2.VS Code에서 Python 개발 환경 구축하는 방법

저도 초기에는 메모장을 활용하여 전체 코드를 직접 입력하고는 했습니다.

그렇게 코드를 만드는게 심플할순 있지만 복잡한 코드를 만들기엔 적합하지는 않습니다. VS Code를 통해 여러 자동화된 환경을 이용할수있으니 꼭 VS Code를 활용 하기를 권장합니다.




이 글에서는 VS Code 설치부터 Python 확장 프로그램 설정, 가상 환경 구성, 그리고 디버깅 환경까지 — 실제로 코드를 짜기 시작할 수 있는 상태까지 전 과정을 안내해 드리겠습니다.

VS Code란 무엇인가 — 작업실을 고르는 일

Python이 컴퓨터와 대화하기 위한 언어라면, VS Code는 그 대화를 나누는 작업실입니다. 메모장에서도 코드를 작성할 수는 있지만, 이는 마치 도구 하나 없는 빈 방에서 가구를 조립하는 것과 같습니다. VS Code는 자동 완성, 오류 표시, 실행 버튼까지 갖춘 완비된 작업실을 제공합니다.

Microsoft가 만든 이 편집기는 무료이면서도 가볍고, 확장 프로그램을 통해 거의 모든 언어와 프레임워크를 지원합니다. 전 세계 개발자 설문에서 가장 많이 사용되는 편집기로 꾸준히 선정되는 이유이기도 합니다.

VS Code를 선택해야 하는 이유

  • 무료이며 가볍습니다 — 설치 용량이 작고 실행 속도가 빠릅니다.
  • 확장성이 뛰어납니다 — Python뿐 아니라 JavaScript, Java 등 다른 언어로 확장이 쉽습니다.
  • 터미널이 내장되어 있습니다 — 별도 프로그램 없이 편집기 안에서 코드를 바로 실행할 수 있습니다.
  • 깃허브와의 연동이 매끄럽습니다 — 버전 관리와 협업에 유리합니다.

VS Code 설치하기

1단계 — 공식 사이트에서 다운로드

  1. 브라우저에서 code.visualstudio.com 에 접속합니다.
  2. 운영체제에 맞는 다운로드 버튼을 클릭합니다.
  3. 다운로드된 설치 파일을 실행합니다.

2단계 — 설치 옵션 설정

Windows 기준으로 설치 화면에서 아래 항목을 체크하는 것을 권장합니다.

  • ☑ Add to PATH — 터미널에서 code 명령어로 바로 실행할 수 있게 해줍니다.
  • ☑ Add "Open with Code" action to Windows Explorer context menu — 폴더에서 우클릭으로 바로 열 수 있습니다.



설치가 끝나면 VS Code를 실행해 초기 화면이 정상적으로 뜨는지 확인합니다.

Python 확장 프로그램 설치하기 — 작업실에 전기를 연결하는 일

VS Code 자체는 빈 작업실에 가깝습니다. Python 코드를 제대로 다루려면 Python 확장 프로그램을 설치해야 합니다. 이는 작업실에 전기와 수도를 연결하는 작업과 같습니다 — 연결이 안 되어 있으면 아무리 좋은 도구가 있어도 쓸 수가 없습니다.

설치 순서

  1. VS Code 왼쪽 사이드바에서 Extensions 아이콘(네모 4개 모양)을 클릭합니다.
  2. 검색창에 Python 을 입력합니다.
  3. Microsoft가 게시한 공식 Python 확장을 찾아 Install을 클릭합니다.



이 확장 하나만 설치해도 아래 기능들이 자동으로 활성화됩니다.

  • 코드 자동 완성(IntelliSense)
  • 문법 오류 실시간 표시
  • 코드 실행 및 디버깅 버튼
  • Jupyter 노트북 지원

💡 추가로 함께 설치하면 좋은 확장: Pylance(더 빠르고 정확한 자동 완성), Korean Language Pack(한국어 인터페이스).

인터프리터 선택하기 — 어떤 번역가를 쓸 것인가

Python을 여러 버전 설치했거나 가상 환경을 사용하는 경우, VS Code에게 "어떤 Python을 사용할 것인지" 알려주어야 합니다. 이를 인터프리터(Interpreter) 선택이라고 부릅니다.

