VSCode Python 익스텐션 에러 트러블 슈팅 (Failed to resolve env)

Last updated 19 days ago

먼저 VSCode Python 출력창에서 문제가 발생하는 내용을 확인하고 키워드를 통해서 구글링하였습니다.
- Python Extension: interpreterManager.refresh [l [Error]: Failed to resolve env
구글링을 했을 때 많은 사람들은 Python.Locator을 native에서 js로 변경하는방식으로 해결을 많은 사람들이 하였지만 변경하여도 문제는 계속 발생 하였습니다.
출력창의 Python 익스텐션 에러를 분석했을 때, 이전에 가상환경으로 사용하고 지웠는데 계속 파이썬 익스텐션에서 로드하고 있었고 이로 인해서 에러를 뱉어내고 있었습니다.
그래서 Python: 캐시 지우기 및 창 다시 로드(Python: Clear Cache and Reload Window) 기능을 사용하여 캐싱을 지웠습니다. 캐싱을 지우니까 정상적으로 익스텐션들을 로드하는 것을 확인할 수 있었습니다.

당시 Github Codespace에서 Attention 관련 논문을 읽고 샘플 코드들을 작성하면서 학습하는 과정이였습니다.
그 과정에서 코드에 사용되는 Python 의존성들을 다운받는 과정을 거쳤습니다. 그런데 그 과정에서 Codespace 용량(32G)을 생각하지 않고 pip install을 진행하였습니다. 그래서 다운로드를 계속 받는데 용량을 가득 채우는 상황이 발생하였고, 급하게 종료를 눌렸습니다.
그 과정에서 Python 익스텐션의 내부 동작까지 확인할 수는 없지만, 가상 환경이 계속 캐싱이 되어 있었던 상황이였던거 같고 이후 Codespace를 삭제하였습니다. Codespace로 작업한 동일 Repo를 로드할 때부터 에러는 계속 발생하였습니다.

VSCode 익스텐션에서 에러가 발생하는 경우가 있으면, 캐싱이 되어 있을 수 있다는 선택지를 생각해야 한다고 생각합니다. 익스텐션에서 캐싱을 지우는 방법을 제공한다면 지우고 다시 확인해보아야 합니다.
인공지능 관련 개발 시 버전 관리는 Github에 저장하되, Google Colab을 활용하여 실험을 할 수 있도록 하는 것이 합리적입니다. 인공지능 관련 작업을 할 때 GPU 리소스를 구글에서 무료로 사용할 수 있게 제공해주기 때문입니다.
Codespace는 제한된 리소스 내에서 개발, 테스트를 해볼 수 있는 상황에서 더 활용하는 것이 좋다고 생각합니다. 많은 리소스를 제공하는 것은 아니지만, 무료로독립된 환경에서 간편하게 사용하고 종료할 수 있기 때문에 리소스가 많이 들어가지 않는 개발을 할 때 Codespace를 사용하는게 합리적입니다.

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먼저 VSCode Python 출력창에서 문제가 발생하는 내용을 확인하고 키워드를 통해서 구글링하였습니다.
- Python Extension: interpreterManager.refresh [l [Error]: Failed to resolve env
구글링을 했을 때 많은 사람들은 Python.Locator을 native에서 js로 변경하는방식으로 해결을 많은 사람들이 하였지만 변경하여도 문제는 계속 발생 하였습니다.
출력창의 Python 익스텐션 에러를 분석했을 때, 이전에 가상환경으로 사용하고 지웠는데 계속 파이썬 익스텐션에서 로드하고 있었고 이로 인해서 에러를 뱉어내고 있었습니다.
그래서 Python: 캐시 지우기 및 창 다시 로드(Python: Clear Cache and Reload Window) 기능을 사용하여 캐싱을 지웠습니다. 캐싱을 지우니까 정상적으로 익스텐션들을 로드하는 것을 확인할 수 있었습니다.

당시 Github Codespace에서 Attention 관련 논문을 읽고 샘플 코드들을 작성하면서 학습하는 과정이였습니다.
그 과정에서 코드에 사용되는 Python 의존성들을 다운받는 과정을 거쳤습니다. 그런데 그 과정에서 Codespace 용량(32G)을 생각하지 않고 pip install을 진행하였습니다. 그래서 다운로드를 계속 받는데 용량을 가득 채우는 상황이 발생하였고, 급하게 종료를 눌렸습니다.
그 과정에서 Python 익스텐션의 내부 동작까지 확인할 수는 없지만, 가상 환경이 계속 캐싱이 되어 있었던 상황이였던거 같고 이후 Codespace를 삭제하였습니다. Codespace로 작업한 동일 Repo를 로드할 때부터 에러는 계속 발생하였습니다.

VSCode 익스텐션에서 에러가 발생하는 경우가 있으면, 캐싱이 되어 있을 수 있다는 선택지를 생각해야 한다고 생각합니다. 익스텐션에서 캐싱을 지우는 방법을 제공한다면 지우고 다시 확인해보아야 합니다.
인공지능 관련 개발 시 버전 관리는 Github에 저장하되, Google Colab을 활용하여 실험을 할 수 있도록 하는 것이 합리적입니다. 인공지능 관련 작업을 할 때 GPU 리소스를 구글에서 무료로 사용할 수 있게 제공해주기 때문입니다.
Codespace는 제한된 리소스 내에서 개발, 테스트를 해볼 수 있는 상황에서 더 활용하는 것이 좋다고 생각합니다. 많은 리소스를 제공하는 것은 아니지만, 무료로독립된 환경에서 간편하게 사용하고 종료할 수 있기 때문에 리소스가 많이 들어가지 않는 개발을 할 때 Codespace를 사용하는게 합리적입니다.