[Anaconda] Python 가상 환경 구축

 

 

Python을 개발하다보면 각각의 프로젝트마다 가상환경을 구축하고 해당 가상 환경에서 개발을 수행하는 것을 권장하고 있습니다.

이번 포스트에서는 이러한 Python 가상환경을 구축하는 방법에 대해 다룰 것입니다.

 

 

우선, 가상 환경을 왜 구축해야 하는지에 대해 설명해 봅니다.

요즘은 Python 3.x 버전을 기본으로 사용합니다. 하지만 몇 년 전만 해도 Python 2.x를 사용하던 시절이 있었습니다. 프로젝트에 따라 어떤 프로젝트는 2.x 환경을, 어떤 프로젝트는 3.x 환경을 사용해야 하는 경우가 발생합니다.

이때마다 환경을 재구축하면서 진행할 수 없기 때문에 가상 환경을 구축하여 진행합니다.

또 다른 이유는 프로젝트마다 사용하는 Package와 Dependency가 다르기 때문입니다.

어떤 프로젝트에서는 OpenCV를 사용하지만 또 어떤 프로젝트에서는 OpenCV를 사용하지 않는다면 Package가 굳이 설치되어 있을 필요가 없습니다. 또 어떤 경우는 TensorFlow 1.x를 사용하는데, 다른 프로젝트에서는 TensorFlow 2.x를 사용해야 한다면 Dependency가 꼬여버립니다.

위와 같은 이유들 때문에 가상환경을 구축해서 개발을 진행하는 것이 권장됩니다. 개발자 입장에서도 이게 덜 복잡하기도 하고요.

 

Python을 그냥 설치해서 사용하는 경우는 거의 없습니다. 대부분 Anaconda 환경에서 개발을 진행하는 경우가 많죠.

따라서 Conda를 통해 가상환경을 구축하는 방법을 설명하고자 합니다.

 

Anaconda 환경은 이미 구축되어 있다는 가정하에 진행하도록 하겠습니다. 만일 Anaconda를 구성이 필요하다면 다음 포스트를 참고해 주세요.

• Anaconda 환경 구축

[Anaconda] Python 사용을 위한 Anaconda 환경 구축

 

 

우선, 다음과 같이 Anaconda Prompt를 실행합니다.

그리고 여기에 다음과 같은 명령어를 입력합니다.

>> conda create -n virtual_env python=3.7

위 명령어를 입력하면 다음과 같은 결과를 얻을 수 있을 것입니다. y를 입력하여 가상 환경을 구축합니다.

아주 간단하게 가상환경이 구축되었을 것입니다.

다음과 같은 명령어를 입력하여 가상환경이 생성되었는지 확인할 수 있습니다.

>> conda info --envs

정상적으로 생성된 것을 확인할 수 있습니다.

다음과 같은 명령어를 통해서는 생성된 가상 환경을 삭제할 수 있습니다.

>> conda remove --name virtual_env --all

 

이제, 생성된 가상환경을 시작해 봅시다.

다음과 같은 명령어를 통해 가상 환경을 시작할 수 있습니다.

>> activate virtual_env

그리고 다음 명령어를 통해 가상 환경을 종료할 수 있습니다.

>> deactivate

 

참고로, Anaconda로 여러 가상환경을 구축하고 패키지들을 설치하고 여러 가지를 개발하다 보면 디스크가 부족한 상황이 발생될 수도 있을 것입니다. 이때는 다음과 같은 명령어를 통해 인덱스 캐시, 잠긴 파일, 패키지, 소스 캐시 등을 정리할 수 있습니다.

>> conda clean --all

 

 

이렇게 Python 가상환경을 구축하는 방법에 대해 다루어 보았습니다.

간단한 방법을 통해 구축할 수 있으니, 한 환경에 몽땅 설치해서 개발하는 일은 일어나선 안 되겠죠?

 

이번 포스트는 여기서 마무리하도록 하겠습니다.