Anaconda 또는 miniconda를 활용해 가상 환경을 생성하고 활용하는 것은 파이썬 프로젝트 작업에서 매우 중요하다. 파이썬 버전에 따라 사용되는 패키지 버전이 다르고 일부 문법이 다르기 때문에 버전을 통일한 상태에서 협업을 해야 코드가 뒤엉키는 일이 없다. 예전에 가상 환경 없이 2개의 프로젝트를 진행하다 버전이 엉켜서 양쪽 다 정상적으로 작동하지 않는 일이 발생했었다.
Anaconda | The World's Most Popular Data Science Platform
Anaconda is the birthplace of Python data science. We are a movement of data scientists, data-driven enterprises, and open source communities.
www.anaconda.com
가상 환경은 독립적인 공간을 생성해 각각의 공간에 패키지를 설치하기 때문에 환경은 서로 영향을 미치지 않는다.
미리 보기
anaconda를 설치한 후, 각자 사용하는 IDE에서 터미널을 열어 관리한다.
Window의 경우 Powershell 또는 Command Prompt를 활용한다.
가상 환경 생성
> conda create -n 환경이름 python=버전
환경 이름은 사용자가 알아볼 수 있도록 임의로 설정할 수 있다.
파이썬 버전은 각 프로젝트에 맞게 선택하여 사용할 수 있다.
Python 버전 정보
2.7: 일부 코드의 경우, 여전히 Python 2.x 버전의 문법을 요구하는 경우가 있다. 하지만 특수한 상황이 아니라면 2.x 버전은 권장하지 않는다. 자세한 내용은 "Python 2.x 이해하기"을 참고.
3.8: 특별한 제약이 없는 경우 3.6 이상의 버전을 사용하면 큰 문제없이 사용할 수 있다. 그렇기에 가장 무난한 버전이라고 할 수 있다.
3.10: 글을 작성하는 시점을 기준으로 가장 최근에 3.10 버전이 나왔고, 새로운 기능이 추가되었다. 하지만 여전히 3.10 이하의 버전을 사용하는 유저가 많기 때문에 개인적으로 사용할 코드인 경우에만 3.10을 추천한다.
활성화
> conda activate 환경이름
윈도우 기준, 활성화된 환경의 이름이 보인다.
Tip
VSCode의 경우, 우측 하단에서 활성화된 환경을 확인할 수 있다. 터미널과 별개로 VSCode에서 환경이 활성화되지 않은 상태라면 패키지가 설치되어 있다 해도 Linter가 ImportError를 띄울 수 있다.
패키지 설치
> conda install 패키지이름환경이 활성화된 상태에서 패키지를 설치하면 해당 가상 환경에 내에 패키지가 설치된다. 가상환경 내에 설치된 패키지는 가상 환경이 활성화된 상태에서만 사용할 수 있다.
> conda install -c conda-forge 패키지anaconda의 기본 채널에서 제공하지 않는 패키지는 해당 명령어를 통해 가져올 수 있다.
conda-forge에서 제공하는 패키지 목록.
그 외 가상 환경 내 설치된 패키지 목록을 확인하거나 가상 환경을 제거하는 등의 명령어도 지원하고 있다.
> conda env list
> conda remove ~ ~
> conda env remove -n ~
> conda deactivate
> conda update --all