[Python 실행 가이드 5] pip와 Python 패키지

안녕하세요.
이전 글에서는 Python 가상 환경(Virtual Environment)을 만들고, 활성화/비활성화하는 방법까지 알아보았죠?

2025.06.23 - [Data & AI/Python Coding] - [Python 실행 가이드 4] 가상 환경(Virtual Environment)

[Python 실행 가이드 4] 가상 환경(Virtual Environment)

가상 환경이 준비되면, 내가 원하는 라이브러리들을 설치해서 본격적으로 Python 개발을 시작할 수 있어요.

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패키지(Package) 란?
Python에서 누군가가 미리 만들어 놓은 기능의 묶음입니다.
예를 들어,

- pandas: 데이터 분석을 쉽게 해주는 라이브러리
- maplotlib: 그래프 시각화 라이브러리
- flask: 웹 서버 개발 라이브러리
- openpyxl: 엑셀 파일 처리 라이브러리

등등 이렇게 외부 기능들을 모아놓은 것을 패키지(Package)라고 부른답니다.

그렇다면 이 패키지들을 어떻게 설치할까요?
바로 Python의 패키지 설치 도구인 pip를 사용합니다!

pip 란?
Python 패키지를 설치하고 관리하는 도구입니다.
우리가 필요한 라이브러리를 찾아서 설치하거나 삭제하고, 버전을 관리할 수도 있습니다.

이제 pip 기본 명령어들을 알아보겠습니다.
아래 표는 pandas 패키지를 예시로 정리한 pip 기본 명령어입니다.

명령어	설명
pip install pandas	pandas 설치
pip uninstall pandas	pandas 삭제
pip install pandas==1.5.3	pandas 특정 버전 설치(예: 1.5.3 버전)
pip install --upgrade pandas	pandas 최신 버전으로 업그레이드
pip list	현재 설치된 패키지 목록 확인

*주의: 시스템 전체에 설치되는 것을 방지하려면 반드시 가상환경을 activate 한 후 pip 명령어를 실행해야 합니다!

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이제 간단하게 실습을 해보겠습니다.

1. 가상환경 활성화
    - 이전 글에서 가상환경을 생성하고 활성화하는 방법을 알아보았었죠? 그 때 생성한 가상환경을 activate 해줍니다!

가상환경 활성화

2. pip install 명령어를 통한 pandas 설치
    - 이제 pip install pandas 명령어를 통해 pandas를 설치해봅시다.

pip install pandas

    - 잘 설치된 것을 확인할 수 있죠?

3. pip list 명령어를 통한 설치 확인
    - pandas 설치가 완료되었다면 잘 설치가 되었는지 확인을 해봅시다.

pip list

    - pandas가 잘 설치된 것을 확인할 수 있습니다.

4. pip install --upgrade 명령어를 통한 특정 버전 설치
    - 이번엔 matplotlib의 3.7.1 버전을 지정해서 설치해보겠습니다.

pip install matplotlib==3.7.1

5. 버전 업그레이드
    - matplotlib 패키지 업그레이드를 진행해보겠습니다.

pip install --upgrade matplotlib

    - 아래를 잘 보시면, 3.7.1 버전의 matplotlib이 uninstall 되었고, 3.10.3 버전이 성공적으로 설치되었다는 것을 볼 수 있습니다.

6. pip uninstall 명령어를 통한 패키지 삭제
    - 일단 삭제하기 전 pip list를 통해 설치된 패키지들을 확인해보겠습니다.

matplotlib 설치 확인

    - 이제 matplotlib 패키지를 삭제해봅시다.

pip uninstall matplotlib

    - 삭제 후 pip list를 통해 삭제가 잘 진행되었는지 확인해보겠습니다.

matplotlib 삭제 확인

    - matplotlib 패키지가 잘 삭제된 것을 확인할 수 있죠?

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자, 이렇게 실습을 진행하면서 의문인 점이 하나 있었을텐데요.
pandas 설치 후에 pip list를 통해 확인한 설치 패키지 목록 이미지를 다시 볼까요?

해당 이미지를 보면, pandas만 설치했는데도 여러 패키지가 같이 설치된 것을 볼 수 있습니다. 왜일까요?
이유를 말씀드리겠습니다!

pandas는 단독으로 작동하지 않습니다. 내부적으로 다양한 기능을 수행하기 위해 다른 패키지들을 의존성(dependency)으로 불러옵니다!
그래서 pip install pandas 명령어를 입력하면, 자동으로 필요한 다른 패키지들도 함께 설치됩니다!

pandas와 함께 설치된 패키지들에 대해 간단히 설명드리자면, 아래와 같습니다.
    - numpy: 숫자 계산을 위한 핵심 라이브러리 (pandas 내부 사용)
    - pypthon-dateutil: 날짜 계산 처리용 유틸리티 (pandas의 datetime 기능 지원)
    - pytz, tzdata: 전 세계 시간대 관련 데이터 제공
    - six: Python 2&3 호환 지원용 패키지

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여러분들은 Python 개발을 위한 필수 요소들 중 pip 사용법을 익히셨습니다.
이제 여러분들만의 가상환경 안에서 필요한 패키지를 직접 설치하고 관리할 수 있게 되었습니다!
다음 글에서는 pip 명령어 한줄한줄 입력하는 것 외에도 requirements.txt 파일을 통해 여러 패키지를 한 번에 설치하고 관리하는 방법에 대해 알려드리겠습니다.

그럼 다음 글에서 뵙겠습니다!
감사합니다. 뿅 ㅇ_<☆