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P2-3.5 파이썬 실행 환경: Colab과 로컬 PC

Section ID: P2-3.5 Version: v2026.07.20

P2-3.1부터 P2-3.4까지는 선형대수(linear algebra)를 수식과 비교 기준 중심으로 봤습니다. 다음 절에서는 NumPy로 벡터(vector), 행렬(matrix), 행렬 곱(matrix multiplication)을 직접 확인합니다. 그 전에 파이썬(Python) 코드를 어디에서 실행하는지 먼저 구분해야 합니다.

이 파트의 초반 실습은 두 실행 환경을 기준으로 설명합니다.

  1. Google Colab은 브라우저에서 바로 실행합니다.
  2. 로컬 PC는 내 컴퓨터의 터미널과 파이썬 설치 환경에서 실행합니다.

따라서 여기서는 Colab 자체를 깊게 배우거나 로컬 설치법을 자세히 다루기보다, 이후 Python/NumPy 실습을 따라가기 위해 코드 셀(code cell)에서 실행하는 명령, 개인 PC 터미널에서 실행하는 명령, 파이썬 코드 안에 쓰는 문장을 구분하는 데 집중합니다.

여기서는 Colab, 로컬 PC, 코드 셀(code cell), 터미널(terminal), import와 설치 명령의 차이를 다시 정리합니다. 3.1부터 3.4까지 수식과 선형대수 구조를 읽었다면, 이제 그 구조를 실제 코드로 옮길 실행 자리를 먼저 정리합니다.

개인 PC에 파이썬을 설치하고 가상환경을 관리하는 방법은 P2-7.1, P2-7.6, P2-7.7, P2-7.8에서 다시 다룹니다. 여기서는 Colab과 로컬 PC의 실행 위치 차이를 먼저 잡습니다. 용어를 다시 빠르게 확인할 때는 개념사전도 함께 봅니다.

이 문서는 2026년 7월 19일 확인한 Google Colab 공식 안내와 FAQ, IPython %pip 문서, pip 사용자 가이드를 기준으로 작성했습니다. Colab은 외부 서비스이므로 앞으로 UI, 사용 조건, 무료 제공 범위, 런타임 정책, 서비스 지속 여부가 바뀔 수 있습니다. 이 절을 읽는 시점에 Colab이 제공되지 않거나 안내와 다르게 보인다면, Google Colab 공식 문서와 현재 서비스 상태를 별도로 확인해야 합니다.

핵심 기준: 파이썬 실행 환경: Colab과 로컬 PC

  • Google Colab을 설치 없는 브라우저 기반 실행 환경으로 이해할 수 있습니다.
  • 로컬 PC 실행을 내 컴퓨터의 터미널과 파이썬 설치 환경에서 실행하는 방식으로 이해할 수 있습니다.
  • Welcome to Colab 안내서를 열어 코드 셀(code cell)을 실행해 볼 수 있습니다.
  • Colab/Jupyter의 %pip가 일반 파이썬 문법이 아니라 매직 명령(magic command)임을 설명할 수 있습니다.
  • Colab 코드 셀 명령과 개인 PC 터미널 명령을 구분할 수 있습니다.
  • 다음 절의 NumPy 예제를 Colab에서 실행할 준비를 할 수 있습니다.

먼저 붙잡을 한 장면

이 절에서 가장 먼저 붙잡아야 할 장면은 NumPy를 쓰려면 어디에 무엇을 입력하는가입니다.

하고 싶은 일 Colab 코드 셀 로컬 PC 터미널 Python 코드
NumPy 설치 %pip install numpy python -m pip install numpy 쓰지 않음
NumPy 불러오기 import numpy as np 쓰지 않음 import numpy as np
간단한 계산 실행 print(np.array([1, 2])) python example.py처럼 실행 가능 print(np.array([1, 2]))

즉 독자가 제일 먼저 구분해야 할 것은 무슨 명령인가보다 어디에 쓰는 문장인가입니다.

