다양한 라이브러리 및 버전관리를 위한 Conda! in Python

아나콘다 (Anaconda) ? 

Anaconda 란 Python 기반의 데이터 분석에 필요한 라이브러리, 오픈소스를 모아놓은 종합 개발 플랫폼이다.

 

아나콘다에 포함되어 있는 패키지 관리자를 통해 효율성을 극대화시켜 활용할 수 있으며, 가상환경 관리자를 각 프로젝트 별 개발환경을 효율적으로 구성할 수 있다는 장점이 있다.

 

# Anaconda 설치 및 기본 = 아나콘다의 설치는 아래 링크에서 진행할 수 있다. 

Anaconda Install
https://www.anaconda.com/distribution/

Conda는 Anaconda에서 버전 관리를 위해 제공되는 애플리케이션이며 Python을 사용하다보면 다양한 환경에서 프로그래밍을 사용해야할 경우가 있다.
그 이유는 파이썬의 유용한 애플리케이션들이 각 버전과 라이브러리에 대해 아주 많이 의존적이기 때문이다.
Conda를 사용하면 용량 문제, 관리 문제, 충돌의 문제, 버전 호환성의 문제 등을 해결할 수 있다. 

Conda는 기존 파이썬에 비해 용량이 매우 크지만 데이터 분석 등 다양한 라이브러리를 갖춘 파이썬을 배포한다.
이 패키지에는 conda도 함께 포함되어 있다.  Anaconda가 버거울 경우 miniconda도 지원하므로 환경에 맞게 사용하면 된다.
필자는 사용하는 환경이 Mac이여서 따로 환경변수 등 설정을 진행하지 않았다. (맥은 그냥 쭊쭊 된다)

# 기본 명령어 및 주요 기능 
Conda는 자동으로 의존성을 설치.
모든 라이브러리를 지원하는 것이 아니기에 pip와 병행해서 사용해야 한다.
아래는 기본적인 Conda의 명령어다.

 

# 새로운 환경 만들기 
conda는 프로젝트를 격리할 환경을 만드는 데 사용할 수 있다.
환경을 생성할 때는 몇 가지의 환경에 대한 정보를 제공해야 한다.
  - 환경 이름
  - 환경에 설치할 Python version.
  * 순서는 앞에 이름이 오고 뒤에 환경정보가 입력되어야 한다.
Ex) conda create -n Python3_test python=3.6

 

# 환경 활성화하기
성공적으로 새로운 환경을 만들었다면 환경에 들어가보자.
명령어는 activate.
진입 후 실행하는 모든 명령어는 격리된 환경에 설치하므로 기존의 메인 환경에는 영향이 없다.
mac-Ex) source activate python3_test
win-Ex) activate python3_test

 

# 환경 비활성화하기
환경을 모두 사용한 후 exit 명령어는 deactivate.
Mac-Ex) source deactivate
Win-Ex) deactivate


# 라이브러리 설치 

라이브러리들은 서로 간의 의존성이 있기 때문에 아무 버전이나 설치할 경우 문제가 발생할 수 있는 단점이 있다.

하지만 Conda는 이러한 문제점들을 덜어준다.

스스로 라이브러리 간 의존성을 판단하여 버전이나 호환에 필요한 라이브러리를 자동으로 설치한다.

아래 명령어를 통해 원하는 라이브러리를 설치할 수 있다.

Ex) conda install pypy pandas jupyter notebook 

 

# 정보 확인

환경정보를 확인하는 명령어는 list이며, 환경이름과 list를인자로 전달하면 그에 대한 정보를 얻을 수 있다.

 

# 삭제

삭제할 때는 remove 명령어와 환경 이름을 입력한다.

Ex) conda python3 remove -n  python3_test