이로운이들 6-1 모임

 

1. 파이썬(Python)

1-1 파이썬이란?

 

 

 

1-2 파이썬 설치

https://www.python.org/

Welcome to Python.org

 

다운로드-   모든 릴리즈 - 3.11.9 - Windows installer (64-bit)

 

 

 

관리

 

 

 

 

2. 아나콘다

2-1 가상환경(Virtual Environment)이란?

가상환경은 서로 다른 프로젝트나 버전의 파이썬을 독립적으로 실행할 수 있도록 컴퓨터 내에 만든 격리된 공간입니다. 마치 하나의 컴퓨터 안에 여러 개의 파이썬 환경을 만들 수 있다고 생각하면 됩니다. 아나콘다는 파이썬을 포함한 다양한 데이터 과학 및 머신러닝 관련 패키지를 쉽게 설치하고 관리하는 데 도움이 되는 배포판입니다. 아나콘다에는 가상환경을 생성하고 관리하는 기능이 내장되어 있어, 아나콘다를 사용하면 더욱 편리하게 가상환경을 활용할 수 있습니다.

1. 프로젝트별 독립성: 각 프로젝트에서 필요한 패키지 버전을 독립적으로 관리할 수 있어 충돌을 방지합니다.
2. 패키지 관리의 용이성: conda 명령어를 통해 패키지 설치, 업데이트, 제거가 간편하게 이루어집니다.
3. 환경 복제: 가상환경을 다른 컴퓨터로 쉽게 복제하여 프로젝트 환경을 일관적으로 유지할 수 있습니다.

아나콘다에서는 가상환경을 설정할 때 Python 버전을 지정할 수 있습니다. 만드려고 하는 프로젝트마다 요구하는 Python 버전이 다를 수 있으며 특정 라이브러리나 프레임워크는 특정 버전의 Python에서만 제대로 작동할 수 있습니다. 예를 들어, 어떤 프로젝트는 Python 3.6에서 개발되었고, 다른 프로젝트는 Python 3.8에서 개발되었다면, 각 프로젝트의 가상환경을 설정할 때 해당 Python 버전을 지정함으로써 호환성을 유지할 수 있습니다.

다른 언어를 활용한 개발에서도 가상환경과 유사한 개념이 많이 사용됩니다. 다양한 프로그래밍 언어와 개발 환경에서 가상환경을 사용하는 이유는 비슷하며, 주로 의존성 관리와 개발 환경의 격리를 위해 사용됩니다. Node.js 에서는 nvm (Node Version Manager)를 사용하여 프로젝트별로 다른 Node.js 버전을 사용할 수 있습니다. Ruby에서는 rvm (Ruby Version Manager) 또는 rbenv를 사용하여 프로젝트별로 다른 Ruby 버전을 사용할 수 있습니다. 또한, bundler를 사용하여 Gem(라이브러리) 의존성을 관리합니다. Java에서는 프로젝트별로 다른 JDK 버전을 사용할 수 있습니다. .NET에서는 프로젝트별로 다른 .NET SDK 버전을 사용할 수 있습니다. Go에서는 모듈 시스템을 사용하여 프로젝트 의존성을 관리합니다. 각 프로젝트는 고유의 모듈 파일(go.mod)을 가지고 있어 다른 프로젝트와 의존성을 격리합니다.

  

 

2-2 아나콘다 설치

https://www.anaconda.com/download

Download Anaconda Distribution | Anaconda

 

 

 

 

 

 

 

 

 

3. 컴퓨터비전

벌써 YOLOv10!! 칭화대

 

https://github.com/THU-MIG/yolov10/releases

Releases · THU-MIG/yolov10

 

 

 

 

 

pip install -r requirements.txt

프로젝트를 실행하는데 필요한 파이썬 패키지와 그 버전을 명시한 파일이며 pip install -r 명령어는 requirements.txt 파일에 명시된 패키지를 모두 설치합니다. 이 명령어를 사용하면 각 패키지의 버전을 명시적으로 제어할 수 있어 프로젝트의 안정성을 유지할 수 있습니다.

 

pip install -e

현재 작업 디렉터리에 있는 패키지의 소스 코드를 설치합니다. 즉, 해당 패키지를 직접 실행할 수 있도록 준비하는 것으로 현재 디렉터리에 있는 패키지의 소스 코드를 설치합니다. 이를 "에디트 가능한 설치" 또는 **"개발 설치"**라고 합니다.

1. 개발 환경: 이 명령어는 주로 개발자가 패키지 코드를 수정하고 테스트할 때 사용합니다.
2. 패키지 위치: 설치되는 패키지는 일반적인 패키지 설치 경로가 아닌 현재 작업 디렉터리에 위치합니다.
3. 빠른 업데이트: 패키지 코드를 변경하면 pip install -e . 명령어를 다시 실행하여 변경 사항을 반영할 수 있습니다.

 

yolo predict model = ./yolov10s  source=0 show=True save=True