카테고리 이동 프로그래밍 코너(Programming Corner) Python 설치 방법 총정리 | Windows, Mac, Linux 초보자 가이드 2025. 8. 26. 19:34 ① Python 설치 전 꼭 알아야 할 준비 사항 1 내 컴퓨터 환경 확인하기 1) 운영체제(OS) 확인하기 → ​ 내 컴퓨터 환경이 Windows인지, macOS인지, Linux인지 확인 하기 → 이 가이드는 Windows 사용자를 기준으로 설명함 2) 비트 확인하기 (32bit / 64bit) → Windows는 [내 PC] -> [속성] -> [시스템 종류]에서 확인이 가능 함 내 PC의 시스템 종류에서 확인한 비트 ​ → 대부분은 64bit 이므로 Windows installer (64-bit) 버전을 선택하면 됨 → 만약 PC가 32bit라면 반드시 Windows installer (32-bit) 버전을 설치해야 함 ※ 잘못된 버전을 설치하면 실행이 되지 않거나 오류가 발생할 수 있으므로, 운영체제와 비트 확인은 꼭 필요함 2 Python 버전 선택하기 → 최신 릴리스에는 보안 패치와 새 기능/개선이 포함되어 있기 때문에 특별한 요구사항이 없다면 python.org의 최신 공식 릴리스(Stable release)인 Python 3.x를 설치 하기 → 강의/예제/회사 프로젝트에서 'Python 3.9 기준'처럼 버전을 지정하면 그 버전을 설치 → 드물게 어떤 패키지가 가장 최신을 바로 지원하지 않을 수 있으므로, 이 때는 바로 이전 마이너 버전으로 설치하면 대부분 해결됨 → 초보자는 'LTS'같은 개념은 따로 생각하지 않고, 최신 공식 릴리스만 기억하면 충분함 → Python 설치 시 개인 PC는 기본적으로 관리자 권한이 있어서 문제 없이 설치 되지만, 회사나 학교 PC는 IT 부서에서 권한이 제한되어 있을 수 있으니, 설치 전 확인이 필요 함 → 만약 관리자 권한이 없다면, 설치 과정에서 'Just for me (내 계정만)' 옵션을 선택하면 Python과 pip를 정상적으로 사용할 수 있음 → 반대로 'All users (모든 사용자)' 설치를 원한다면 관리자 권한이 반드시 필요함 → Python 프로그램 자체는 크지 않아 설치 용량은 200MB 내외지만, 추후 pip 라이브러리를 설치하다 보면 수 GB까지 늘어날 수 있음 → 따라서 최소 5GB 이상의 여유 공간을 확보하는 것을 권장함 → 특히 SSD에 설치하면 라이브러리 설치나 실행 속도가 더 빠르고 쾌적함 → Windows Store, macOS 인스톨러, Linux 패키지 매니저에서도 Python을 다운로드할 수 있지만, Python은 공식 홈페이지에서 내려받는 것을 권장 함 → 설치 파일 다운로드와 추후 패키지 설치를 위해 안정적인 인터넷이 필요하므로, Wi-Fi가 불안정하면 유선 연결이나 모바일 핫스팟을 고려하기 → 방화벽, 백신, 회사/학교 내부망(프록시)가 다운로드를 막을 수 있으므로, 차단이 보이면 일시적으로 허용하거나 관리자에게 확인하기 → PC의 날짜와 시간이 틀리면 SSL(보안) 오류로 설치/다운로드가 실패할 수 있으므로, 설치하기 전에 시계 동기화를 확인하기 → 회사망에서 외부 접속이 제한되는 경우가 있을 때는 사내 미러를 쓰거나 프록시 설정이 필요할 수 있으니 IT 담당자에게 문의하기 → 초보자에게는 드문 경우지만, 미리 받은 패키지 파일이나 사내 패키지 서버가 있다면 인터넷 없이도 설치할 수 있음 6 (선택) 영어 환경에 대한 부담 줄이기 → Python 공식 홈페이지와 설치 과정은 영어로 제공되지만 너무 걱정하지 않아도 됨 → 설치 과정에서 주로 