition  enable   l         pdoc    r        source       up       \n",
      "b      cont       exit     list      pfile   restart  step         w        \n",
      "break  continue   h        ll        pinfo   return   tbreak       whatis   \n",
      "bt     d          help     longlist  pinfo2  retval   u            where    \n",
      "c      debug      ignore   n         pp      run      unalias    \n",
      "\n",
      "Miscellaneous help topics:\n",
      "==========================\n",
      "exec  pdb\n",
      "\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdin",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "ipdb>  exit\n"
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "%debug"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 에러가 발생하기 이전의 특정 시점에서 디버깅 환경으로 진입"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "pdb 모듈의 set_trace() 함수를 call해서 debug 환경으로 진입. (NOTE: ipdb모듈은 pdb 모듈의 조금 업그레이드된 모듈)"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 11,
   "metadata": {},
   "outputs": [],
   "source": [
    "import pdb      "
   ]
  },
  {
   "cell_type": "code",
   "execution_count": 12,
   "metadata": {},
   "outputs": [
    {
     "name": "stdout",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "--Return--\n",
      "None\n",
      "> \u001b[1;32m<ipython-input-12-be8a406901fa>\u001b[0m(3)\u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m()\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32m      1 \u001b[1;33m\u001b[0ma\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0m\u001b[1;32m      2 \u001b[1;33m\u001b[0mb\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[1;34m\"hello\"\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0m\u001b[1;32m----> 3 \u001b[1;33m\u001b[0mpdb\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mset_trace\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0m\u001b[1;32m      4 \u001b[1;33m\u001b[0mc\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0ma\u001b[0m \u001b[1;33m+\u001b[0m \u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0m\u001b[1;32m      5 \u001b[1;33m\u001b[0md\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0ma\u001b[0m \u001b[1;33m+\u001b[0m \u001b[0mb\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[0m\n"
     ]
    },
    {
     "name": "stdin",
     "output_type": "stream",
     "text": [
      "ipdb>  exit\n"
     ]
    },
    {
     "ename": "BdbQuit",
     "evalue": "",
     "output_type": "error",
     "traceback": [
      "\u001b[1;31m---------------------------------------------------------------------------\u001b[0m",
      "\u001b[1;31mBdbQuit\u001b[0m                                   Traceback (most recent call last)",
      "\u001b[1;32m<ipython-input-12-be8a406901fa>\u001b[0m in \u001b[0;36m<module>\u001b[1;34m\u001b[0m\n\u001b[0;32m      1\u001b[0m \u001b[0ma\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m      2\u001b[0m \u001b[0mb\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[1;34m\"hello\"\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m----> 3\u001b[1;33m \u001b[0mpdb\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mset_trace\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m      4\u001b[0m \u001b[0mc\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0ma\u001b[0m \u001b[1;33m+\u001b[0m \u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m      5\u001b[0m \u001b[0md\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[0ma\u001b[0m \u001b[1;33m+\u001b[0m \u001b[0mb\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\bdb.py\u001b[0m in \u001b[0;36mtrace_dispatch\u001b[1;34m(self, frame, event, arg)\u001b[0m\n\u001b[0;32m     90\u001b[0m             \u001b[1;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mdispatch_call\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mframe\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0marg\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     91\u001b[0m         \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mevent\u001b[0m \u001b[1;33m==\u001b[0m \u001b[1;34m'return'\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m---> 92\u001b[1;33m             \u001b[1;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mdispatch_return\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mframe\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0marg\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m     93\u001b[0m         \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mevent\u001b[0m \u001b[1;33m==\u001b[0m \u001b[1;34m'exception'\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m     94\u001b[0m             \u001b[1;32mreturn\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mdispatch_exception\u001b[0m\u001b[1;33m(\u001b[0m\u001b[0mframe\u001b[0m\u001b[1;33m,\u001b[0m \u001b[0marg\u001b[0m\u001b[1;33m)\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;32mC:\\ProgramData\\Anaconda3\\lib\\bdb.py\u001b[0m in \u001b[0;36mdispatch_return\u001b[1;34m(self, frame, arg)\u001b[0m\n\u001b[0;32m    152\u001b[0m             \u001b[1;32mfinally\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    153\u001b[0m                 \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mframe_returning\u001b[0m \u001b[1;33m=\u001b[0m \u001b[1;32mNone\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[1;32m--> 154\u001b[1;33m             \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mquitting\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m \u001b[1;32mraise\u001b[0m \u001b[0mBdbQuit\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0m\u001b[0;32m    155\u001b[0m             \u001b[1;31m# The user issued a 'next' or 'until' command.\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n\u001b[0;32m    156\u001b[0m             \u001b[1;32mif\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mstopframe\u001b[0m \u001b[1;32mis\u001b[0m \u001b[0mframe\u001b[0m \u001b[1;32mand\u001b[0m \u001b[0mself\u001b[0m\u001b[1;33m.\u001b[0m\u001b[0mstoplineno\u001b[0m \u001b[1;33m!=\u001b[0m \u001b[1;33m-\u001b[0m\u001b[1;36m1\u001b[0m\u001b[1;33m:\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[1;33m\u001b[0m\u001b[0m\n",
      "\u001b[1;31mBdbQuit\u001b[0m: "
     ]
    }
   ],
   "source": [
    "a = 1\n",
    "b = \"hello\"\n",
    "pdb.set_trace()\n",
    "c = a + 1\n",
    "d = a + b\n",
    "e = b+\" world\""
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<b> Tip:</b> jupyter extension인 jupyter lab debugger를 사용하면 좀 더 편리하게 debugging을 할 수 있으나 <br>\n",
    "    원하는 variable들을 inspect하는데 불편함이 있음. 더욱이, cPython kernel이 아닌 전용 kernel이 필요함. \n",
    "    \n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    " <hr>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# 다중 프로젝트를 위한 Python 환경 추가"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "데이터 분석 시에는 주제마다 새로운 module/package를 사용하게 되는데, module/package간의 dependency 문제가 발생 할 수 있음. <br> \n",
    "중요한 프로젝트의 경우, 프로젝트 수행시에 사용할 환경을 별도로 두어 module/package의 충돌문제를 피할 수 있음"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<b> 새로운 개발 환경 설정 </b>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. Conda를 사용하는 방법\n",
    "\n",
    "<pre>\n",
    "C:\\> conda create -n newenv\n",
    "    \n",
    "C:\\> activate newenv\n",
    "    \n",
    "(newenv) C:> deactivate\n",
    "    \n",
    "C:\\>\n",
    "</pre>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "2. Virtualenv를 사용하는 방법\n",
    "\n",
    "<pre>\n",
    "C:\\> conda install -c conda-forge virtualenv\n",
    "    # 또는 pip install --trusted-host pypi.org --trusted-host files.pythonhosted.org virtualenv\n",
    "\n",
    "C:\\> virtualenv  newenv   # 새로운 가상 환경 생성\n",
    "    \n",
    "C:\\> .\\newenv\\Scripts\\activate\n",
    "\n",
    "(newenv) C:\\> .\\newenv\\Scripts\\deactivate\n",
    "    \n",
    "C:\\>\n",
    "\n",
    "</pre>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<div class=\"alert alert-block alert-info\">\n",
    "<b>Tip:</b> 두 가지 방식의 장단점은 없음. 다만, anaconda를 기본 환경으로 추천한 바 conda 사용을 개인적으로 추천\n",
    "</div>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "<b> 사용한 개발 환경을 저장하고, 다시 동일한 환경을 만드는 방법 </b>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "1. conda를 사용하는 방법\n",
    "\n",
    "<pre>\n",
    "conda env export > environment.yml\n",
    "\n",
    "conda env create -f environment.yml\n",
    "\n",
    "</pre>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "2. pip를 이용하는 방법\n",
    "\n",
    "<pre>\n",
    "pip freeze > requirements.txt\n",
    "\n",
    "pip install -f requirements.txt\n",
    "\n",
    "</pre>"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# Q&A"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "질문은 언제 어디서든지... 시간과 장소를 가리지 말고 합시다!"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.7.8"
  },
  "toc-autonumbering": true
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 4
}