💻 VS Code에서 AI 코딩하기

# VS Code Extensions에서 검색하여 설치
• Python (Microsoft) - 필수
• Jupyter (Microsoft) - 필수  
• Pylance (Microsoft) - 코드 완성
• Amazon Q Developer - AI 지원 (선택)

1. VS Code 실행
2. File → Open → .ipynb 파일 선택
3. 또는 파일 탐색기에서 .ipynb 파일 더블클릭

1. "Select Kernel" 클릭
2. "Python Environments..." 선택
3. 사용할 Python 환경 선택:
   • 시스템 Python (추천)
   • conda 환경
   • 가상환경

# 테스트용 코드
import pandas as pd
print("Hello VS Code Jupyter!")

# 실행: Shift+Enter

Shift+Enter: 현재 셀 실행 후 다음 셀로
Ctrl+Enter: 현재 셀만 실행
A: 위에 셀 추가
B: 아래에 셀 추가
DD: 셀 삭제

# 이 코드를 실행한 후 Variables 탭 확인
import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['Seoul', 'Busan', 'Incheon']
})

arr = np.random.randn(10)

# Variables 탭에서 df 클릭 → 데이터 뷰어로 표시

import matplotlib.pyplot as plt

# 간단한 그래프 생성
plt.figure(figsize=(8, 5))
plt.plot([1, 2, 3, 4], [1, 4, 2, 3])
plt.title('VS Code에서 그래프 테스트')
plt.show()

# 실행 후 그래프가 어떻게 표시되는지 확인

def analyze_data(data):
    result = []
    for item in data:  # 여기에 브레이크포인트 설정
        if item > 5:
            result.append(item * 2)
    return result

# 사용법:
# 1. 코드 라인 왼쪽 클릭하여 브레이크포인트 설정
# 2. F5 키로 디버깅 시작
# 3. 변수 상태 실시간 확인

test_data = [1, 3, 7, 9, 2, 8]
result = analyze_data(test_data)

# 노트북을 수정한 후
1. 사이드바에서 Source Control 아이콘 클릭
2. Changes에서 수정된 파일 확인
3. 파일별 diff 보기 가능

# Amazon Q Developer가 설치되어 있다면
# 주석으로 요청하면 코드 생성
# 리스트에서 짝수만 필터링하는 함수 만들어줘

def filter_even_numbers(numbers):
    return [num for num in numbers if num % 2 == 0]

# 간단한 데이터 분석 예제
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 샘플 데이터 생성
data = {
    'month': ['Jan', 'Feb', 'Mar', 'Apr', 'May'],
    'sales': [100, 120, 140, 110, 160],
    'profit': [20, 25, 30, 22, 35]
}

df = pd.DataFrame(data)

# 기본 분석
print("데이터 요약:")
print(df.describe())

# 시각화
plt.figure(figsize=(10, 6))
plt.subplot(1, 2, 1)
plt.bar(df['month'], df['sales'])
plt.title('월별 매출')

plt.subplot(1, 2, 2)
plt.bar(df['month'], df['profit'])
plt.title('월별 수익')

plt.tight_layout()
plt.show()