오늘은 파이썬 아나콘다(Anaconda) 가상환경에 대해 소개하고, 그 사용 방법에 관해 알아보겠습니다.
지난번에 파이썬 일반 가상환경을 소개하고 설정하는 방법에 관해 설명해 드렸는데요, 아나콘다에서의 가상환경도 이와 유사한 구조입니다.
파이썬 venv 관련 내용은 아래의 링크를 참고하시기 바랍니다.
https://homubee.tistory.com/38
[Python] 파이썬 가상환경(venv) 종류 및 사용법 정리
오늘은 파이썬 가상환경과 그 종류 및 사용법에 관해 알아보겠습니다. 파이썬에는 여러 가상환경 만드는 방법을 제공하고 있는데, 처음 접해보면 헷갈리고 어려운 면이 있습니다. 관련된 자료
homubee.tistory.com
아나콘다 가상환경
아나콘다는 과학 계산용 파이썬, R 패키지 관리 소프트웨어입니다. (사실 저는 파이썬만 지원하는 줄 알았는데, 찾아보니 R 언어도 지원한다고 합니다.)
이미 이전에 설명한 파이썬 가상환경을 통해 충분히 필요한 기능을 제공받고 있는데, 아나콘다 가상환경을 사용하는 이유는 무엇일까요?
일반적인 파이썬과 아나콘다의 차이점은 앞서 이야기한 과학 특화 기능들입니다. 아래와 같이 다양한 애플리케이션을 사용할 수 있도록 지원하고 있습니다.
별도로 설치할 수도 있지만, 이렇게 과학 관련 패키지만 따로 편리하게 사용할 수 있도록 되어 있기 때문에 아나콘다를 많이 사용하게 됩니다.
가상환경 관리의 목적에 따라 아나콘다를 사용할 수도 있습니다. 우리가 이전에 배웠던 venv 같은 경우에는 가상환경을 프로젝트 내에 생성합니다. 반면에 아나콘다의 경우 현재 프로젝트가 아니라, 특정 디렉토리 위치에 별도로 저장됩니다. 이는 어느 위치에서든 가상환경에 전역적으로 접근할 수 있음을 의미합니다.
아래는 아나콘다 가상환경이 실제 생성되는 위치입니다. 아나콘다가 설치된 경로에 envs 폴더에 가상환경이 생성됩니다. 아래는 제가 기존에 만들어놓았던 가상환경입니다.
위의 여러 가상환경은 다음과 같이 아나콘다 내비게이터에서 일괄적으로 관리할 수 있습니다. 가상환경 내의 모듈 역시 우측 탭에서 살펴볼 수 있습니다.
이렇듯 두 가상환경에는 큰 차이가 있는 것은 아니지만 적용 범위, 방식 등에 따라 조금 더 편하고 적절한 쪽을 사용하시면 됩니다.
아나콘다 가상환경 사용법
아나콘다 가상환경은 아나콘다 프롬프트(cmd와는 다름) 또는 내비게이터로 관리할 수 있는데요, 양쪽 다 모두 간단하게 소개해 드리도록 하겠습니다.
1. 가상환경 생성
conda create -n 가상환경이름 python=파이썬버전먼저 가상환경을 생성하는 방법입니다. 위와 같이 가상환경 이름을 명시해주고 실행합니다. 예를 들어 가상환경이름은 ENV_TEST로 하고 파이썬 버전은 3.7을 설치한다고 하면 아래와 같이 명령어를 입력해주면 됩니다.
conda create -n ENV_TEST python=3.7
명령어를 입력하면 아래와 같이 이것저것 설치 메시지가 출력되는데, y를 눌러 계속 진행하시면 됩니다.
아나콘다 내비게이션을 사용할 경우, Environments 탭 하단에 제공되는 기능을 통해 작업이 가능합니다.
가상환경을 생성하려면 Create 버튼을 눌러주면 됩니다. 다음과 같이 가상환경 이름과 파이썬(또는 R) 버전을 설정하게 되어 있습니다.
