VSCode와 Jupyter Notebook의 차이

최근 들어 Visual Studio Code(VSCode)를 활용해 Python 작업을 하면서 한 가지 의문이 떠올랐다.
VSCode에서는 Jupyter Notebook과 같은 .ipynb 파일을 사용할 수 있다.

그렇다면 과연 VSCode가 Jupyter Notebook을 완전히 대체할 수 있을까?라는 생각이 들었습니다.

대부분의 기능을 사용할 수 있는 VSCode가 아닌 Jupyter Notebook을 사용하는 메리트는 무엇일까..

이를 해결하기 위해 이것저것 알아보았다.

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1. 로컬 개발 환경과 IPython Notebook의 시작

책으로 공부를 하던 중, "로컬 개발 환경"이라는 용어가 나왔다.

이 용어가 구체적으로 무엇을 의미하는지, 그리고 Jupyter Notebook의 장점은 무엇인지 먼저 정리할 필요가 있었다.

• 로컬 개발 환경이란? 로컬 개발 환경은 자신의 컴퓨터에서 모든 개발 작업을 수행하는 환경을 말한다. 인터넷 없이도 작업이 가능하며, 모든 소프트웨어와 라이브러리를 직접 설치해 관리한다.
• Jupyter Notebook의 장점
  • 코드 실행 결과를 즉시 확인할 수 있고, 마크다운을 통해 설명을 추가할 수 있어 코드와 문서를 통합 관리 가능.
  • Python뿐만 아니라 R, Julia 등 다양한 언어를 지원.
  • 데이터 시각화 결과를 실시간으로 확인할 수 있어 데이터 분석에 적합.
  • 파일을 .ipynb 형식으로 저장해 협업과 공유가 용이.

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2. IPython과 Jupyter Notebook의 차이

같은 책에서 "IPython 셀 실행"에 대한 설명에서 의문점이 생겼다. 터미널 기반에서 대화하듯 실행 결과를 보여주는 예제는 내가 알고 있는 Jupyter Notebook의 깔끔한 GUI와는 달랐다. 마치 터미널에서 조작하는 듯한 투박한 모습이었다.

나는 IPython과 Jupyter Notebook의 차이를 알아보았다.

• IPython
  • Python 코드를 대화형으로 실행할 수 있는 터미널 기반 인터페이스.
  • 주로 빠른 코드 테스트와 디버깅에 활용.
• Jupyter Notebook (.ipynb)
  • IPython을 기반으로 발전한 웹 기반 도구로, 코드, 텍스트, 시각화 결과를 통합적으로 관리 가능.
  • VSCode에서도 Jupyter Extension을 통해 .ipynb 파일을 열어 작업할 수 있음.

결론적으로, IPython은 간단한 코드 테스트에 적합하고, Jupyter Notebook은 데이터 분석과 문서화에 더 적합하다는 점을 알게 되었다.

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3. VSCode에서 Jupyter Notebook 사용

ipynb형식과 IPython, Jupyter Notebook 등에 대해 공부하던 중, 자연스럽게 VSCode에서 사용하던 ipynb 파일이 떠올랐다. VSCode에서 Jupyter Extension을 설치하면 Jupyter Notebook의 기능을 사용할 수 있었고, 나는 지금까지 그 기능을 사용하고 있었던 것이다. 여기서 나는
"VSCode에서 .ipynb 파일을 사용할 수 있다면, 굳이 Jupyter Notebook을 사용할 필요가 있을까?"

라는 의문이 떠올랐고, 이를 해결하기 위해 두 도구를 비교해 보았다.

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4. VSCode와 Jupyter Notebook의 비교

두 도구는 서로 다른 강점을 가지고 있었다.

VSCode의 장점

• 다양한 프로그래밍 언어와 파일 형식을 지원하며, 대규모 프로젝트에도 적합.
• Git과 같은 버전 관리 도구와 연동하여 협업이 용이.
• Jupyter Extension을 통해 .ipynb 파일을 실행하면서도 통합 개발 환경(IDE)으로 활용 가능.

Jupyter Notebook의 장점

• 간단한 설치와 직관적인 인터페이스로 데이터 분석 초보자에게 적합.
• 웹 기반으로 작동하여 클라우드 환경(Google Colab 등)과의 호환성이 우수.
• 교육, 발표, 협업에서 더 자연스럽고 직관적인 활용 가능.

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5. 정리 및 최종비교

결국 VSCode와 Jupyter Notebook은 각기 다른 상황에서 더 적합하게 활용될 수 있다는 결론에 도달했다.

• VSCode가 적합한 경우:
  • 여러 언어와 기술 스택을 사용하는 대규모 프로젝트.
  • Git과 같은 협업 도구를 적극적으로 활용해야 하는 경우.
• Jupyter Notebook이 적합한 경우:
  • 데이터 분석, 머신러닝 실험, 교육 및 발표 자료 작성.
  • 클라우드 환경에서 빠르고 간단하게 작업할 때.

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이번 기회로 Jupyter Notebook과 VSCode의 특성과 차이점을 이해할 수 있었다. 특히, 작업 유형과 환경에 따라 두 도구를 병행해서 사용하는 것이 가장 효율적이라는 점을 확인할 수 있었다.