이제 그동안에 인스턴스를 만들고 서버에 접속도 되며, 파일까지 올릴 수 있으니 본격적으로 서버를 활용해 보는 시간을 가져보도록 하겠습니다.

 

일단 요새 프로그래밍 언어 중 가장 핫한 파이썬을 깔아보도록 하겠습니다.

 

파이썬은 여러 패키지가 장점인 만큼 오히려 패키지가 서로 상호 의존적인 부분이 있어 따로 설치시에 가끔씩 오류가 나는 경우가 있어서 요새는 '아나콘다(Anaconda)'라는 Continuum사에서 따로 배포하는 배포판을 받아서 설치할 것입니다.

 

가볍게 '배포판'이라는 것은 파이썬 인터프리터 외에 필수적인 여러 패키지를 한번에 묶어서 배포하는 것 입니다.

 

여기서는 리눅스 자체에서 wget 명령어로 다운받는 방식과 리눅스 실행파일을 받은 뒤 FTP로 올려주는 방법이 있습니다.

(차이는 명령어로 좀 더 쉽게 처리하냐 아니면 수작업을 한번 더 하느냐의 차이일뿐입니다.)

 

1) wget 명령어 활용

      1) https://repo.continuum.io/archive/에 접속하시면 다운받을 수 있는 파일의 이름이 쭉 나옵니다. 이 중에서 원하는 버전(2번대 혹은 3번대. 개인적으로는 3번대를 추천드립니다.)과 원하는 OS(여기서 우리는 Linux 버전), 프로세스 타입(32bit, 64bit) 그리고 원하는 날짜(가장 최근 릴리즈 된 것 등)를 고르신 뒤 .sh로 끝나는 파일명을 오른쪽 클릭하여 링크 주소를 복사합니다.

      2) PuTTY 혹은 커널로 접속한 뒤 wget을 입력한 뒤 한칸 띄우고 아까 복사한 링크를 붙여넣기 합니다. 예를 들어 파이썬 버전 3, 64비트 운영체제 linux 최신 릴리즈(2019.03)인 파일을 다운 받으려면 [wget https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh]라는 명령줄을 입력하시면 됩니다.

 

2) 웹 다운로드 후 FTP활용

      1) https://www.anaconda.com/distribution/사이트에 접속합니다.

      2) 중간의 OS에서 Linux를 클릭한 뒤 아래쪽의 버전대를 보시고 64비트 인스톨러를 클릭합니다.(아마 그냥 Download 버튼을 클릭해도 64비트 인스톨러가 다운로드 될 것입니다.)

      3) FileZilla를 켜시고 다운받은 파일을 서버에 업로드 해 줍니다.

 

이렇게 아나콘다 파일 다운로드는 끝났습니다.

 

이후에는 공통적으로 [bash 파일이름]을 입력하시면 설치가 시작됩니다. (bash Anaconda3-2019.03-Linux-x86_64.sh)

 

설치시에는 yes|no가 나오는 부분에서 전부 yes를 해주시면 되며, system path에 등록할거냐고 묻는 질문에 yes 해 주신 뒤 source ~/.bashrc 한번 해 주시면 system path가 등록이 됩니다.

 

이 상태에서 테스트 스크립트를 한번 돌려보고 만약에 테스트 스크립트가 돌아가지 않는 경우 conda환경을 하나 만들어주어야 합니다.

 

테스트 스크립트 만드는 방법은 아래를 따라오시면 됩니다.

 

시스템 CLI: vi test.py 입력

VIM안에서 a [vim 에디터 수정 명령어]

print("Hello world!")

esc로 에디트 모드 해제

:wq 입력하여 저장 후 CLI창으로 복귀

시스템 CLI: python test.py 입력

 

화면에 Hello world!가 출력되지 않는다면 conda 환경을 만들어주어야 합니다.

 

conda create --name [환경이름] python=3

conda activate [환경이름]

 

환경이름에는 영어로 입력해주시면 됩니다. 가령 my_env 같은 이름으로요.

 

저의 경우 이렇게 한번 activate 시켜주면 이후로는 지속적으로 activate되어 있었습니다.

 

그리고 다시 python text.py를 입력해보시면 이번에는 확실하게 Hello world!가 찍히는 것을 보실 수 있습니다.

 

더 궁금하신 점은 댓글 달아주시면 확인 후 답변드리겠습니다.

 

다음에는 이 환경에서 온라인으로 jupyter notebook 서버를 만들어보도록 하겠습니다.

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