나오는 영어 단어는 Install(설치), Next(다음), Add(추가), Path(경로) 같은 아주 기초적인 수준 임 1 Python 공식 홈페이지 접속 → 브라우저 주소창에 파이썬 공식 다운로드 페이지 주소를 입력하여 접속하면 Windows, macOS, Linux 등의 운영체제를 자동으로 인식해서 맞는 설치 파일을 보여줌 → 화면 상단에 보이는 큰 버튼이 Python 설치 파일이므로, 버튼을 누르면 내 컴퓨터에 맞는 버전이 다운로드 됨 Windows로 python 다운로드 사이트에 접속한 화면이며, 동그라미로 쳐진 것을 클릭해야 함 ▼ 파이썬 공식 다운로드 주소 https://www.python.org/downloads/ The official home of the Python Programming Language 2 최신 버전 vs 안정 버전 선택 → Python 공식 홈페이지에서 제공하는 다운로드 버튼은 항상 안정화된 최신 버전이므로, 별다른 이유가 없다면 그냥 보이는 최신 버전을 받으면 됨 → 다만, 아주 오래된 강의나 책을 따라 하는 경우는 강의에서 사용하는 버전을 맞추는 것이 좋음 3 다운로드 파일 종류 확인 → Windows에서는 대부분 최신 PC에서 사용이 되는 Windows Installer (64-bit)랑 구형 PC에서 사용이 되는 Windows Installer (32-bit)가 제공됨 → 윈도우 키 + I -> 설정 -> 시스템 -> 정보 -> 시스템 종류에서 확인하는 방법이 현재 최신 확인 방법 → 다른 사이트에서 받은 파일은 바이러스나 악성 코드 위험이 있으므로, 반드시 Python 공식 홈페이지에서 다운로드 하기 → Windows에서 받는 설치 파일은 보통 이름이 python-버전-64.exe처럼 생긴 .exe 실행 파일 → 다운로드가 끝나면 보통 내 PC -> 다운로드 폴더에 자동으로 저장되므로, 혹시 다른 폴더로 저장하도록 설정해두었다면 해당 위치를 확인 하기 → 다운로드가 완료되면 다운로드 폴더 안에 실행 파일이 보이면 Python 다운로드에 성공한 것이므로, 이 파일을 더블 클릭해서 설치를 진행하면 됨 Microsoft Edge로 python을 다운로드가 완료된 화면 ③ Python 설치 (Windows 기준) 1 Python 설치 실행하기 → 다운로드한 설치 파일을 실행하면 설치 파일이 열림 다운로드 한 후 설치 파일을 실행하면 나오는 화면 → 설치 화면 하단에 보이는 'Add python.exe to PATH' 옵션은 체크하지 않으면 python 명령어가 인식되지 않아 나중에 별도로 환경 변수 설정을 해야 하는 번거로움이 생기므로, 이 옵션을 체크하여, Windows의 명령 프롬프트(cmd)나 PowerShell에서 python 명령어를 바로 사용할 수 있도록 해야 함 → 'Use admin privileges when installing py.exe'는 관리자 권한으로 Python 실행기를 설치할지 정하는 옵션으로, 혼자 쓰는 컴퓨터라면 체크를 안 해도 괜찮지만, 여러 계정에서 Python을 쓸 수 있도록 하려면 체 크하는 게 좋음 ​ 2 설치 옵션 (Customize installation) → Python 설치 중 [Customize installation]을 선택하면 세부 옵션을 직접 고를 수 있지만, 대부분은 기본값은 그대로 두고 설치하면 충분함 Customize installation을 눌러서 설치 옵션에 바로 들어간 화면 → Documentation은 Python 공식 문서를 포함한다는 것으로, 권장하므로 체크하기 → pip는 패키지 관리 도구로 라이브러리를 