conda와 pip 및 anaconda 가상환경

가상환경이란 하나의 PC에서 여러 프로젝트 작업을 할 때 python 패키지의 의존성이 충돌하지 않도록 관리할수 있게 해주는 툴로서, 다른 버전들의 파이썬을 각각 사용하는 용도로 많이 사용되고, 라이브러리의 버전 관리를 쉽게 해줌.

 

conda는 윈도우즈 리눅스 맥OS 등 다른 운영체제에서도 모두 실행 가능한 패키지 환경 관리 시스템으로서, 패키지 및 종속을 빠르게 설치하는 장점이 있음. conda-forge.org  anaconda.org

 

pip는 conda와 유사한 것으로서, python에 한정된 패키지 관리자

 

conda는 다른 언어 c, java 등을 포함한 패키지 관리자이며, 가상환경 생성이 가능

 

가상환경 관리 툴은

1) Virtualenv : Python2 버전에서부터 사용된 가상환경 라이브러리

2) venv : Python 3.3 버전 이후에서부터 기본 모듈에 포함

3) conda : Anaconda = pip + venv + 과학 라이브러리 등 복합적인 기능을 하는 도구

 

pip 사용법

패키지 설치 : pip install

패키지 업데이트 : pip install -upgrade

삭제 : pip uninstall

가상환경 : 지원하지 않음

패키지검색 : pip search

지정 소스에서 패키지 설치 : pip install -index-url

설치된 패키지 리스트 조회 : pip list

파이썬설치 :  지원 안함

파이썬 업데이트 : 지원 안함

 

conda 사용법

패키지 설치 : conda install

패키지 업데이트 : conda update -name

삭제 : conda remove -name

가상환경 활성화 : conda activate [가상환경이름]

가상환경 비활성화 : conda deactivate

패키지검색 : conda search

지정 소스에서 패키지 설치 : conda install -channel  또는  conda install -c conda-forge

설치된 패키지 리스트 조회 : conda list 또는 conda list -name

가상환경 조회 : conda info -envs 또는 conda env list

파이썬설치 :  conda install python=x.x

파이썬 업데이트 : conda update python*

가상환경만들기 : conda create -n myenv python=3.7 또는 conda create --name myenv python=3.7

가상환경지우기 : conda env remove -n [가상환경이름]

파이썬 버전 확인 : conda env list

 

Intel Distribution for Python : conda에 포함되며, 인텔이 파이썬을 위해 개발한 연산속도 향상 패키지로서, 데이터사이언스를 위한 패키지임. numpy, scipy, 머신러닝 등에 대해 연산속도 향상 패키지이며, mkl_fft 등에 사용됨.

 

PyPI : Python Package Index (pypi.org)은 데이터를 베포하기 위한 시스템으로서 2000년대 후분에 파이썬 표준 라이브러리로 추가되었으며, 파이썬 개발팀과 협업(PyPA, Python Packaging Authority)하여 패키지를 인증하고 관리

pip 는 package installer for python 으로서 PyPI 에서 패키지를 가져와서 설치하는것임.

 

conda에서 만든 가상환경을 pack 하여 저장 후 다른 시스템 또는 가상환경에서 사용하기 위한 준비

conda install conda-pack 입력 엔터하여 conda환경을 pack으로 만드는 패키지 설치

conda pack -n [가상환경이름] -o [파일명]     

예) conda pack -n myenv -o myenv.zip  단, python의 버전에 따라서 에러 발생 가능

 

저장된 가상환경 pack을 다른 시스템에서 사용하기

저장된 가상환경 pack인 myenv.zip을 Anaconda3\envs폴더에 압축을 풀어줌

Visual Studio code에서 자동으로 가상환경 인식함

 

pip로 다양한 패키지를 자동 설치하기

pip freeze  입력 엔터하여 설치된 패키지 리스트 조회

pip freeze > requirements.txt  입력 엔터하여 설치된 패키지 리스트를 txt 파일로 저장

pip install -r requirements.txt  입력 엔터하여 저장된 패키지 리스트에 따라서 설치

단, conda pack 을 실행한 환경이 패키지를 설치와 삭제가 복잡한 상태이면 자동 설치가 오류가 발생함

 

Anaconda navigater 설치

Anaconda를 설치하면, python에서 많이 사용되는 PyGame NumPy SciPy pillow Matplotlib  등의 주요 패키지가 함께 자동으로 설치됨.

Anaconda navigater 실행시 관리자 권한으로 실행

dos 프롬프트 창에서, (base) c:\windows\system32 >  보임

conda env list 환경 조회

conda create --name myenv python=3.7 가상환경 만듬

activate myenv 가상환경 활성화

conda deactivate 가상환경 비활성화됨

conda env remove -n myenv 가상환경 삭제

conda env list 가상환경 조회 가능

지금처럼 command 창으로 실행해도 되지만, anaconda 하단 왼쪽의 버튼을 이용하여 실행할 수 있음

 

cmd.exe prompt 도스 프롬프트

Powershell Prompt 도스 프롬프트보다 명령어가 더 많음

Datalore 스마트 코딩 지원 및 온라인 data science 노트북으로서 모든 계산이 클라우드에서 진행되며, 결과 시각화 및 팀 공유에 편리함

IBM Watson Studio Cloud : 머신러닝 모델을 개발 및 베포 및 data science 협업 툴

주피터랩, 주피터노트북은 웹 브라우저에서 파이썬 코드 편집 및 컴파일 및 실행 기능을 제공하여 편안한 파이썬 코드 실행 환경을 구축. 한줄 한줄 코드 실행 결과를 확인할수 있음.

Spyder 에디터