Jupyter와 함께 uv 사용하기

Jupyter 노트북은 데이터 분석 및 시각화를 위한 인기 있는 대화형 컴퓨팅 도구입니다. uv는 Jupyter를 워크플로우에 통합하기 위한 여러 방법을 지원합니다.

프로젝트 내에서 Jupyter 사용하기

프로젝트 접근 권한이 있는 Jupyter 서버를 시작하려면 다음을 사용합니다:

$ uv run --with jupyter jupyter lab

서버는 기본적으로 http://localhost:8888/lab 에서 실행됩니다. 프로젝트 모듈은 프로젝트의 다른 곳에서와 마찬가지로 노트북 내에서 임포트할 수 있습니다.

커널 생성하기

노트북 내에서 패키지를 설치하려면 전용 커널을 생성합니다. 먼저 ipykernel을 개발 의존성으로 추가합니다:

$ uv add --dev ipykernel

그런 다음 커널을 설정합니다:

$ uv run ipython kernel install --user --env VIRTUAL_ENV $(pwd)/.venv --name=project

서버를 시작합니다:

$ uv run --with jupyter jupyter lab

노트북을 생성할 때 project 커널을 선택합니다. 프로젝트 의존성을 수정하려면 !uv add pydantic을 사용하고, 설정 파일에 저장하지 않고 임시 환경 변경을 하려면 !uv pip install pydantic을 사용합니다.

커널 없이 패키지 설치하기

!uv add와 같은 명령은 프로젝트 환경을 직접 수정합니다. 그러나 !uv pip install은 Jupyter의 격리된 환경을 대상으로 하며 세션 간에 유지되지 않습니다.

프로젝트 환경에 영향을 미치는 %pip 매직 명령을 활성화하려면 다음을 실행합니다:

$ uv venv --seed
$ uv run --with jupyter jupyter lab

참고: 이러한 수정 사항은 pyproject.toml 또는 uv.lock 파일을 업데이트하지 않습니다.

독립 실행형 도구로 Jupyter 사용하기

프로젝트 없이 임시 노트북 접근을 위해 다음을 사용합니다:

$ uv tool run jupyter lab

비프로젝트 환경에서 Jupyter 사용하기

독립 실행형 가상환경을 생성합니다:

macOS와 Linux:

$ uv venv --seed
$ uv pip install pydantic
$ uv pip install jupyterlab
$ .venv/bin/jupyter lab

Windows:

PS> uv venv --seed
PS> uv pip install pydantic
PS> uv pip install jupyterlab
PS> .venv\Scripts\jupyter lab

VS Code에서 Jupyter 사용하기

프로젝트를 초기화하고 ipykernel을 추가합니다:

$ uv init project
$ cd project
$ uv add --dev ipykernel
$ code .

커맨드 팔레트를 통해 노트북을 생성하고 커널로 .venv Python 환경을 선택합니다.

중요: VS Code는 프로젝트 환경에 ipykernel이 필요합니다. 대신 직접 설치할 수도 있습니다: uv pip install ipykernel.

노트북에서 프로젝트 환경을 조작하려면 uv를 개발 의존성으로 추가합니다:

$ uv add --dev uv

원문(영어): https://docs.astral.sh/uv/guides/integration/jupyter/ · 본 문서는 학습용 한국어 번역이며 원본의 권리는 원저작자(Astral)에게 있습니다.

원문(영어): https://docs.astral.sh/uv/guides/integration/jupyter/