설치할 때 꼭 필요하므로 반드시 체크하기 → tcl/tk은 Python에서 GUI(그래픽 사용자 인터페이스) 프로그램을 만들 때 필요한 라이브러리이고, IDLE은 Python에 기본 제공되는 간단한 코드 편집기 겸 실행기로, 처음 배우는 분들에게는 체크하는 걸 권장함 → Python test suite는 Python 내부 기능 테스트용으로, 그냥 파이썬을 배우려는 목적이라면 체크를 해제하는 게 깔끔하지만, 그냥 기본 설정으로 가고 싶다면 그대로 둬도 됨 → py launcher는 여러 버전의 Python을 설치했을 때 버전을 쉽게 선택해서 실행할 수 있도록 도와주므로, 초보자도 설치해두면 편리하니 체크를 권장함 → for all users는 Python을 설치할 때 컴퓨터 안의 모든 사용자 계정이 Python을 쓸 수 있도록 할 것인지를 정하는 옵션으로, 혼자 쓰는 개인용 PC면 체크를 안 하는 것이 좋고, 여러 사람이 함께 쓰는 PC나 모든 계정에서 Python이 필요하면 체크하는 게 맞음 Optional Features 화면 하단의 next를 눌러서 나온 화면 → 위의 화면으로 들어가서 Python이 설치될 경로를 선택할 수 있으며, 기본 경로는 Customize install location 밑에 나와 있으며, 브라우저마다 약간씩의 차이는 있음 → 초보자분들은 굳이 바꿀 필요가 없고, 이후에 다른 자료나 강의와 맞추기도 편리하므로, 기본 경로 그대로 두는 것을 가장 추천함 ※ 경로를 바꿔야 하는 경우와 주의사항 → 여러 버전의 Python을 따로 관리하고 싶거나 회사/학교 환경에서 공용 폴더나 D 드라이브에 설치해야 하는 경우 Browse 버튼을 눌러 원하는 폴더를 선택하기 → 한글/띄어쓰기가 들어간 경로는 설치 후 오류 가능성이 있으므로 피하는 것이 좋음 → AppData 폴더는 숨김 폴더라서 평소 탐색기에서는 보이지 않을 수 있으므로, 보고 싶은 경우에는 탐색기 상단 메뉴에서 보기 -> 표시 -> 숨긴 항목을 체크하면 확인할 수 있음 → ③-1에서 Install Now를 클릭하거나, ③-3에서 Install을 클릭하면 PC마다 다를 수 있지만 보통 1~3분 안에 끝남 → 설치가 완료되고 완료 창에서 Setup was successful이 보이면 설치가 성공이 됨 설치가 완료된 후의 성공 화면 → 설치가 완료된 후의 창을 보면 'Disable path length limit'가 보이면 Windows의 경로 260자 제한을 풀어, 향후 패키지 설치 및 프로젝트 경로가 길어져도 오류가 감소하므로, 보이면 클릭하기 (관리자 권한 팝업이 뜨면 예(Yes)를 클릭해야 하며, 적용을 위해 재부팅이 필요할 수 있음) → 버튼이 안 보인다면 정책이 적용되어 이미 해제돼 있거나 조직 정책으로 숨겨진 경우일 수 있으므로, 나중에 필요하면 그룹 정책/레지스트리에서 LongPathsEnabled=1로 켤 수 있음 → Windows 키 + R을 눌러서 실행 창이 뜨면 cmd라고 입력하고 엔터를 누르면 검은색(또는 어두운 색) 창이 열림 → 이 방법이 낯설다면 시작 버튼(윈도우 아이콘)을 클릭하여 검색창에 cmd를 입력하여 명령 프롬프트 실행 방법도 가능 → 버전을 확인하는 명령어인 1-1 코드를 실행하면 자신이 다운로드를 받아서 설치한 Python 버전을 확인 할 수 있음 ※ 안 보일 때 빠른 점검 방법 → 방금 설치했다면 CMD를 닫았다가 다시 열고 다시 시도하기 → 계속 안 되면 Windows 전용 런처도 확인하여 py는 정상인데 python만 안 되면 PATH 미설정 가능성이 큼 → python을 입력했더니 Microsoft