구글 코랩(colab) 데이터 파일 업로드 하는 2가지 방법

구글 코랩을 활용하면 컴퓨터 사양에 상관없이 복잡한 파이썬 코드들도 손쉽게 돌릴 수 있다. 코드 실행에 필요한 데이터 파일 업로드하는 방식을 두 가지 소개하고자 한다. 파일을 런타임 세션에 업로드하는 방식과 구글 드라이브와 연동하여 사용하는 방식이다. 

구글 코랩 런타임 세션에 데이터를 직접 업로드 하는 방법

 

 

이 방법은 구글 코랩 런타임 세션에 데이터를 업로드 하는 방법으로 런타임이 끊어진 후 재실행될 때 업로드 했던 파일들은 모두 사라지기 때문에 매번 재업로드를 해줘야한다. 반복해서 실행할 것이 아니고 한두 번 테스트용으로 써볼 때 적절한 방식이다. 실행해야 하는 코드를 한번 아무코드블럭이나 실행을 시켜서 런타임이 실행되도록 하고 좌측 옆에 폴더모양의 아이콘을 눌러서 content라는 이름의 폴더명을 찾는다. 바로 보이지 않는다면 ..을 눌러서 상위로 이동한다음 찾으면 된다.

 

content라는 폴더 안에 필요한 데이터를 업로드하면 로컬에서 돌릴 때 처럼 돌릴 수 있다. content 폴더가 소스코드가 돌고 있는 폴더인 것처럼 취급하면 된다. 만약 로컬에서 소스코드가 있는 폴더 안에 하위폴더 data라는 폴더가 있고 그 안에 필요한 데이터가 있다면 구글코랩에서는 content라는 폴더 하위에 data라는 폴더를 생성 후 data라는 폴더 안에 데이터를 업로드하면 된다. 업로드는 업로드하고자 하는 폴더에서 우클릭하고 업로드라는 걸 누르면 파일을 선택할 수 있도록 뜬다. 그러면 로컬에서 돌리던 것처럼 파일을 인식할 수 있다. 업로드뿐만 아니라 다운로드도 가능하다. 다운로드하면 이 content 폴더 안에 파일이 생성된다.

 

 

구글 코랩 런타임 세션에 데이터 업로드 방법

 

구글 드라이브에 파일을 업로드하고 구글 코랩과 연동하는 방법

구글 코랩에 작성한 코드를 반복하여 여러번에 걸쳐 실행하고자 할 때 유용한 방법이다. 한번 연결해놓으면 별도로 파일을 재업로드 해주지 않아도 되기 때문이다. 우선 구글 코랩에서 실행하고자 하는 코드를 실행하면 로그인되어 있는 계정의 구글 드라이브에 Colab Notebooks라는 폴더가 생성이 돼있고 그 안에 해당 코드가 저장이 되어있다. 그 폴더 안에 필요한 데이터를 미리 업로드해두면 된다. 마찬가지로 data라는 하위폴더를 생성 후 그 안에 데이터를 넣어주어도 된다.

 

데이터 업로드가 되었다면 실행하고있는 구글 코랩 코드에 구글 드라이브 연동하는 코드를 넣어주고 해당 코드블럭을 실행한다. 그러면 구글 드라이브에 연결하겠냐고 실행창이 두 번 정도 뜨는데 연결하겠다고 선택하면 된다. 연결이 완료되었으면 데이터가 있는 구글드라이브 경로를 기재해 주면 로컬에서 돌릴 때처럼 데이터 파일을 업로드하고 내보내기가 가능해진다. 경로 설정은 아래 코드를 참고하면 된다. 

#구글 코랩에서 구글 드라이브 연동시키는 코드
from google.colab import drive
drive.mount('/gdrive')

 

# 만약 Colab Notebooks 폴더 바로 밑에 파일을 업로드했다면
df = pd.read_csv('/gdrive/MyDrive/Colab Notebooks/파일명.csv')

# 만약 Colab Notebooks 폴더 내 data 폴더 밑에 파일을 업로드했다면
df = pd.read_csv('/gdrive/MyDrive/Colab Notebooks/data/파일명.csv')

 

구글 코랩을 활용하면 필요한 패키지들이 웬만하면 이미 설치가 되어있기 때문에 하나하나 설치를 따로 해주지 않아도 되서 정말 편리하다. 또한 협업하는 사람들과 링크 하나만으로 코드를 공유하고 실행해 볼 수 있기 때문에 장점이 정말 많다. 딥러닝 같이 GPU가 필요한 코드들도 GPU런타임을 활용하여 돌릴 수 있다. 장점이 정말 많은 구글 코랩 시작하는 방법이 궁금하다면 이 포스팅을 참고하자. (파이썬 아직도 설치해서 쓰시나요? 구글 코랩 써보세요. (colab))