VS Code에서 워크스페이스 별로 터미널 설정 바꾸기

 0. 왜 했냐면

  최근에 새로운 언어를 배워볼까 하여 Rust를 VS Code에 설정해보았다. VS Code 특성상 시스템의 터미널을 많이 사용하는데, 기존에 파이썬을 위해 Anaconda 터미널을 설정해 뒀더니 Rust 실행 할 때마다 conda를 부르는 불상사가 생기더라.

1. 하는 방법

 하는 방법은 간단하다. 일단 VS Code의 세팅이 Default -> User -> Workspace 순으로 override된다는 것만 이해하면 된다. 기존에 Anaconda 터미널 설정을 했다면, User에 한 것일거다. 그 내용을 새로운 Workspace를 만들고 설정을 옮기면 된다. 

 먼저 현재 워크 스페이스(파이썬을 사용하는 워크스페이스)를 File -> Save Workspace As 메뉴로 새로 저장한다. 그 이후 다음의 순서로 설정을 옮겨준다. 

  1) Ctrl + Shift + P 를 눌러서 Preferences: Open Settings를 선택하면 User setting의 Json파일이 열린다. 그럼 다음의 코드가 보일 것이다.

{
    "python.pythonPath": "[ANACONDA path]/python.exe",    
    "python.languageServer": "Pylance",
    "terminal.integrated.shellArgs.windows": [
        "/K", 
        "[ANACONDA path]/Scripts/activate.bat [ANACONDA path]"
    ],
    "terminal.integrated.shell.windows": "C:\\WINDOWS\\System32\\cmd.exe" ,    
}

   위에서 terminal 어쩌고로 시작하는 내용 때문에 다른 언어에서 터미널 사용할 때 문제가 생기는 것이다. 이 내용을 카피하고 다 주석처리 해버린다. 그리고 저장.

 2) Ctrl + Shift + P를 눌러 Preferences: Open Workspace Settings(JSON)을 선택하면 다음 처럼 코드가 나올 것이다. 그럼 settings 하위에 앞서 보았던 terminal 세팅을 붙여주고 저장한다. 이 때 이 워크스페이스를 다시 열면 terminal 세팅을 허용할거냐는 메시지가 뜨는데, 그 때 오케이를 한다.

{
	"folders": [
		{
			"path": "[WS Folder]"
		}
	],
	"settings": {
		// Copy here!!!!
	}
}

 그럼 이제 Python은 python용 conda terminal을, 다른 언어는 다른 세팅으로 터미널을 사용할 수 있다.

VS Code에서 py torch, jupyter notebook 설정 해보기

일단 나는 개발 환경으로 Visual Studio Code를 사용하고 있고,
Python은 Anaconda를 통해서 관리하고 있다.

최근 PyTorch를 설치하면서 jupyter notebook으로 학습하려하니, 약간의 삽질이 필요했으니 그 내용을 기록해보겠다.

1. PyTorch 설치

 매우 친절하게도 pytorch.org에 접속해보면 설치 환경에 따라 어떤 커맨드를 넣어야 하는지 나온다. 매우 친절하다. 일단 기분이 좋아졌다.
 물론 설치를 그냥 base환경에 하면 안되고, conda prompt에서 다음을 실행하고 한다.

 $ conda create --name ai_torch
 $ conda activate a_torch

여기서 'ai_torch'는 그냥 내가 정한 이름이니 아무거나 쓰면 된다.
 VS Code를 열면 해당 환경이 다시 로드되므로 앞으로 이 환경을 쓸 수있다.(물론 이미 python plug-in이 있다는 가정 하에...)

2. 가상 환경에 Jupyter notebook 설치

 Conda prompt에서 다음 커맨드로 jupyter notebook을 설치한다.

 $ conda install jupyter notebook 

 그럼 ipython이나 그 외 필요한 패키지 등이 설치된다.

 다 설치가 되었으면, 이 가상 환경의 커널(python 등의 실행 환경)을 등록해주자.
 등록을 해 놓으면 jupyter notebook에서 가상 환경을 선택해 사용 가능하다.

 $ python -m ipykernel install --user --name py_torch --display-name "[Py Torch]" 

 display-name 옵션 뒤의 내용은 알아서 정하자.

 이제 VS Code든 어디든 jupyter notebook에서 가상 환경을 사용할 수 있다.