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주피터랩은 파이참이 되지 않은 환경에서 파이썬 코딩을 하기 좋은 환경을 제공합니다. 처음에는 만족하며 사용했지만, 몇 가지 아쉬운 점들이 있습니다. 가장 아쉬운 것은 단축키인데요. 웹브라우저에서 사용하다 보니 일반적으로 알고 있는 단축키 사용이 불가능했습니다. 오늘은 주피터랩(Jupyter Lab) 단축키 BEST 5에 대해서 알아보겠습니다.

 

 

단축키를 설명하기 전에 주피터랩에서는 다른 editor의 key mapping을 불러올 수 있습니다. 필자의 경우에는 sublime text가 제일 친숙해서 해당 key mapping을 선택하고 단축키를 사용하였습니다. 아래의 단축키를 사용하기 위해서는 [ Settings ] - [ Text Editor Key Map ]에서 Sublime Text를 선택해야 합니다.

 

 

1. tab, 함수 자동완성

컴퓨터를 오래하다 보면 손목과 손이 아픕니다. 어떻게든 타이핑을 적게 하고 싶은 것이 사람의 마음입니다. 특히, 자주 쓰지 않는 함수는 잘 기억이 나지 않아 찾아보게 됩니다. 이런 불편함을 덜어주는 것이 tab입니다. 입력을 하다가 tab을 누르면 그에 해당하는 함수들이 list 됩니다. 파이참에서는 별도의 키 입력 없이 자동으로 제공되지만, 주피터랩은 웹 환경이다 보니 tab을 눌러야 되지 않나 싶습니다.

 

 

주피터랩-자동완성-실행-화면
주피터랩-자동완성

 

 

2. shift + tab, 함수 설명 보기

자동완성을 이용해서 함수를 입력했지만, 문법이 잘 생각나지 않을 때가 있습니다. 또는 이 함수가 어떤 내용인지 궁금할 때가 있습니다. 이럴 때는 shift+tab을 입력하면 해당 함수의 설명을 볼 수 있습니다. 잘 사용하지 않는 함수는 파라미터들이 잘 기억나지 않는데, 그럴 때 유용하게 쓸 수 있는 단축키입니다.

 

 

파이썬-함수-설명-확인-화면
파이썬-함수-설명-확인

 

 

3. shift + Enter, 콘솔창에서 코드 실행

파이썬 코드 아래에 IPython을 띄우고 나면 파이썬 코드 입력 후 바로 Python창에서 실행을 할 수 있습니다. 코드 라인에 커서를 놓고 shift + Enter를 입력하면 됩니다. 파이참에서는 ctrl + shift + e로 할 수 있는 기능과 동일합니다.

 

4. ctrl + shift + [ , ], 좌우창 이동

이 단축키는 좌우 창으로 이동하는 단축키입니다. 파이썬 코드를 입력하다가 가끔은 Python console에 명령을 날리고 싶을 때가 있습니다. 그럴 때 'ctrl + shift + ] '로  파이썬 콘솔에서 명령어를 날리고, 'ctrl + shift + ['로 코드 창으로 돌아올 수 있습니다. 데이터 분석을 하다 보면 많이 필요한 단축키입니다.

 

5. Ctrl + Shift + L, 새 창 띄우기

새 창을 띄울 때 사용하는 단축키입니다 .파이썬 콘솔, terminal, jupyter notebook 등 새로운 창을 띄울 때 사용합니다. Ctrl + N과 헷갈리는데, Ctrl +N을 입력하면 브라우저로 단축키가 입력됩니다.

그 외에도 창을 닫고 싶을 때 'Ctrl + Q'를 입력하면 해당 창을 바로 닫을 수 있습니다.

원하는 단축키가 있는데 모르겠다면 Jupyter Lab 왼쪽 끝에 손바닥 같은 모양의 아이콘을 클릭해보세요. Jupyter Lab에서 실행할 수 있는 명령과 그 옆에 단축키를 확인할 수 있습니다.

 

 

주피터랩-단축키-조회-화면
단축키-조회

 

 

단축키 매핑이 마음에 들지 않는다면 변경도 가능합니다. [ Settings ] - [ Advanced Setting Editor ]를 클릭하고, Keyboard Shortcuts를 선택하세요. 왼쪽에 현재 키보드 매핑과 오른쪽에 사용자 정의를 할 수 있는 편집창이 나옵니다. 여기서 자신의 원하는 형태로 편집을 하면 단축키를 변경할 수 있습니다.

 

 

오늘은 이렇게 Jupyter Lab 단축키 BEST5에 대해서 알아보았습니다. Jupyter Notebook도 사용하기 편리하지만, Jupyter Lab은 노트북을 포함해서 확장된 기능이 더 많이 있습니다. 한 번 사용해보면 다시는 Jupyter Notebook으로 못 돌아가지 않을까 싶네요.

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