Python 개발 환경 구축2: Anaconda에서 가상 환경 다루기

 아나콘다는 Python 패키지 관리 프로그램으로 설치 방법은 아래 링크에 나와있다.

https://qlsenddl-lab.tistory.com/13

 아나콘다의 장점 중 하나는 가상환경을 만들 수 있다는 것에 있다. 이 가상환경을 통해 서로 다른 버전의 python 및 패키지 버전을 설치할 수 있고, 서로 가상환경을 공유하여 주어진 코드가 버전 이슈로 인해 실행되지 않는 이슈를 막을 수 있다. 본 글에서는 먼저 anaconda prompt(terminal)을 실행하고 기본적인 anaconda 명령에 대한 내용과 가상환경을 anaconda에서 어떻게 생성하고 접근하고 삭제 및 공유할 수 있는지 기본적인 명령에 대해서 살펴보고자 한다.

 

1. anaconda prompt 실행하기

Window 검색창에 anaconda를 검색하여 anaconda prompt를 실행한다. 이 때 패키지 설치를 위해 실행하는 경우 '관리자 권한'으로 실행하는 것이 좋다.(그래야 패키지 설치가 정상적으로 된다.)

'관리자 권한'으로 실행은 검색해서 나온 anaconda prompt를 우클릭해서 '관리자 권한으로 실행'하거나 Window 검색에 anaconda prompt가 떴을 때 우측 편 목록 중에 있는 '관리자 권한으로 실행' 버튼을 클릭하면 된다.

 

2. 기본적인 anaconda 명령

anaconda prompt에서 명령은 모두 conda로 시작한다.

>> python --version: 현재 가상환경의 python 버전 확인

>> conda --version: 현재 anaconda 버전 확인

>> conda list: 현재 가상환경에 설치된 패키지 목록 및 버전 확인

>> conda update conda: 최신 버전으로 anaconda 프로그램 업데이트

 

3. 가상환경 생성하기

>> conda create --name env_name python=3.4

python=3.4: python 버전이 3.4인 가상환경을 생성하게 된다.

'env_name'부분에 생성하려는 가상환경의 이름을 적으면 된다.

해당 명령을 입력하면 더 진행할지 여부를 묻는데 y를 누르고 enter를 누르면 생성이 진행된다.

 

>> conda env list

현재 생성된 가상환경들의 목록을 볼 수 있다. 가상 환경을 만들고 해당 명령을 통해 가상환경이 잘 만들어진 것을 확인할 수 있다.

 

4. 가상환경 접근하기

>> conda activate env_name

env_name에 해당하는 가상환경으로 접근한다. 명령 입력 줄에 (base)였던 것이 (env_name)으로 바뀐 것을 확인할 수 있는데 그러면 정상적으로 해당 가상환경으로 접근한 것이다.

 

>> conda deactivate

현재 있는 가상환경에서 나와 기본 환경으로 돌아간다. 명령 입력 줄에 (env_name)이였던 것이 (base)로 바뀌면 정상적으로 가상환경에서 나온 것이다.

 

5. 가상환경 삭제하기

가상환경 삭제는 기본 환경(base)에서 할 수 있다. 그러므로 현재 가상환경에 있다면 conda deactivate 명령을 통해서 가상환경에서 나와야 한다.

>> conda remove --name env_name --all

마찬가지로 env_name에 삭제하려는 가상환경의 이름을 적으면 된다.

 

6. 가상환경 내보내기

우선 내보내기를 위하는 가상환경에 접근(활성화)한다.

>> conda env export

이 명령으로 해당 개발 환경에 설치한 모든 패키지들의 리스트와 버전들을 기록한다. 이 기록을 파일 이름으로 내보내기를 하려면 다음과 같이 명령을 작성하면 된다.

>> conda env export > file_name.yml

file_name에 원하는 파일 이름을 적으면 된다.

그러면 해당 명령이 수행되는 디렉토리(directory)에 해당 파일이 생성된 것을 확인할 수 있다.

이는 팀 프로젝트에서 서로 필요한 개발환경을 공유할 때에 사용할 수 있다.

 

7. 가상환경 불러오기

>> conda env create -f file_name.yml

우선 해당 명령이 수행되는 디렉토리에 불러오려는 .yml 파일이 있어야 한다.

또한 기본 환경(base)에서 해당 명령을 하는 것을 추천한다.

마찬가지로 >> conda env list 명령을 통해 가상환경이 잘 불러왔는지를 확인할 수 있다. 가상환경의 이름은 파일의 이름을 따르지 않고 내보내기 했을 때의 가상환경 이름을 따른다.

 

참고 문헌: 딥러닝을 위한 최적화와 수치해석(황윤구, 양한별 저 | 남가람북스)