jupyter lab설치

Windows 환경 Python + venv + JupyterLab 설치 가이드

교육 대상: Python 초보자 | 운영체제: Windows 10/11 | 실습 환경: PowerShell 또는 CMD

1. 설치 개요

Windows 환경에서 Python을 설치하고, 가상환경(venv)을 생성한 후 JupyterLab을 실행하는 과정입니다.

Python 설치

venv 생성

JupyterLab 설치

실행 및 실습

항목내용

운영체제	Windows 10 / 11
Python	Python 3.13 권장 (64bit)
가상환경	venv (Python 기본 제공)
개발환경	JupyterLab
설치 방식	pip
실습 폴더	C:\AI_Training
예상 소요 시간	약 15~25분

2. Python 설치

① Python 다운로드

공식 사이트에 접속합니다.

Python Windows 공식 다운로드

1. Python 3.13.x의 Windows installer (64-bit)를 다운로드합니다.

2. 다운로드한 설치 파일을 실행합니다.

3. 설치 화면에서 Add python.exe to PATH를 체크합니다.

4. Install Now를 선택하여 설치합니다.

 

 

설치 화면 예시 — PATH 등록 옵션을 확인합니다. 설치 프로그램 버전에 따라 화면은 다를 수 있습니다.

② Python 설치 확인

CMD 또는 PowerShell을 새로 실행한 후 다음 명령어를 입력합니다.

python --version

정상 결과 예시:

Python 3.13.x

pip 설치 확인:

python -m pip --version

정상적으로 버전 정보가 출력되면 설치가 완료된 것입니다.

3. 실습 프로젝트 폴더 생성

CMD 또는 PowerShell에서 다음 명령어를 실행합니다.

mkdir C:\AI_Training
cd C:\AI_Training

현재 폴더 확인:

pwd

CMD에서는 cd만 입력해도 현재 경로를 확인할 수 있습니다.

4. Python 가상환경(venv) 생성

① venv 개념

venv는 프로젝트별로 Python 패키지를 독립적으로 관리하기 위한 가상환경입니다.

예를 들어 프로젝트 A와 프로젝트 B에서 서로 다른 패키지 버전을 사용할 수 있습니다.

② 가상환경 생성

python -m venv .venv

생성된 폴더 구조:

C:\AI_Training
 └── .venv
      ├── Scripts
      ├── Lib
      └── pyvenv.cfg

③ 가상환경 활성화

CMD를 사용하는 경우

.venv\Scripts\activate.bat

PowerShell을 사용하는 경우

.\.venv\Scripts\Activate.ps1

정상 활성화 결과:

(.venv) C:\AI_Training>

명령 프롬프트 앞에 (.venv)가 표시되면 가상환경이 활성화된 것입니다.

④ PowerShell 실행 정책 오류 발생 시

다음과 같은 오류가 발생할 수 있습니다.

running scripts is disabled on this system

PowerShell에서 현재 프로세스에 한하여 실행 정책을 변경합니다.

Set-ExecutionPolicy -Scope Process -ExecutionPolicy Bypass

그다음 다시 활성화합니다.

.\.venv\Scripts\Activate.ps1

이 설정은 해당 PowerShell 프로세스에만 적용됩니다. 조직 보안 정책으로 제한된 PC에서는 임의 변경하지 말고 CMD의 activate.bat를 사용하거나 관리자에게 문의합니다.

5. JupyterLab 설치

반드시 venv가 활성화된 상태에서 실행합니다.

① pip 업그레이드

python -m pip install --upgrade pip

② JupyterLab 설치

python -m pip install jupyterlab

③ 데이터 분석 패키지 설치

코레일 교육 실습에 필요한 기본 패키지를 함께 설치합니다.

python -m pip install pandas numpy matplotlib openpyxl requests

LLM 및 RAG 실습을 진행하는 경우 추가 설치합니다.

python -m pip install openai python-dotenv faiss-cpu

Streamlit 실습을 진행하는 경우:

python -m pip install streamlit

④ 설치 확인

python -m jupyterlab --version

설치된 패키지 목록:

python -m pip list

6. JupyterLab 실행

① 실행 명령어

가상환경이 활성화된 상태에서 실행합니다.

jupyter lab

또는 다음 명령어를 사용합니다.

python -m jupyterlab

② 웹브라우저 실행

정상 실행되면 기본 웹브라우저가 자동으로 열립니다.

