설치 가이드

Atio를 설치하는 방법을 안내합니다.

PyPI를 통한 설치

가장 간단한 설치 방법은 PyPI를 사용하는 것입니다:

pip install atio

특정 버전 설치

특정 버전을 설치하려면:

pip install atio==2.0.0

개발 버전 설치

최신 개발 버전을 설치하려면:

pip install git+https://github.com/seojaeohcode/atio.git

의존성

필수 의존성

Python 3.8+
pandas
numpy

선택적 의존성

특정 형식을 사용하려면 추가 라이브러리가 필요합니다:

Parquet 형식: .. code-block:: bash

pip install pyarrow # 또는 pip install fastparquet

Excel 형식: .. code-block:: bash

pip install openpyxl # 또는 pip install xlsxwriter

SQL 데이터베이스: .. code-block:: bash

pip install sqlalchemy

Polars 지원: .. code-block:: bash

pip install polars

Avro 형식 (Polars): .. code-block:: bash

pip install fastavro

Polars Excel 지원: .. code-block:: bash

pip install xlsx2csv openpyxl

Polars 데이터베이스 지원: .. code-block:: bash

pip install connectorx

모든 의존성 설치

모든 기능을 사용하려면:

pip install atio[all]

또는 개별적으로:

pip install atio
pip install pyarrow openpyxl sqlalchemy polars fastavro xlsx2csv connectorx

환경 확인

설치가 완료되었는지 확인하려면:

import atio
print(f"Atio 버전: {atio.__version__}")

# 기본 기능 테스트
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"test": [1, 2, 3]})
atio.write(df, "test.parquet", format="parquet")
print("설치가 성공적으로 완료되었습니다!")

가상환경 사용 권장

프로젝트별로 독립적인 환경을 유지하기 위해 가상환경 사용을 권장합니다:

# 가상환경 생성
python -m venv atio_env

# 가상환경 활성화 (Windows)
atio_env\Scripts\activate

# 가상환경 활성화 (macOS/Linux)
source atio_env/bin/activate

# Atio 설치
pip install atio

Conda 사용

Conda를 사용하는 경우:

# Conda 환경 생성
conda create -n atio_env python=3.8
conda activate atio_env

# Atio 설치
pip install atio

문제 해결

설치 중 문제가 발생하는 경우:

권한 오류: .. code-block:: bash

pip install atio –user

캐시 문제: .. code-block:: bash

pip install atio –no-cache-dir

의존성 충돌: .. code-block:: bash

pip install atio –force-reinstall

특정 Python 버전: .. code-block:: bash

python3.8 -m pip install atio

업그레이드

최신 버전으로 업그레이드:

pip install --upgrade atio

특정 버전으로 다운그레이드:

pip install atio==1.0.0

제거

Atio를 제거하려면:

pip uninstall atio