Store가 뜬다면 Windows 설정 -> Apps -> App execution aliases에서 python.exe/python3.exe 토글을 끄기 → py마저 '인식되지 않음'이면 설치 때 'Install launcher (py.exe)' 옵션이 빠졌을 수 있음 ※ 참고(macOS/Linux) → 대부분 python 대신에 python3을 사용하므로, 1-1 코드에서 python 대신에 python3을 사용해야 함 3 대화형 모드 실행 (실행 테스트) → Python이 정상적으로 설치되었는지 명령 프롬프트(cmd)에 1-3 코드를 입력 하기 → 성공하면 1-3 결과와 같이 Python 대화형 모드(Interactive Mode)가 열리면서 앞에 >>> 표시가 보임 → 대화형 모드를 끝내려면 1-4 코드를 입력하거나 Windows는 Ctrl + Z를 누른 후 엔터를 눌러야 함 ※ macOS/Linux는 Ctrl + D를 입력하면 Python 대화형 모드를 끝낼 수 있음 4 설치된 위치 확인 (선택 사항) → Python 실행 파일이 어디에 설치되었는지 확인하고 싶다면, 명령 프롬프트에서 1-5 코드를 입력하면 실제 Python 실행 파일이 설치된 경로를 보여줌 → 경우에 따라 py 명령어를 쓰는 분들도 있는데, where py는 보통 Windows 시스템 폴더를 가리킬 수 있어 초보자가 보기엔 혼란스러울 수 있음 → 1-5 결과를 보면 python 경로가 2개 나오는 데, 첫 번째 것이 내가 실제로 설치된 Python 실행 파일이며, 두 번째 것은 Microsoft Store용 Python 실행 파일임 ※ 만약에 두 번째 경로를 지우고 싶은 경우 → 먼저 Windows 검색창에 환경 변수라고 입력하여 나오는 화면에서 '시스템 환경 변수 편집'을 클릭하기 시스템 환경 변수 편집을 클릭하여 나온 화면 → 바로 위의 화면에서 아래에 있는 '환경 변수(N)...' 버튼을 클릭하여 환경 변수 창을 열기 → 환경 변수 화면을 보면 두 구역이 있는데 위쪽 구역의 PATH 항목을 선택한 뒤 '편집'을 클릭하기 → PATH 안에서 'C:\Users\사용자이름\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps' 혹은 '%USERPROFILE%\AppData\Local\Microsoft\WindowsApps' 경로를 찾아서 삭제하고 확인을 눌러 모든 창을 닫고 저장하기

→ 명령 프롬프트를 새로 열고, 1-5 코드를 입력하면 설치한 Python 경로만 나옴 → Python에서 라이브러리를 설치하고 관리하는 표준 도구 → 데이터 분석을 할 때 사용하는 pandas, 웹 개발에 필요한 Django 같은 라이브러리를 pip로 쉽게 설치할 수 있음 → pip를 사용하면 단 한 줄의 명령어로 라이브러리를 설치, 업데이트, 삭제할 수 있기 때문에 Python을 배우고 활용하는 과정에서 꼭 필요한 기본 도구라고 할 수 있음 → 시작 메뉴에서 'cmd' 또는 'PowerShell'을 검색하여 실행하기 → 먼저 파이썬이 사용하는 pip를 확실히 가리키는 방식인 2-1 코드를 시도하여 안 되면 Windows 기본 런처 명령어인 2-2 코드를 실행을 하고, 둘 다 잘 되면, 그다음부터 편의상 간단한 2-3 코드를 실행하기 2-1, 2-2, 2-3 결과 2-1 결과랑 2-2 결과랑 2-3 결과는 순서대로 나왔으며, 결과는 같게 나옴 3 pip가 동작하지 않을 때 해결 방법 1) pip 명령어가 안 먹히는 경우 → 'pip'은(는) 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램 또는 배치 파일이 아닙니다.