이 가이드는 Jack Fields와 그가 작성한 글 “VS Code에서 Python 개발을 위한 궁극의 설정”에서 많은 영감을 받았어. 더 자세한 내용은 그의 글을 확인해 줘.

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사전 준비 사항

시작하기 전에 다음이 준비돼 있어야 해:
  • Python (권장: 3.8 이상) 설치
  • 버전 관리를 위한 Git
  • Cursor 최신 버전 설치 및 업데이트

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필수 확장 프로그램

다음 확장 프로그램은 Cursor를 Python 개발에 최적화해 줘. 문법 하이라이트, 린팅, 디버깅, 유닛 테스트를 제공해.

Python

Microsoft의 핵심 언어 지원

Cursor Pyright

고속 Python 언어 서버

Python Debugger

향상된 디버깅 기능

Ruff

Python 린터 및 포매터

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고급 Python 도구

위 확장들은 그동안 Cursor에서 Python 개발용으로 가장 인기 있었고, 여기에 Python 개발 효율을 극대화하는 데 도움이 되는 추가 확장도 더했어.

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uv - Python 환경 관리자

uv는 현대적인 Python 패키지 관리자야. 기본 패키지 관리자 pip을 대체할 수 있고, 가상 환경 생성·관리에 사용할 수 있어. uv를 설치하려면 터미널에서 다음 명령을 실행해: 
pip install uv

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ruff - Python 린터 및 포매터

Ruff는 현대적인 Python 린터이자 포매터로, 프로그래밍 오류를 점검하고 코딩 표준 준수를 돕고 리팩터링을 제안할 수 있어. 코드 포맷팅은 Black과 함께 사용할 수도 있어. Ruff를 설치하려면 터미널에서 다음 명령을 실행해: 
pip install ruff

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Cursor 구성

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1. Python 인터프리터

Cursor에서 Python 인터프리터를 설정해:
  1. Command Palette 열기 (Cmd/Ctrl + Shift + P)
  2. “Python: Select Interpreter” 검색
  3. 사용할 Python 인터프리터 선택(가상환경을 쓰고 있다면 그 환경 선택)

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2. 코드 포매팅

Black으로 자동 코드 포매팅 설정:
Black은 코드를 자동으로 포맷해 일관된 스타일을 유지해 주는 코드 포매터야. 별도 설정이 필요 없고 Python 커뮤니티에서 널리 쓰여.
Black을 설치하려면 터미널에서 다음 명령을 실행해: 
pip install black
그다음 settings.json 파일에 아래 내용을 추가해서 Cursor가 코드 포매팅에 Black을 쓰도록 설정해: 
{
  "python.formatting.provider": "black",
  "editor.formatOnSave": true,
  "python.formatting.blackArgs": ["--line-length", "88"]
}

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3. 린팅

프로그래밍 오류를 검사하고 코딩 표준을 준수하도록 돕고 리팩터링을 제안하는 데 PyLint를 쓸 수 있어. PyLint를 설치하려면 터미널에서 다음 명령을 실행해: 
pip install pylint

{
  "python.linting.enabled": true,
  "python.linting.pylintEnabled": true,
  "python.linting.lintOnSave": true
}

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4. 타입 체크

린팅과 함께 타입 오류를 확인하려면 MyPy를 쓸 수 있어. MyPy를 설치하려면 터미널에서 다음 명령을 실행해: 
pip install mypy

{
  "python.linting.mypyEnabled": true
}

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디버깅

Cursor는 Python용 강력한 디버깅 기능을 제공해:
  1. 거터를 클릭해 브레이크포인트 설정하기
  2. 디버그 패널 사용하기 (Cmd/Ctrl + Shift + D)
  3. 커스텀 디버그 구성을 위해 launch.json 설정하기

Tab Completion

네 작업 흐름을 이해하는 지능형 코드 제안

Chat

자연스러운 대화로 코드를 탐색하고 이해해

Agent

AI로 복잡한 개발 작업을 처리해

Context

서드파티 시스템의 컨텍스트를 가져와

Auto-Imports

코딩하면서 모듈을 자동으로 가져와

AI Review

Cursor가 AI로 네 코드를 계속 리뷰해

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프레임워크 지원

Cursor는 인기 있는 Python 프레임워크와 자연스럽게 잘 맞아:
  • 웹 프레임워크: Django, Flask, FastAPI
  • 데이터 사이언스: Jupyter, NumPy, Pandas
  • 머신러닝: TensorFlow, PyTorch, scikit-learn
  • 테스트: pytest, unittest
  • API: requests, aiohttp
  • 데이터베이스: SQLAlchemy, psycopg2