Anaconda를 사용한 Python의 가상 환경

Anaconda를 사용한 Python의 가상 환경

2022-10-19 last update

5 minutes reading beginners python productivity webdev
로컬 시스템에서 파이썬 코드를 작성하는 것은 재미있습니다.... 프로젝트를 배포할 때까지는 프로젝트에 왜 너무 많은 종속 항목이 포함되어 있는지 의아해하며 머리를 긁적입니다.
튜토리얼에서는 패키지 관리자(conda)를 포함하고 많은 파이썬 개발자가 사용하는 많은 인기 있는 애플리케이션과 통합되는 인기 있는 데이터 과학 툴킷인 Anaconda를 설정할 것입니다.

아나콘다는 무엇입니까?
Anaconda는 현대의 데이터 과학자를 위한 많은 도구가 포함된 인기 있는 오픈 소스 소프트웨어 툴킷입니다. 많은 데이터 과학자는 Python 및 R 프로그래밍 언어를 사용하여 데이터를 사용하고 분석합니다. 툴킷의 목적은 데이터 과학자를 위한 "batteries included" 개발자 환경이 되는 것입니다.

설치
PC에서 https://www.anaconda.com/products/individual으로 이동하여 시스템의 설치 프로그램을 다운로드합니다. 계속해서 권장되는 선택 사항을 사용하여 설치 프로그램을 계속 진행하십시오.


기본 사용법
설치가 완료되면 Mac을 사용하는 경우 터미널을 엽니다. Windows인 경우 프로그램으로 이동하여 "Anaconda Prompt"를 엽니다. 새 터미널 세션에서 열린 현재 환경을 볼 수 있습니다.

(base) MBP:~ lateefa$ 


좋아, 우리의 새 터미널 세션은 conda의 기본 환경을 사용하고 있습니다. 기본 환경에 설치된 패키지를 확인하겠습니다. 터미널 세션에서 다음 명령을 실행합니다.
conda list
많은(거의 압도적인) 패키지가 기본 환경에 있습니다. 그래도 좋은 일입니다! 많은 python 스크립팅 및 기타 프로젝트의 경우 테스트에 필요한 많은 패키지가 있습니다.

선호하는 용도
기본 환경을 사용하는 것은 테스트에 적합하지만 대부분의 파이썬 프로젝트(특히 Django)에서는 이러한 추가 패키지가 필요하지 않습니다. 따라서 기본 패키지 관리자인 conda를 사용하여 다른 환경을 만들 수 있습니다! 많은 Python 개발자의 경우 새로운 환경을 위해 Python(및 표준 종속성)으로 시작해야 할 수도 있습니다. conda 패키지 관리자를 사용하여 최신 버전의 Python 3.9 및 해당 표준 패키지가 포함된 새 환경을 만들 수 있습니다.
터미널에서 다음 명령을 실행합니다.
conda create --name mynewpyenv python=3.9
새 환경에 설치할 모든 패키지를 보여주는 다음 출력이 나타납니다.
The following NEW packages will be INSTALLED:
  ca-certificates    pkgs/main/osx-64::ca-certificates-2021.10.26-hecd8cb5_2
  certifi            pkgs/main/osx-64::certifi-2021.10.8-py39hecd8cb5_0
  libcxx             pkgs/main/osx-64::libcxx-12.0.0-h2f01273_0
  libffi             pkgs/main/osx-64::libffi-3.3-hb1e8313_2
  ncurses            pkgs/main/osx-64::ncurses-6.3-hca72f7f_0
  openssl            pkgs/main/osx-64::openssl-1.1.1l-h9ed2024_0
  pip                pkgs/main/osx-64::pip-21.2.4-py39hecd8cb5_0
  python             pkgs/main/osx-64::python-3.9.7-h88f2d9e_1
  readline           pkgs/main/osx-64::readline-8.1-h9ed2024_0
  setuptools         pkgs/main/osx-64::setuptools-58.0.4-py39hecd8cb5_0
  sqlite             pkgs/main/osx-64::sqlite-3.36.0-hce871da_0
  tk                 pkgs/main/osx-64::tk-8.6.11-h7bc2e8c_0
  tzdata             pkgs/main/noarch::tzdata-2021e-hda174b7_0
  wheel              pkgs/main/noarch::wheel-0.37.0-pyhd3eb1b0_1
  xz                 pkgs/main/osx-64::xz-5.2.5-h1de35cc_0
  zlib               pkgs/main/osx-64::zlib-1.2.11-h1de35cc_3

"Y"를 입력하고 Enter 키를 눌러 패키지를 수락하고 다운로드합니다. 이제 환경을 활성화합니다. 동일한 터미널에서 다음 명령을 입력합니다.
conda activate mynewpyenv
터미널 세션이 다음과 같이 새 환경을 활성화하는 것을 볼 수 있습니다.
(mynewpyenv) MBP:~ lateefa$ 

완벽합니다. 이제 pip를 사용하여 django, gunicorn, whitenoise 등과 같은 패키지를 설치할 수 있습니다. 또한 pip를 사용하여 프로젝트에 대한 requirements.txt를 생성할 수 있으므로 Python 프로젝트의 종속성을 유지할 수 있습니다! 환경을 변경해야 하는 경우 다음 명령을 입력하기만 하면 됩니다.
conda deactivate
마지막으로 Conda Cheatsheet 을 다운로드하는 것이 좋습니다. 2페이지 문서에서 가장 유용한 conda 명령을 보유하고 있습니다. 저는 개인적으로 새로운 환경을 시작/관리하고 싶을 때마다 언급하고 있습니다.

그래서...Conda 대 Pipenv 대 Virtualenv
솔직히 저는 Pipenv나 Virtualenv를 사용하는 것에 반대할 것이 없습니다. 저는 개발자 초기에 Conda/Anaconda를 사용하기 시작했고 Anaconda의 거대한 기능으로 개발/배포용 새 PC를 설정할 때마다 사용하기 시작했습니다. 컴퓨터에 Python을 설치하는 것입니다. 물론 5-10분 정도만 절약할 수 있습니다. 하지만 이를 설치해 주는 툴킷을 사용하는 것은 어떻습니까?
전반적으로 원하는 패키지 관리자를 사용하십시오. 저는 Anaconda/Conda를 선호합니다.