라는 오류가 뜨면, 보통 Python 설치 시 'Add Python to PATH' 옵션을 체크하지 않았거나 환경 변수에 pip 실행 파일 경로가 등록되지 않았을 때 발생함 → 먼저 명령 프롬프트에 2-1 코드를 입력하여 pip 버전이 출력이 되면 설치는 되어 있는 상태임 → pip를 우회하여 실행하는 방법은 2-4 구조를 입력하면 정상적으로 동작함 → pip 자체가 설치되지 않은 경우에는 2-5 코드를 cmd에 입력하고 난 후, 2-1 코드를 cmd에 입력하여 2-1 결과가 나오는지 확인 → 근본적으로 해결하려면 Windows에서 내 PC -> 속성 -> 고급 시스템 설정 -> 환경 변수 메뉴로 이동하여 사용자 변수 / 시스템 변수의 Path 항목에 아래 두 경로인 2-6 구조를 추가하고 저장한 후 새로 cmd 창을 열고 2-1 코드를 입력하여 2-1 결과가 나오는지 확인 2) pip 자체가 설치되지 않은 경우 → ensurepip은 Python에 포함된 모듈로, pip가 빠져 있을 때 다시 설치해주므로, 2-7 코드를 cmd에 입력하기 → pip도 주기적으로 최신 버전으로 업데이트 하는 것이 좋으므로, 2-7 코드를 cmd에 적어서 실행하기 3) 더 이상 필요 없는 패키지 삭제 ⑥ 개발 도구(IDE) 선택 1 VSCode ( Visual Studio Code ) → Microsoft에서 만든 무료 코드 에디터로, ​ 현재 전 세계 개발자들이 가장 많이 사용하는 도구 → Python 확장 프로그램(Extension)을 설치하면 자동완성, 코드 추천, 디버깅, 터미널을 통한 가상환경 실행까지 가능하므로, Python을 처음 배우는 분들에게도 아주 적합함 → 가볍고 빠르며, 다양한 언어를 지원하며, 수많은 확장 기능을 제공함 → 설치 직후에는 바로 Python 실행이 안 되고, 반드시 Python 확장 프로그램을 추가해야 해서 완전 입문자에게는 처음에 살짝 헷갈릴 수 있음 → 처음 시작하지만, 앞으로도 꾸준히 프로그래밍을 이어가고 싶은 분들에게 추천함 → Python 전용 IDE 로, JetBrains에서 개발한 툴로, Python 프로그래밍에 특화되어 있어, 자동완성, 디버깅, 코드 리팩토링, 가상환경 관리 같은 기능이 강력 함 → 학습이나 기본적인 Python 개발에 충분한 Community(무료)와 Django/Flask 같은 웹 개발, 데이터베이스, 과학 계산 등 고급 기능을 제공하는 Professional(유료)가 있음 → Python 개발에 최적화되어 있고, 프로젝트 관리, 디버깅, 테스트 기능이 강력하며, 웹 프레임워크 및 데이터 과학 라이브러리를 지원함 → VSCode보다 무겁고 실행 속도가 느릴 수 있으며, 처음 설치 시 용량이 크고, 저사양 PC에서는 다소 부담이 됨 → Python만 집중적으로 배우고 싶거나, 큰 규모의 프로젝트를 다루려는 분들에게 추천함 3 Jupyter Notebook → 데이터 분석과 머신러닝 분야에서 가장 많이 쓰이는 Python 개발 도구 → 코드를 셀 단위로 실행할 수 있어서, 실행 결과를 한눈에 확인하면서 공부하기 좋으며, 특히 그래프나 표 같은 데이터 시각화 결과를 바로 확인할 수 있어 학습에 유리함 → 내 컴퓨터에 설치해서 웹 브라우저로 실행하는 방식이며, 또는 Google Colab 같은 온라인 서비스에서도 사용할 수 있음 → 실행 결과와 시각화 결과를 즉시 확인이 가능하며, 기초 학습과 데이터 실습에 최적화되어 있음 → 여러 파일을 다루는 프로젝트나 일반적인 프로그램 개발에는 적합하지 않음 → 데이터 분석, 인공지능, 머신러닝에 관심 있는 분들에게 추천함 4 IDLE (Python 기본 제공 도구) → Python을 설치하면 자동으로 함께 설치되는 기본 개발 도구 → 별도로 설치할 필요가 없으며, 가볍고 바로 실행할 수 있음 → 기능이 제한적이라 간단히 Python을 맛보거나 연습하기에는 좋지만 장기적으로 프로젝트나 본격적인 개발을 하기에는 불편함이 많음 → Python을 바로 설치하고 '바로 코드를 실행해보고 싶다!' 