세 가지 기준

기준 왜 중요한가 이 절에서 필요한 이해 수준
Colab은 브라우저 기반 실습 공간이다 파이썬 설치 전에도 예제를 바로 실행해 볼 수 있기 때문입니다. 코드 셀에서 Python과 노트북용 설치 명령을 실행하는 자리라고 이해합니다.
로컬 PC는 터미널과 설치 환경을 쓴다 같은 NumPy 준비 작업도 실행 위치가 바뀌면 명령 형태가 달라지기 때문입니다. 터미널에서 python -m pip, 코드 안에서 import를 쓴다고 이해합니다.
설치 명령과 Python 코드는 자리가 다르다 실행 위치를 혼동하면 문법 오류와 환경 오류를 반복하게 되기 때문입니다. Colab 셀, 로컬 터미널, Python 코드의 세 자리를 구분한다고 이해합니다.

실행 환경을 먼저 구분한다

파이썬 코드를 실행한다는 말은 하나의 뜻만 갖지 않습니다. 같은 예제라도 어디에서 실행하는지에 따라 명령의 모양이 달라집니다.

실행 위치 영어 무엇을 뜻하는가 명령 예
Colab 코드 셀 Colab code cell 브라우저 노트북 안의 코드 셀에서 실행한다. %pip install numpy
로컬 PC 터미널 local terminal 내 컴퓨터의 터미널 앱에서 실행한다. python -m pip install numpy
파이썬 코드 Python code .py 파일이나 코드 셀 안의 파이썬 문장으로 실행한다. import numpy as np

이 구분을 놓치면 %pip, python -m pip, import를 같은 것으로 오해하기 쉽습니다. 세 표현은 모두 NumPy와 관련될 수 있지만 실행 위치와 역할이 다릅니다.

  1. 패키지는 Colab 코드 셀 또는 로컬 PC 터미널에서 설치합니다.
  2. 설치된 패키지는 파이썬 코드 안에서 import로 불러옵니다.

여기서 가장 자주 막히는 혼동을 한 번 더 짧게 적으면 다음과 같습니다.

혼동 장면 왜 막히는가 먼저 고칠 질문
%pip install numpy를 .py 파일에 적는다 설치 명령과 Python 코드를 섞었기 때문 지금 쓰는 곳이 코드 셀인가, Python 파일인가
import numpy as np를 터미널에 그대로 실행하려 한다 Python 문장을 셸 명령처럼 본 것 지금 쓰는 곳이 터미널인가, Python 실행기인가
Colab 예제를 로컬에서 그대로 복사한다 실행 위치가 바뀌었는데 문법을 안 바꿨기 때문 지금 환경이 브라우저 노트북인가, 내 PC인가

Colab은 브라우저에서 여는 노트북 환경이다

Google Colab은 브라우저에서 Jupyter Notebook 형태로 파이썬 코드를 실행할 수 있는 hosted 서비스입니다. 개인 PC에 파이썬을 설치하지 않아도 코드 셀을 만들고 실행해 볼 수 있습니다.

Welcome to Colab 안내서를 열어 코드 셀을 실행하는 방식을 먼저 확인합니다. 이 절의 예제는 매우 작기 때문에 GPU나 TPU는 필요하지 않습니다. 다만 Colab은 Google 계정, 런타임 제한, 자원 제한이 있을 수 있습니다.

로컬 PC는 내 컴퓨터에서 실행하는 환경이다

로컬 PC(local PC)에서 실행한다는 말은 내 컴퓨터에 설치된 파이썬과 터미널을 사용한다는 뜻입니다. macOS의 Terminal, Windows Terminal, PowerShell, Linux shell 같은 프로그램에서 명령을 실행합니다.

예를 들어 로컬 PC 터미널에서는 다음처럼 NumPy를 설치할 수 있습니다.

1
python -m pip install numpy

그리고 파이썬 파일 안에서는 다음처럼 NumPy를 불러옵니다.

1
2
# NumPy를 Python 코드 안에서 불러오는 문장입니다.
import numpy as np

여기서는 로컬 설치 과정을 자세히 다루지 않습니다. 설치 자체는 P2-7.7 보충학습에서, 터미널과 환경 변수 문법은 P2-7.6과 P2-7.8에서 다시 봅니다. 지금 필요한 것은 Colab 코드 셀 명령과 로컬 PC 터미널 명령은 다르다는 구분입니다.

