[Python] 아나콘다(Anaconda)로 가상환경 생성하기

1. 가상환경이 필요한 이유?

파이썬을 사용하다보면 pip 명령어로 모듈, 패키지를 설치하게 되는데, 이 경우 모든 파이썬 스크립트에서 패키지를 사용할 수 있습니다. 이 경우 하나의 프로젝트만을 진행할 때는 크게 문제가 되지 않지만, 동시에 여러 프로젝트를 진행할 때에는 호환문제가 발생할 수 있습니다. 예를 들어, A프로젝트를 진행하는데에는 특정 패키지의 ver.1을 요구하고 B프로젝트에는 ver.2를 요구하는 경우 버전 문제가 발생합니다. 특정 패키지의 다른 버젼의 동시 설치가 어렵기 때문이죠. 따라서 가상환경을 통해 독립적인 공간을 생성하고, A프로젝트를 위한 패키지와 B프로젝트를 위한 패키지를 별도로 설치할 수 있다면 이러한 호환 문제를 해결할 수 있게 됩니다.

 

하나의 큰 주방에서 한식, 중식, 일식을 모두 조리하려면 정신없으니, 주방을 3개의 공간으로 나누어, 한쪽에서는 한식만, 다른쪽에서는 각각 중식, 일식만을 담당한다면 일의 효율이 높아지는 것과 비슷한 원리입니다. 사용하는 칼도 다르고, 화구를 사용하는 목적도 전부 다를테니, 각각의 목적에 맞게 주방을 셋업해두자는 겁니다.

 

2. 가상환경 구축하기

아나콘다 프롬프트를 실행하여, [conda create -n (생성할 가상환경이름)]을 입력해줍니다. 저는 RECL 이라는 이름으로 가상환경을 생성해보겠습니다.

 

conda create 명령어를 통해 가상환경이 생성됩니다. Proceed에는 y로 응답.

 

가상환경 설치가 끝났습니다. 엄청 간단합니다. 프롬프트 창에 설치한 가상환경을 활성화 또는 비활성화 시키는 명령어에 대해 안내해주고 있습니다.

 

가상환경을 활성화 : conda activate 가상환경명

가상환경을 비활성화 : conda deactivate

 

위의 명령어를 통해, 생성해둔 가상환경에 자유롭게 출입할 수 있습니다.

 

가상환경 설치가 완료된 후, 현재 설치되어 있는 가상환경들을 확인할 수 있습니다. Base는 가장 기본으로 있는 관리자 환경이며, 그 아래에 생성한 가상환경들이 나열됩니다. 저는 RECL이라는 가상환경 하나만을 생성하였고, RECL 가상환경이 정상적으로 목록에 뜨는 것을 확인할 수 있습니다.

 

앞서 안내받은 것 처럼, conda activate 명령어를 통해 가상환경을 활성화 시킬 수 있고, 가상환경 내에서 원하는 작업을 할 수 있게 됩니다.

 

아나콘다 네비게이터에 들어가보면, Base 환경 외에 새롭게 가상환경이 추가된 것을 역시나 확인할 수 있습니다.

 

또한 설치한 가상환경에서 다양한 어플리케이션을 실행할 수 있습니다. 주피터 노트북(Jupyter Notebook)도 설치한 가상환경에서 활용할 수 있게 되었습니다.

 

3. 가상환경에 파이썬 모듈 설치하기

프롬프트 창에서 파이썬 모듈을 설치할 때에는, [pip install (모듈명)] 의 명령어를 입력해주어야 했습니다. 아나콘다 내의 가상환경에서는 단순히 pip를 conda로 바꿔주면 됩니다. (pip로도 설치가 되기는 합니다.)

 

Conda 가상환경에 모듈 설치 명령어 : conda install (모듈명)

 

1) 가상환경에 numpy 모듈 설치하기

아나콘다 프롬프트 창에 들어온 후, activate 명령어를 통해 가상환경을 활성화시켜 줍니다. 그리고 가상환경 내에 conda install 명령어를 통해 Numpy 모듈을 설치해줍니다. 

 

Proceed에 y로 응답해주면, 모듈 설치가 완료됩니다.

 

2) 가상환경에 pandas 모듈 설치하기

위의 Numpy모듈과 같은 맥락으로, conda install pandas 를 통해 pandas 모듈을 설치할 수 있습니다.

 

3) 가상환경에 matplotlib 모듈 설치하기

위의 Pandas모듈과 같은 맥락으로, conda install matplotlib 를 통해 matplotlib 모듈을 설치할 수 있습니다. 

 

4. 가상환경에 설치된 모듈 확인하기

conda list -n (가상환경 이름) 명령어를 통해, 가상환경 내에 설치된 모듈들을 확인할 수 있습니다.

 

가상환경 내 패키지 확인 : conda list -n (가상환경 이름)

 

좀 전에 설치했던 matplotlib 모듈과

 

pandas, numpy 모두 정상적으로 설치된 것을 확인할 수 있습니다.