Python 개발 환경

Ubuntu 26.04은 기본적으로 Python 3.14을 배송합니다(26.04.1 이미지의 3.14.3). 이 기사에서는 다중 버전 및 가상 환경 관리를 통해 완전한 Python 개발 환경을 설정하는 방법을 다룹니다.

시스템 Python

시스템 Python 버전을 확인하세요.


python3 --version

필수 개발 패키지를 설치합니다:


sudo apt update
sudo apt install python3-pip python3-venv python3-dev build-essential -y

Warning

Ubuntu 26.04은 PEP 668을 따릅니다. Python 시스템은 “외부 관리”로 표시되어 있으므로 pip install을 시스템 환경에 직접 연결할 수 없습니다. 그렇게 하면 externally-managed-environment 오류가 발생합니다. 항상 가상 환경(venv/conda) 내에 설치하거나 독립형 CLI 도구용으로 pipx를 사용하세요.

Python 3.14 및 기타 버전 사용

기본적으로 python3은 Python 3.14(26.04.1 이미지의 3.14.3)을 가리킵니다. 현재 버전을 확인하세요:


python3 --version
# Python 3.14.3

3.13 또는 3.12와 같은 이전 버전이 필요한 경우(예: 타사 패키지가 아직 3.14을 지원하지 않기 때문에) deadsnakes PPA 또는 pyenv를 사용하여 설치하세요. python3 시스템을 교체하지 마십시오. 시스템 툴링이 손상될 수 있습니다.

아직 저장소에 없는 이전 버전이나 최신 버전이 필요한 경우 deadsnakes PPA를 사용하세요.


sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
sudo apt update
 
# For example, install 3.12
sudo apt install python3.12 python3.12-venv -y
python3.12 --version

Note

여러 python3.x 버전을 설치해도 python3이 가리키는 버전은 변경되지 않습니다. 전역/프로젝트 버전을 유연하게 전환해야 하는 경우 pyenv를 사용하세요(아래 설명).

venv로 가상 환경 만들기

venv은 Python에 내장된 가상 환경 도구로, 프로젝트 수준 종속성 격리에 권장됩니다.


# Create a virtual environment
python3 -m venv myproject-env
 
# Activate the virtual environment
source myproject-env/bin/activate
 
# Your prompt will now show (myproject-env)
# Install dependencies
pip install requests flask
 
# Export dependencies
pip freeze > requirements.txt
 
# Install from a file
pip install -r requirements.txt
 
# Deactivate the virtual environment
deactivate

pip 패키지 관리

기본 사용법


# Install a package
pip install package-name
 
# Install a specific version
pip install package-name==1.2.3
 
# Upgrade a package
pip install --upgrade package-name
 
# Uninstall a package
pip uninstall package-name
 
# List installed packages
pip list
 
# Find outdated packages
pip list --outdated

중국 미러 소스 구성

중국 본토에서 pip를 사용하는 경우 더 빠른 다운로드를 위해 미러 소스를 구성하는 것이 좋습니다.


pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

또는 ~/.pip/pip.conf을 수동으로 생성합니다.


[global]
index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
trusted-host = pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

일반적인 미러 소스:

청화: https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
알리윤: https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
USTC: https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

pyenv 다중 버전 관리

pyenv를 사용하면 동일한 시스템에 여러 Python 버전을 설치하고 전환할 수 있습니다.

종속성 설치


sudo apt install -y make build-essential libssl-dev zlib1g-dev \
  libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev wget curl llvm \
  libncursesw5-dev xz-utils tk-dev libxml2-dev libxmlsec1-dev \
  libffi-dev liblzma-dev

pyenv 설치


curl https://pyenv.run | bash

~/.bashrc(또는 ~/.zshrc) 끝에 다음을 추가합니다.


export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
eval "$(pyenv virtualenv-init -)"

구성을 적용합니다.


source ~/.bashrc

pyenv 사용


# List installable versions
pyenv install --list | grep "^  3\."
 
# Install a specific version
pyenv install 3.13
pyenv install 3.14
 
# Set the global version (3.14 recommended)
pyenv global 3.14
 
# Set a local version for a project
cd /path/to/project
pyenv local 3.14
 
# List installed versions
pyenv versions

콘다 / 미니콘다

Conda는 데이터 과학에서 널리 사용되는 크로스 플랫폼 패키지이자 환경 관리 도구입니다.

미니콘다 설치


mkdir -p ~/miniconda3
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -O ~/miniconda3/miniconda.sh
bash ~/miniconda3/miniconda.sh -b -u -p ~/miniconda3
rm ~/miniconda3/miniconda.sh

셸을 초기화합니다.


~/miniconda3/bin/conda init bash
source ~/.bashrc

중국 미러 구성


conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
conda config --set show_channel_urls yes

콘다 사용


# Create an environment
conda create -n myenv python=3.14
 
# Activate the environment
conda activate myenv
 
# Install packages
conda install numpy pandas matplotlib
 
# Export an environment
conda env export > environment.yml
 
# Create an environment from file
conda env create -f environment.yml
 
# List all environments
conda env list
 
# Remove an environment
conda env remove -n myenv
 
# Deactivate
conda deactivate

uv: 차세대 패키지 관리자

uv는 Rust로 작성된 매우 빠른 Python 패키지 관리자이며 pip와 호환됩니다.


# Install uv
curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh
 
# Use uv as a pip replacement
uv pip install requests
uv pip install -r requirements.txt
 
# Create a virtual environment
uv venv myenv
source myenv/bin/activate
 
# Manage projects with uv
uv init myproject
cd myproject
uv add flask sqlalchemy
uv run python app.py

권장 프로젝트 구조


myproject/
├── pyproject.toml        # Project configuration (recommended)
├── requirements.txt      # Dependency list
├── src/
│   └── myproject/
│       ├── __init__.py
│       └── main.py
├── tests/
│   └── test_main.py
├── .gitignore
└── README.md

Python 개발 환경을 효율적으로 관리하려면 도구를 현명하게 선택하세요. 간단한 프로젝트의 경우 venv + pip를 권장합니다. 데이터 과학 프로젝트의 경우 Conda가 적합합니다. 속도를 높이려면 uv를 사용해 보세요.