코드 셀에 파이썬 코드를 넣는다

Colab 노트북에는 글을 쓰는 셀과 코드를 실행하는 셀이 있습니다. 파이썬 코드는 코드 셀(code cell)에 넣어 실행합니다.

예를 들어 다음 코드를 코드 셀에 넣고 실행할 수 있습니다.

1
2
# Colab 코드 셀이 실제로 실행되는지 확인하는 가장 작은 출력 예시입니다.
print("hello, colab")

실행 결과는 다음처럼 나옵니다.

1
hello, colab

이때 print(...)는 파이썬 코드입니다. 반면 패키지를 설치하는 명령은 일반 파이썬 코드와 성격이 조금 다릅니다.

Colab에서는 %pip를 사용할 수 있다

Colab 환경에는 NumPy가 이미 준비되어 있는 경우가 많습니다. 하지만 환경이 달라질 수 있으므로 필요하면 코드 셀에서 다음 명령을 실행합니다.

1
2
# %pip는 Colab/Jupyter 코드 셀 안에서 쓰는 설치 명령입니다.
%pip install numpy

여기서 %pip는 일반 파이썬 문법이 아니라 Jupyter Notebook 계열 환경에서 쓰는 매직 명령(magic command)입니다. 현재 노트북 커널(kernel)에 패키지를 설치하라는 뜻입니다.

Colab이나 Jupyter 문서에서는 셸 명령을 실행할 때 다음처럼 느낌표(!)를 붙인 예제도 볼 수 있습니다.

1
2
# 느낌표 명령은 코드 셀에서 터미널 명령을 호출하는 방식입니다.
!pip install numpy

여기서는 노트북 환경에 설치한다는 뜻이 더 분명한 %pip install numpy를 우선 사용합니다.

이 차이를 흐름으로 다시 쓰면 다음과 같습니다.

flowchart TD
  A["실행할 문장을 먼저 본다"]
  B{"어디에 입력하는가?"}
  C["Colab 코드 셀"]
  D["로컬 PC 터미널"]
  E["Python 코드"]
  F["%pip install numpy"]
  G["python -m pip install numpy"]
  H["import numpy as np"]
  I["print(np.array([1, 2]))"]

  A --> B
  B --> C
  B --> D
  B --> E
  C --> F
  C --> I
  D --> G
  E --> H
  E --> I

개인 PC 터미널 명령과 섞지 않는다

개인 PC의 터미널에서는 %pip나 !pip를 쓰지 않습니다. 이 표시는 Colab/Jupyter 코드 셀에서 쓰는 방식입니다.

개인 PC 터미널에서는 보통 다음처럼 실행합니다.

1
python -m pip install numpy

따라서 실행 위치를 먼저 구분합니다.

  1. Colab 코드 셀에서는 %pip install numpy를 씁니다.
  2. 개인 PC 터미널에서는 python -m pip install numpy를 씁니다.
  3. 파이썬 코드 안에서는 import numpy as np를 씁니다.

다음 절에서는 이 구분을 전제로 NumPy 코드를 확인합니다.

독자가 여기서 남겨야 할 최소 문장은 다음 한 줄입니다.

  • 설치는 코드 셀이나 터미널에서 하고, import와 계산은 Python 코드에서 한다.

체크리스트

  • Colab과 로컬 PC 실행의 차이를 한 문장으로 설명할 수 있는가?
  • %pip install numpy와 python -m pip install numpy가 왜 같은 자리에 쓰이지 않는지 말할 수 있는가?
  • import numpy as np가 설치 명령이 아니라 Python 코드라는 점을 설명할 수 있는가?
  • 지금 보는 문장이 코드 셀용인지, 터미널용인지, Python 코드용인지 구분할 수 있는가?
  • 환경을 고르기 전에 문법을 외우기보다 먼저 실행 위치를 구분해야 하는 이유를 설명할 수 있는가?

출처와 참고 자료