[댓심]댓글 분석1 : 가상환경 구축

Pororo 설치 중에 계속 버전 이슈가 생겨 가상환경과 버전에 대해 한번 정리해볼 생각이다. 라이브러리 설치시 혹은 pip, pip3, conda install 등의 이슈도 모두 가상환경과 관련 있으니 이참에 다같이 정리 해봐야 겠다.

 

1. 가상환경이란?

 

독립적인 작업환경, 패키지 및 버전관리를 하기 위한 가상의 환경

 

프로젝트마다 활용하는 다양한 라이브러리끼리의 호환문제에 시달리다 보면 자연스럽게 부딪히는 문제다. 정말 에러 메시지도 길어서 지쳐서 포기할 때가 한 두번이 아니었다. 보통 pip 패키지를 설치하게 되면 패키지는 파이썬 설치 폴더 안에 일괄적으로 저장되기 때문에 여러 프로젝트를 동시에 진행하면 문제가 생긴다. 예를 들어 프로젝트 a에서는 R패키지 1.15를 사용해야 하고, 프로젝트 b에서는 R패키지 1.3을 사용해야 하는 경우가 생기는 것이다.

 

이런 문제를 해결하기 위해 프로젝트별로 관리하고 공유도 할 수 있는 것이 바로 가상환경이다.

 

2. 가상환경 실행

 

가상화경 중 내가 쓰고 있는 Anaconda 의 경우 conda 명령어를 통해 활용할 수 있다. 일단 Anaconda가 설치되어 있다는 가정하에 진행한다.

 

 

여기서 Anaconda Prompt를 실행해 아나콘다 버전을 확인하고 업데이트 한다.

 

conda --version
conda update conda

원래 업데이트가 되면서 Proceed y/n이 뜨고, y 누르면 다시 또 업데이트가 된다.

여튼 이 과정을 거치면 된다.

 

3. 가상환경 생성 및 리스트 확인

 

conda create --name DAETSIM python=3.7

DATSIM 이라는 가상환경을 만들고 파이썬은 3.7을 쓸 것이라는 뜻이다. 중간에 Y 한번더 눌러줘야 한다.

그리고 잘 만들어졌는지 확인해 본다.

conda info --envs

 

4. 가상환경 활성화

 

conda activate DAETSIM

 

이제 가상환경을 활성화 했으니 base에서 DAETSIM으로 바뀌었다. 이제 이 위에서 jupyter notebook까지 활성화 해보자

 

5. 가상환경에서 Jupyter Notebook 사용하기

 

먼저 활성화한 가상환경에 주피터를 설치해 준다.

pip install jupyter notebook

 

그리고 이어서 가상환경에 kernel을 연결한다.

python -m ipykernel install --user --name DAETSIM

 

그리고 주피터 노트북을 실행

jupyter notebook

 

그럼 아래 그림처럼 가상환경 위에서 프로젝트를 생성할 수 있다.

 

 

이렇게 temp라는 가상환경을 하나 더만들어 확인해본 결과는 다음과 같다. 각각의 가상환경을 활성화 할때마다 python 버전이 달라지는 것을 알 수 있다.

 

 

 

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+) conda install과 pip install, pip3 install의 차이

 

 

먼저 pip와 pip3의 차이는 anaconda3에서 관리하는 모든 pip와 local 내에 깔린 python3의 차이다.

하지만 가상환경 내에서 실행했을 때에는 달라진다.

 

가상환경을 구축하고 나서는 pip의 경우 가상환경 내에만 패키지를 설치하지만, python3는 여전히 local pip3로 가상환경 밖에도 영향을 미친다. 그래서 결론은 가상환경에만 깔거면 pip install 써야 한다.

conda install도 현재 가상환경에만 패키지를 설치하기 때문에 pip와 같다.