 

 

jupyterlab.readthedocs.io

JupyterLab 실행 화면 예시

일반적으로 다음 주소에서 실행됩니다.

http://localhost:8888/lab

8888 포트가 사용 중이면 다른 포트가 자동으로 선택될 수 있습니다. 브라우저가 열리지 않으면 터미널에 출력된 토큰 포함 URL을 사용합니다.

③ Notebook 생성

1. JupyterLab 화면에서 Python 3 (ipykernel)을 선택합니다.

2. 새로운 Notebook이 생성됩니다.

3. 파일 이름을 01_python_test.ipynb로 변경합니다.

4. 코드 입력 후 Shift + Enter로 실행합니다.

7. Python 기본 실행 실습

실습 1. Python 동작 확인

# Python 기본 출력print("Hello Python!")print("코레일 AI 교육을 시작합니다.")

실행 결과:

Hello Python!
코레일 AI 교육을 시작합니다.

실습 2. Python 버전 및 실행 환경 확인

import sys# Python 버전 출력print("Python 버전:", sys.version)# 현재 사용 중인 Python 실행 경로print("Python 경로:", sys.executable)

Python 경로에 다음과 같이 .venv가 포함되어 있으면 올바른 가상환경을 사용하는 것입니다.

C:\AI_Training\.venv\Scripts\python.exe

실습 3. Pandas 데이터 분석

import pandas as pd# 코레일 열차 이용객 예제 데이터data = {    "열차종류": ["KTX", "ITX-새마을", "무궁화호"],    "이용객수": [1500, 800, 600]}# 데이터프레임 생성df = pd.DataFrame(data)# 표 출력display(df)# 전체 이용객 수 계산print("전체 이용객:", df["이용객수"].sum())

실행 결과:

열차종류이용객수

KTX	1,500
ITX-새마을	800
무궁화호	600

전체 이용객: 2,900명

실습 4. 데이터 시각화

import matplotlib.pyplot as plt# 영문 레이블로 기본 그래프 확인train_types = ["KTX", "ITX", "Mugunghwa"]passengers = [1500, 800, 600]plt.bar(train_types, passengers)plt.title("Train Passengers")plt.xlabel("Train Type")plt.ylabel("Passengers")plt.show()

열차별 이용객 수 (가상 데이터)

무궁화호

이용객 수600

04008001,2001,600KTXITX-새마을무궁화호

 

8. 교육 종료 후 재실행 방법

최초 설치는 한 번만 진행하면 됩니다. 다음 수업부터는 아래 순서로 실행합니다.

CMD 기준 재실행 명령어

복사

cd C:\AI_Training
.venv\Scripts\activate.bat
jupyter lab

JupyterLab 종료 시에는 실행한 터미널에서 Ctrl + C를 누르고 종료를 확인합니다.

가상환경 종료:

deactivate

9. 자주 발생하는 오류와 해결 방법

오류원인해결 방법

python 명령어 인식 불가	PATH 설정 문제	Python 재설치 시 PATH 체크 또는 py 명령어 확인
pip 명령어 인식 불가	PATH 문제	python -m pip 사용
Activate.ps1 실행 불가	PowerShell 실행 정책	CMD 사용 또는 Process 범위 정책 변경
No module named jupyterlab	패키지 미설치 또는 다른 Python 사용	venv 활성화 후 재설치
브라우저가 열리지 않음	자동 브라우저 실행 실패	터미널에 표시된 Jupyter URL 접속
8888 포트 충돌	기존 프로세스 사용 중	jupyter lab --port 8889
Notebook 패키지 인식 불가	Kernel과 venv 불일치	sys.executable 확인 후 Kernel 변경

10. 최종 설치 점검표

설치 완료 확인

0 / 6 완료

 

Python 버전이 정상 출력된다.

C:\AI_Training 폴더가 생성되었다.

venv 가상환경이 활성화된다.

JupyterLab이 정상 실행된다.

Python Notebook 생성 및 실행이 가능하다.

Pandas 데이터 분석 예제가 실행된다.

교육 운영 권장사항: 모든 교육생이 동일한 Python 버전과 패키지 구성을 사용하도록 통일하는 것이 좋습니다. 특히 5일 과정에서 Python → Pandas → Streamlit → LLM API → AI Agent → RAG 순서로 진행한다면, 첫날 모든 필수 패키지를 설치하고 이후에는 동일한 .venv 환경을 유지하는 방식을 권장합니다.