구글 Colab 사용법
설치 없이 브라우저에서 Python을 실행하는 Colab — 노트북 만들기, 셀 실행, 파일 올리기, 결과 저장까지 실습에 필요한 것만.
Colab이란
구글 계정만 있으면 브라우저에서 바로 Python을 실행할 수 있는 무료 서비스입니다. 설치가 전혀 필요 없고, 코드는 구글 드라이브에 자동 저장됩니다.
- 내 컴퓨터 사양과 무관 — 구글 서버에서 실행됨
- Pandas, NumPy 등 주요 라이브러리가 이미 설치되어 있음
- 노트북 파일(
.ipynb) 하나로 코드·설명·실행 결과를 함께 보관
1. 노트북 만들기
- https://colab.research.google.com 접속 → 구글 로그인
- 파일 → 새 노트북 클릭
- 왼쪽 위 제목(
Untitled0.ipynb)을 클릭해 원하는 이름으로 바꾸기
저장은 자동입니다. 내 드라이브의 Colab Notebooks 폴더에 쌓입니다.
2. 셀(cell) — Colab의 기본 단위
노트북은 셀이라는 칸의 목록입니다. 셀은 두 종류뿐입니다.
| 종류 | 용도 | 만들기 |
|---|---|---|
| 코드 셀 | Python 실행 | 상단 + 코드 |
| 텍스트 셀 | 설명, 제목 (마크다운) | 상단 + 텍스트 |
print("hello colab")
1 + 1
실행: Shift + Enter — 이것만 기억하면 됩니다. (실행 후 다음 셀로 이동)
| 단축키 | 동작 |
|---|---|
Shift + Enter | 실행하고 다음 셀로 |
Ctrl/Cmd + Enter | 실행하고 제자리 |
Ctrl/Cmd + M B | 아래에 코드 셀 추가 |
Ctrl/Cmd + M D | 셀 삭제 |
셀 왼쪽의 [1], [2] 숫자는 실행 순서입니다. 위에서 만든 변수를 아래 셀에서 그대로 쓸 수 있습니다 — 단, 실행한 순서 기준이라는 점을 기억하세요.
3. 라이브러리 설치
대부분은 이미 설치되어 있고, 없는 것만 !pip로 설치합니다. 앞에 붙는 !는 "터미널 명령"이라는 뜻입니다.
import pandas as pd # 이미 있음 — 그냥 import
!pip install pyspark # 없는 것은 이렇게 설치
설치는 세션마다 초기화됩니다. 노트북을 다시 열면
!pip install셀부터 다시 실행하세요.
4. 파일 올리고 내려받기
방법 A — 그냥 끌어다 놓기 (간단, 추천)
왼쪽 폴더 아이콘 클릭 → 파일 창에 CSV를 드래그 → 코드에서 파일명으로 바로 읽기
import pandas as pd
df = pd.read_csv("sales.csv")
df.head()
이렇게 올린 파일도 세션이 끝나면 사라집니다. 원본은 항상 내 컴퓨터나 드라이브에 두세요.
방법 B — 구글 드라이브 연결 (파일을 계속 쓸 때)
from google.colab import drive
drive.mount("/content/drive")
df = pd.read_csv("/content/drive/MyDrive/bigdata/sales.csv")
첫 실행 때 권한 허용 창이 뜹니다. 연결하면 내 드라이브가 /content/drive/MyDrive/ 경로로 보입니다.
결과 내려받기
df.to_csv("result.csv", index=False)
from google.colab import files
files.download("result.csv") # 브라우저 다운로드 창이 뜸
5. 세션이 끊겼어요?
Colab은 무료라서 제한이 있습니다. 당황하지 않아도 됩니다.
| 증상 | 이유 | 해결 |
|---|---|---|
| "런타임 연결 끊김" | 90분쯤 아무 조작 없음 | 다시 연결 누르고 셀을 위에서부터 재실행 |
| 변수가 사라짐 | 세션 초기화 | 런타임 → 모두 실행 |
| 올린 파일이 없어짐 | 세션 저장소는 임시 | 다시 업로드하거나 드라이브 연결 |
| 너무 느림 | 무료 자원 배정 | 런타임 → 세션 다시 시작, 시간대 바꿔 시도 |
"코드(노트북)는 영구 저장, 실행 상태(변수·업로드 파일)는 임시" — 이 한 줄이 Colab의 전부입니다.
연습
- 새 노트북을 만들어 이름 바꾸기
- 텍스트 셀에 제목을 쓰고, 코드 셀에서
print("hello")실행 - 아무 CSV나 업로드해
pd.read_csv→head()결과 확인 - 런타임을 일부러 재시작한 뒤 모두 실행으로 복구해보기