하는 분들에게 추천함 5 어떤 걸 선택해야 할까? → 처음 시작한다면 가볍고 설치가 간단하며, 다양한 확장 프로그램을 통해 Python 개발에 꼭 맞게 쓸 수 있어서, 프로그래밍을 처음 시작하는 분들에게 가장 무난한 VSCode를 추천함 → 코드 자동완성, 디버깅, 프로젝트 관리 기능이 뛰어나서 Python 프로젝트를 본격적으로 하고 싶을 때 PyCharm을 추천함 → 코드를 실행하면서 바로 결과를 확인할 수 있고, 시각화와 문서 정리가 편리해 데이터 분석과 머신러닝에 가장 적합한 것은 Jupyter Notebook를 추천함 → 별도 설치 없이 'Python 문법 맛보기'용으로만 쓰고 싶으면 IDLE를 추천함 ⑦ (선택) 가상환경 ( virtual environment ) 설정 → 프로젝트마다 독립된 Python 실행 공간을 만들어주는 기능 → 프로젝트별로 필요한 라이브러리와 버전을 따로 관리할 수 있어서, 서로 다른 프로젝트가 충돌하지 않음 → 쉽게 말해, 각 프로젝트만을 위한 전용 Python 방을 만들어주는 것임 2 Windows를 기준으로 가상환경 만들기 → 원하는 폴더에서 명령 프롬프트(CMD)나 PowerShell을 실행하여 3-1 명령어를 실행 → python은 Python 실행 명령어로 설치된 방식에 따라서 python 대신에 py를 사용해야 할 수 있음 → -m venv는 가상환경 생성 모듈을 실행 → myenv는 새로 만들 가상환경 폴더 이름으로 원하는 이름으로 자유롭게 변경이 가능 → 실행 후, 자신이 선택한 폴더에 'myenv' 폴더가 생기면 가상환경 생성이 성공함 cmd에 3-1 명령어를 입력하여 실행 cmd로 만든 가상환경 폴더 1) Windows에서 cmd로 가상환경 활성화하기 cmd로 가상환경 활성화한 화면 2) PowerShell로 가상환경 활성화하기 3-3 명령어로 관리자 권한으로 실행한 PowerShell로 접속하여 보안 정책을 완화하기 관리자 권한으로 실행한 PowerShell에서 보안 정책을 완화한 화면 PowerShell로 가상환경을 활성화한 화면 → 명령프 프롬프트에 3-5 명령어를 입력하기 → deactivate는 가상환경을 삭제하는 것이 아니라 단순히 빠져나오는 것임 → 나중에 다시 필요하면 해당 프로젝트 폴더에서 가상환경을 활성화하는 방법을 사용하여 활성화하면 됨 5 가상환경 안에서 패키지 설치 → 가상환경을 켜 놓고 설치하는 패키지는 그 가상환경 전용 개인 책장에만 들어감 → 3-6 명령어를 실행하면 requests 라이브러리는 myenv 내부 폴더에만 설치되고 다른 프로젝트에서는 이 라이브러리를 쓸 수 없음 → 이렇게 하면 프로젝트별로 필요한 라이브러리 버전이 달라도 서로 충돌하지 않음 6 가상환경 삭제 (원할 경우) → 가상환경을 더 이상 사용하지 않는다면, Windows 탐색기에서 가상환경 폴더를 찾아서 마우스 오른쪽을 클릭하여 삭제를 한 후 휴지통에서 완전히 제거하기 ⑧ 자주 묻는 질문 (FAQ) 1 Python 버전 관리 팁 → Python은 자주 업데이트가 되서 프로젝트마다 요구 버전이 다를 수 있음 → macOS/Linux는 pyenv로 여러 버전을 