2. 가상환경 활성화
conda activate 가상환경이름실행할 가상환경 이름을 명시해주고 명령어를 실행합니다. 지난번 venv 가상환경 활성화 과정과 거의 유사하지만, venv 가상환경은 프로젝트 폴더 내에 있는 가상환경만 활성화할 수 있지만, 아나콘다는 전역적으로 가상환경을 관리하므로 원하는 가상환경 중 아무것이든 사용할 수 있습니다.
설치 직후여서인지 커맨드라인에 친절하게 설명 메시지가 출력되어 있습니다. 명령어를 입력해주면 해당 가상환경이 활성화됩니다.
venv와 마찬가지로 가상환경 터미널 가상환경을 활성화하면 위와 같이 커맨드 라인 좌측에 가상환경 이름이 표시됩니다. (참고로 base는 아나콘다에서는 기본적으로 제공하는 가상환경 이름입니다.)
내비게이터에서는 원하는 가상환경에서 Open Terminal을 해주면 해당 가상환경이 활성화된 상태에서 터미널이 실행됩니다.
3. 가상환경 모듈 설치
가상환경 내에 모듈을 설치하는 과정은 이전에 살펴보았던 것과 같습니다. requirements.txt 파일이 있다면 pip install -r requirements.txt 명령어로 모듈을 설치하시면 됩니다.
몇 가지 scikit-learn 관련 라이브러리를 설치하였는데, 잘 설치된 것을 확인할 수 있습니다.
내비게이터를 사용하면 간편하게 모듈 설치가 가능합니다. 우측의 모듈 목록에서 Not installed로 설정하고 원하는 모듈을 검색하면 해당 모듈 설치가 가능합니다.
저는 pytorch를 검색하여 설치해보았는데요, 다음과 같이 해당 패키지를 설치하기 위해 필요한 것들이 쭉 출력됩니다. Apply하여 진행해주면 잘 설치됩니다.
4. 가상환경 비활성화
conda deactivate가상환경을 더 이상 사용하지 않을 것이라면 위의 명령어로 비활성화해줍니다. 해당 명령을 수행하면 현재 가상환경을 빠져나와 base 가상환경 상태로 돌아갑니다. 만약 여기에서 한 번 더 비활성화하면 일반 터미널로 돌아갑니다.
내비게이터의 경우 커맨드 라인에서 작업하는 것이 아니므로 별도로 가상환경을 비활성화하는 기능은 없습니다. 필요하다면 그냥 위의 방법을 사용하시면 됩니다.
5. 가상환경 삭제
conda remove -n 가상환경이름 --all지난번 파이썬 venv에서는 없었던 기능인데요, 아나콘다는 별도 위치에 가상환경을 구축하므로 이를 삭제할 수 있는 명령어를 제공하고 있습니다. 위와 같이 입력해주면 가상환경이 삭제됩니다.
최종 삭제 전 한 번 더 물어보는데, y를 입력하면 삭제가 진행됩니다.
다만 실제 해당 위치에 가보면 가상환경 폴더와 자잘한 쓰레기 파일 등이 남아 있기 때문에, 완전히 삭제하고 싶으면 해당 내용까지 지워주시면 됩니다.
내비게이터에서는 삭제할 가상환경을 선택하고 Remove 버튼을 눌러주시면 됩니다.
아나콘다 가상환경과 그 사용 방법에 관해 알아보았습니다. 위에서 설명한 기본적인 명령어 외에도 여러 가지 추가적인 기능도 제공하고 있으니 필요하다면 잘 활용해보시기 바랍니다.
아마 머신러닝이나 데이터 분석 등을 하다 보면 아나콘다를 많이 접하게 될 텐데, 적절히 잘 활용해서 원하는 결과 얻으시기 바랍니다.
직접 조사해서 작성하는 글이다 보니 일부 정확하지 않은 정보가 포함되어 있을 수 있습니다.
궁금한 사항이나 잘못된 내용이 있으면 댓글로 알려주세요~
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