비유하자면, 같은 한국어라도 표준어를 쓰는 통역사와 사투리에 익숙한 통역사가 다르듯, 컴퓨터에 설치된 여러 Python 버전 중 어느 것을 작업에 사용할지 지정하는 과정입니다.

인터프리터 설정 방법

  1. Ctrl + Shift + P (macOS는 Cmd + Shift + P)를 눌러 명령 팔레트를 엽니다.
  2. Python: Select Interpreter 를 입력하고 선택합니다.

  3. 목록에 나타나는 Python 버전 중 사용할 버전을 클릭합니다.
    업로드 중: 총 35440바이트 중 35440바이트가 업로드되었습니다.


화면 오른쪽 하단 상태 표시줄에 선택한 Python 버전이 표시되면 정상적으로 연결된 것입니다.

가상 환경(venv) 구성하기 — 프로젝트마다 다른 옷장 만들기

여러 Python 프로젝트를 진행하다 보면 프로젝트마다 필요한 라이브러리 버전이 다른 경우가 생깁니다. 이때 전역 환경에 모든 라이브러리를 한꺼번에 설치하면 프로젝트 간 충돌이 발생합니다.

가상 환경은 이 문제를 해결합니다. 프로젝트마다 독립된 옷장을 만들어, 한 프로젝트의 옷(라이브러리)이 다른 프로젝트에 영향을 주지 않도록 분리하는 개념입니다.

가상 환경 생성 및 적용

VS Code 터미널(Ctrl + ~ 로 열기)에서 아래를 입력합니다.

# 가상 환경 생성
python -m venv venv

# Windows 활성화
venv\Scripts\activate

# macOS / Linux 활성화
source venv/bin/activate

활성화에 성공하면 터미널 프롬프트 앞에 (venv) 표시가 나타납니다. 이후 VS Code 인터프리터 선택 단계에서 이 가상 환경을 선택하면, 해당 프로젝트는 독립된 환경에서 실행됩니다.


첫 코드 실행 및 디버깅 환경 확인

설정이 완료되었다면 실제로 코드를 실행해 모든 것이 정상 작동하는지 확인할 차례입니다.

  1. VS Code에서 새 파일을 만들고 test.py 로 저장합니다.
  2. 아래 코드를 입력합니다.
print("VS Code 개발 환경 구축 완료!")

for i in range(3):
    print(f"{i+1}번째 실행 확인 중입니다.")
  1. 코드 편집 창 오른쪽 상단의 **실행 버튼(▶)**을 클릭하거나 Ctrl + F5 를 누릅니다.
  2. 하단 터미널에 결과가 출력되면 정상입니다.


디버깅 기능 활용하기

코드의 특정 줄 왼쪽을 클릭하면 빨간 점(브레이크포인트)이 생깁니다. 이 상태에서 F5를 누르면 해당 지점에서 실행이 멈추고, 그 시점의 변수 값들을 하나씩 확인할 수 있습니다. 오류가 발생하는 지점을 정확히 찾아낼 때 매우 유용한 기능입니다.

마무리 — 핵심 요약

✅ VS Code Python 개발 환경 구축 체크리스트

  1. VS Code 설치 — 공식 사이트(code.visualstudio.com)에서 다운로드
  2. Python 확장 프로그램 설치 — Extensions에서 "Python" 검색 후 설치
  3. 인터프리터 선택 — Ctrl+Shift+P → Python: Select Interpreter
  4. 가상 환경 생성 — 프로젝트별 독립 환경으로 충돌 방지
  5. 코드 실행 및 디버깅 테스트 — 실행 버튼과 브레이크포인트로 정상 작동 확인

다음으로 무엇을 해야 할까

개발 환경이 갖춰졌다면, 이제 작은 프로젝트를 직접 만들어 보는 것이 가장 빠른 학습 방법입니다. 계산기, 할 일 목록 프로그램, 간단한 웹 크롤러처럼 작은 결과물부터 시작해 보시길 권장합니다. 도구가 손에 익숙해질수록 코드를 쓰는 속도보다 아이디어를 떠올리는 속도가 더 중요해지는 순간이 옵니다.


댓글

댓글 쓰기