아나콘다 가상환경 생성 및 활성화 (Python, Windows) & 패키지 pip 설치 (pandas jupyter matplotlib)

 

 

_ 파이썬 가상환경이란?

: 프로젝트 개발에 필요한 파이썬 환경을 구축하는 것

  개발에 필요한 버전의 파이썬과 패키지들을 따로 설치해 독립된 공간을 만들어준다.

- 아나콘다 가상환경 툴 : conda (CLI(command line interface) 기반으로 실행)

 

왜 만들까?

프로젝트마다 개발환경이 다 다를텐데 한 컴퓨터에 이를 진행하기 위해서는 한 컴퓨터에 다수의 개발환경을 구축해야 할 것이다. 즉, 고립된 파이썬 환경. 서로 영향을 주지 않는 환경이 필요하다. 

 

* 먄약 가상환경에서 다운받지 않는 라이브러리를 실행할 때

해당 라이브러리가 없더라도 실행되는 경우가 있다.

그것은 base 환경에서 프로그램으로서 실행이 되기 때문이다.

항상 어떤 패키지가 있는 지 확인하고 필요없으면 삭제하고 등 관리하자.

그리고 프로젝트마다 가상환경을 달리하여 패키지 들이 충돌하지 않도록 하자.

 

_ 아나콘다 가상환경 생성

1.cmd창 실행

2. conda 툴 최신 버전으로 업데이트 (생성 전, 업데이트 해주기)

conda update conda

3. 가상환경 생성

conda create -n 가상환경이름 python = 파이썬 버전

conda create -n ml python = 3.7

- 디렉토리명으로 되는 이름이면 가능. 수행중인 프로젝트이름이나,,,

 

 

4. 가상환경 조회

conda info --envs

- 생성 후 확인해보자.

- * 표시가 base 컴퓨터 기본 환경

- 그 밑으로 내가 만들어준 가상 환경을 볼 수 있다.

 

5. 가상환경 활성화

이제 가상환경에 들어가보자.

conda activate 가상환경이름

conda activate ml

잘 들어와진 것을 확인할 수 있다.

 

- 만약, 다음과 같은 오류가 뜬다면?

# run shell script - this will produce an error even though it succeeded above
$ ./shell_script.sh

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
To initialize your shell, run

    $ conda init <SHELL_NAME>

Currently supported shells are:
  - bash
  - fish
  - tcsh
  - xonsh
  - zsh
  - powershell

See 'conda init --help' for more information and options.

IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.

오류 메세지대로 conda init 해주고 cmd 종료 후 다시 시작하면 에러없이 가상환경 활성화된다.

 

6. 원하는 패키지 설치

- 가상환경에 package 설치. 필요한 패키지는 그때그때 install하면된다.

- conda말고 pip으로도 설치할 수 있다. 둘 중 하나로 설치하면 됨.

 

(1) pip으로 설치

pip install 설치할 패키지 패키지2 패키지3

-- 공백을 기준으로 설치할 패키지들을 한 줄에 쓸 수 있다.

- pandas가 의존하는 라이브러리도 다 받아짐.

- 나는 pip으로 설치하였다.

 

(2) conda으로 설치

conda install 설치할 패키지 패키지2 패키지3

 

 

## 예시. pandas jupyter matplotlib 설치

난 데이터 분석을 위해 pandas jupyter matplotlib 를 설치하여야 했다.

pip install pandas # pandas 

pip install notebook  matplotlib  # jupyter notebook  matplotlib

이렇게 설치해주면 끝~~! 이다.

 

7. 현재 가상환경 내 설치된 라이브러리 확인

잘 설치되었는 지 확인해보자.

pip list

 

8. 특정 패키지 정보 확인

특정 패키지에 대한 정보도 확인가능하다.

pip show matplotlib # 특정 패키지 정보

 

9. 가상환경 비활성화

conda deactivate

 

-- 패키지 pip 설치 관련 기타 명령어 --

 

10. 패키지 업데이트

만약 버전 업데이트 하고 싶다면?

pip install notebook  matplotlib --upgrade 
# 설치 되어있고 업그레이드할 게 있다면 하고, 설치 안 되어 있으면 설치

11. 패키지 버전 지정 설치

pip install matplotlib == 버전   # 버전을 지정해서 설치. 안 하면 최신 버전.

 

12. 가상환경에 설치된 패키지 삭제

pip uninstall 패키지명    #  패키지 삭제

 

-- 기타 conda 명령어--

 

13. 가상환경 삭제

conda remove -n 가상환경이름 -all

14. 가상환경에 설치된 패키지 삭제

conda remove -n 가상환경이름 패키지이름

15. 설치된 패키지 업데이트

conda update 패키지명

16. 가상환경의 환경정보 추출

conda env export --name 가상환경이름 > 파일명.yml

17. 추출한 가상환경 정보로 새로운 가상환경 생성

conda env create -f 파일명.yml