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실행 환경과 최신 API 메모

문서 조사와 실제 실행 환경을 구별하고 오래된 예제의 함정을 정리합니다.

공식 문서 조사일: 2026-09-30. 아래 버전은 이 초안의 로컬 검증 환경입니다. 모든 시스템에서의 호환성 보증이나 “언제나 최신”이라는 뜻은 아닙니다. Windows CPython 3.13.5에서 검증했습니다. PyTorch CPU 텐서·CNN·손실·작은 U-Net 예제도 실행했습니다. GPU 학습과 실자료 모델 성능 검증은 별도 단계입니다.

도구 이름이 낯설면 도구와 용어 안내를 먼저 읽으세요. 종류·입력·출력과 역할을 설명합니다.

실습 환경 만들기

저장소 루트에서 다음을 실행합니다. Windows에서 Python 실행 파일이 py라면 첫 명령의 python을 py -3.13으로 바꿉니다.

python -m venv .venv

Windows PowerShell:

.venv/Scripts/python.exe -m pip install -r books/python-geospatial/requirements.txt
.venv/Scripts/python.exe books/python-geospatial/examples/buffer_join.py

macOS/Linux:

.venv/bin/python -m pip install -r books/python-geospatial/requirements.txt
.venv/bin/python books/python-geospatial/examples/buffer_join.py

활성화 없이 환경 내부 Python을 직접 호출할 수 있습니다. 설치가 GDAL/PROJ native dependency에서 막히면 지원되는 Python 버전의 wheel 여부를 확인하거나 새 conda-forge 환경에서 주요 공간 패키지를 함께 설치합니다. 운영체제가 다른 환경은 별도 검증합니다.

검증 버전과 주요 API

GeoPandas stable 문서의 표시 버전과 설치된 배포 버전이 다를 수 있습니다. Folium latest 문서는 조사 시 1.0.0rc1을 표시했으므로 실습은 설치·검증한 안정 배포 0.20.0을 사용했습니다. 실제 전체 의존성은 저장소의 requirements-lock.txt에 기록합니다.

형식을 목적에 맞게 선택하기

gpd.read_file(..., engine="pyogrio", use_arrow=True)는 pyarrow가 있는 환경의 선택지입니다. read_parquet/to_parquet은 geometry와 CRS를 함께 보존하는 GeoParquet 경로입니다. schema version·geometry encoding을 명시적으로 바꿀 때는 수신 도구의 지원도 확인합니다. GeoPandas I/O, pyogrio, GeoParquet 1.1 명세

오래된 예제에서 바꿀 부분

• sjoin(op="within") 대신 predicate="within"을 사용합니다.
• 새 도형 합치기 코드는 union_all()을 우선합니다. dissolve는 속성 집계 규칙도 함께 지정합니다.
• 제거된 geopandas.datasets에 기대지 않고 가상 자료나 출처가 명확한 파일을 제공합니다.
• Shapely 2 geometry를 가변 객체처럼 수정하는 코드나 PyGEOS backend를 전제로 한 코드를 옮기지 않습니다.
• OSMnx 1.x 블로그 코드를 그대로 복사하지 않고 2.x 공식 API와 좌표 인수를 확인합니다.

OSM 보행망으로 연결하는 확장 코드

다음은 인터넷 연결과 Overpass 응답이 필요한 실자료 확장입니다. 이번 오프라인 샘플 검증에 다운로드 실행은 포함하지 않았습니다. 한 공원 주변 작은 범위로 시작하고 반복 호출 대신 저장한 그래프를 재사용합니다.

from pathlib import Path
import osmnx as ox
import networkx as nx

out = Path("generated/network")
out.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
ox.settings.use_cache = True
G = ox.graph.graph_from_point(
    (37.5665, 126.9780), dist=1000, network_type="walk"
)
G = ox.projection.project_graph(G)
nodes, edges = ox.convert.graph_to_gdfs(G)
origin = next(iter(G.nodes))  # 개념 예제. 실무에서는 실제 출입구를 스냅.
distance = nx.single_source_dijkstra_path_length(
    G, origin, cutoff=800, weight="length"
)
ox.io.save_graphml(G, filepath=out / "walk.graphml")
print("800m 이내 도달 노드:", len(distance))

length 가중치는 m입니다. 노드 도달집합은 보행권 폴리곤 자체가 아닙니다. 도로의 일부 구간, 교차로·횡단, 출입구 스냅, 단절을 고려해 service area를 만듭니다. 일정 속도 4.8km/h를 가정하면 10분은 800m지만 경사·보행자 특성·신호 지연을 무시한 가정입니다. 임의 노드로 시작한 예제를 실제 공원 접근성 결과로 제시하지 않습니다. OSMnx API, NetworkX 최단경로

시각화 선택

Matplotlib choropleth는 원시 건수·면적당 밀도·인구당 비율을 구분하고 색 구간을 고정합니다. Folium HeatMap은 줌과 화면 반경에 영향을 받는 표시 방식으로, 면적당 밀도나 KDE 분석 결과와 동일하지 않습니다. 분포를 평가하려면 분석 단위·대역폭·정규화를 먼저 정하고 결과를 지도에 그립니다. GeoPandas plotting, Folium HeatMap

AI 장의 추가 설치

29~32장은 CPU로도 작은 예제를 실행할 수 있습니다. 기본 requirements 설치 뒤 아래 선택 의존성을 설치합니다.

python -m pip install -r books/python-geospatial/requirements-ai.txt

GPU 환경은 PyTorch 공식 설치 안내에서 선택하세요. 이번 검증은 CPU 예제이며 GPU 가속 훈련은 수행하지 않았습니다.