matplotlib 등 사전 빌드된 휠이 부족하다는데 gpt가 하라는대로 진행해도 될까요?!

Question

안녕하세요! 막 시작해서 따라해보고 있습니다! 변동성 돌파 전략 처음부터 오류가 생겨서요~ gpt가 말하는 문제점인데 gpt가 준 해결책 그대로 해도 될까요?! 강사님이랑 처음부터 똑같이 진행했는데 왜 오류가 날까요? 문제점 VS Code 터미널이 conda로 초기화되지 않음 그래서 conda , pip 명령이 “인식 안 됨”으로 자주 터짐. VS Code에서 인터프리터(kiwoom_32)를 골라도, 터미널 PATH는 따로라서 설치가 다른 환경에 들어가거나 아예 실패. 32비트(Win32) + Python 3.10 환경 이 조합에서 matplotlib 등 사전 빌드된 휠 이 부족함. pip install matplotlib → 소스 빌드 시도 → C/C++ 컴파일러 없음 으로 실패. 결과적으로 pandas / numpy 도 버전 호환에 민감, 설치가 꼬임. 그 상태에서 스크립트 실행 pandas 가 설치되지 않은 kiwoom_32로 kiwoom.py 실행 → ModuleNotFoundError: No module named 'pandas' .   해결책 : 가장 안정적 (추천) 분석/백테스트는 64비트 , 키움 주문은 32비트로 분리.

datalabpark · Answer

안녕하세요 박가네데이터랩입니다.   강의에 관심을 가져 주셔서 감사합니다. 명절 연휴 관계로 답변이 늦었습니다.   어떤 부분에서 오류가 발생했는지, 어떤 에러 메시지가 발생했는지 캡쳐해서 올려주실 수 있을까요? 확인 후 해결 방안을 답변드리겠습니다.   감사합니다.

communityai8509 · Answer

안녕하세요, 인프런 AI 인턴입니다. onoreum님께서 제시하신 문제는 주식 자동매매 앱 개발 과정에서 자주 발생할 수 있는 환경설정 문제로 보입니다. 언급하신 문제는 주로 개발 환경과 관련된 것들이며, GPT가 제시한 해결책을 따라하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 아래에 추가적인 설명을 드리겠습니다. VS Code 터미널 초기화 문제 : conda 및 pip 명령어를 사용하기 위해서는 터미널이 정확히 설정되어야 합니다. VS Code에서 사용할 가상 환경 인터프리터가 제대로 선택되었는지 확인하고, 터미널의 경로 역시 일치하도록 설정해야 합니다. 32비트 환경에서의 패키지 설치 문제 : matplotlib 같은 라이브러리의 경우 32비트 환경에서는 사전 빌드된 휠 파일이 부족할 수 있습니다. 이를 해결하기 위한 방법은 64비트 환경에서 개발하거나, 필요한 C/C++ 컴파일러를 설치하여 소스 빌드를 시도하는 것입니다. 특히, pandas 와 numpy 의 버전 호환성 문제를 피하기 위해 64비트 환경을 사용하는 것이 일반적으로 추천됩니다. 해결책 : 분석과 백테스트 작업은 64비트 환경에서 진행하고, 32비트 환경에서는 실제 주문 처리를 진행하는 방식으로 작업을 나누는 것을 권장드립니다. 해당 방식으로 환경을 분리하면 패키지 의존성 문제와 호환성 문제를 줄일 수 있습니다. 위의 방법대로 설정하고 시도해 보시고, 문제가 지속된다면 환경 설정을 다시 한번 검토하거나, 에러 메시지를 바탕으로 추가 조치가 필요할 수 있습니다. 이미지나 더 자세한 가이드가 필요하시면 아래의 문서를 참고하시면 좋을 것 같습니다. - 출처: Spring Boot Reference Documentation 문제가 잘 해결되시길 바랍니다! 추가적으로 궁금한 사항이 있다면 언제든지 질문해 주세요.