설치하고 전환하면 편함 → Windows는 pyenv 대신 pyenv-win을 사용할 수는 있지만, 초보자에겐 py가 더 쉬우므로, 기본 Python 런처 py로 버전을 골라 실행하면 간단함 → 초보자라면 우선 Python의 최신 안정 버전 하나만 설치해서 시작 하고, 필요해지면 그때 버전을 추가 하면 됨 2 여러 버전이 설치되어 있는데, 어떻게 관리하나요? → PC에 Python 2와 3이 동시에 있거나, Python 3.9 / 3.11 등 여러 버전이 설치될 수 있으므로, 어떤 버전을 실행할지 명령어로 지정해줘야 함 → Windows에서 python은 기본적으로 Python 3을 실행하며, py -3.9는 Python 3.9를 실행함 → Mac / Linux는 python은 환경마다 Python 2.x 또는 Python 3.x를 실행하며, python3은 Python 3을 실행하고, python3.10 또는 python3.11은 특정 버전을 실행함 → 여러 버전을 자주 사용해야 할 때는 가장 안전한 방법으로 프로젝트별로 독립된 실행 환경을 만들어두면 버전 충돌 걱정 없이 사용할 수 있으므로, 가상환경(venv)을 활용하는 것 임 3 pip와 pip3 차이가 뭐예요? → pip는 Python 패키지를 설치하는 프로그램 → 예전에는 Python 2와 Python 3이 동시에 많이 쓰였기 때문에, 구분을 위해 Python 2용은 pip, Python 3용은 pip3라고 부르기도 했지만, 지금은 Python 2 지원이 끝났기 때문에 대부분 환경에서는 pip가 곧 Python 3용 → Windows에서 보통 pip는 Python 3 이고, macOS/Linux는 Python 2와 Python 3이 같이 설치돼 있으면, pip는 Python2, pip3는 Python 3일 수 있음 4 Python 실행이 안 되는데 어떻게 하나요? → 터미널(명령 프롬프트)에 python이라고 입력했는데 'python은 내부 또는 외부 명령, 실행할 수 있는 프로그램이 아닙니다'라는 메시지가 뜨는 경우가 있음 → Python이 설치는 되었지만, 컴퓨터가 그 위치를 못 찾아서 생기는 문제로, 설치 과정에서 'Add Python to PATH' 옵션을 체크하지 않았을 가능성이 가장 큼 → Python을 재설치하면서 설치 첫 화면에서 반드시 'Add Python to PATH'를 체크한 뒤 설치 하거나, 환경 변수에서 직접 Python 경로를 추가 해야 함 5 Python 설치 용량이 너무 커요. 다 필요한 건가요? → 처음 Python을 설치할 때 여러 체크박스 옵션이 보이는데, 대부분은 그대로 두는 게 가장 안전 함 → 단, 저장공간이 부족하다면 Documentation, Test Suite는 빼도 전혀 문제가 없음 6 Windows와 Mac 설치 차이가 있나요? → Windows는 설치할 때 반드시 'Add Python to PATH'를 체크하기 → Mac(macOS)은 'Homebrew'를 설치한 뒤 'brew install python'으로 최신 Python 3을 설치하는 것을 추천함 → Linux(Ubuntu 등)는 터미널에서 'sudo apt install python3'을 입력하면 설치됨 ※ 내가 정리한 내용들을 아래 링크에 모아놓고 있으니, 원하시는 분들은 아래 링크에 접속하여 자신이 원하는 부분을 알아가세요. https://m.blog.naver.com/math717/223839406931 내 블로그를 많은 사람들이 네이버를 중심으로 많이 찾고 있다. 하지만 내가 작성하고 있는 글이 점점 많아... m.blog.naver.com