[가상환경] 가상환경이란 & 아나콘다 실습과 명령어 모음🏠

가상환경(Virtual Environments)이 뭐예요❓

기본적으로 가상 환경이 있는 가장 큰 이유는 "프로젝트를 위한 격리된 환경을 만드는 것"입니다.

쉽게 말해서 프로젝트마다 해당 프로젝트에 필요한 모듈만 담아서 만든 바구니라고 생각하시면 됩니다!🧺🧺🧺

아직까지는 이해가 잘 안가실 수도 있습니다. 아래의 가상환경의 필요성을 읽어봅시다!

 

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가상환경의 필요성

Python을 포함하여 대부분의 프로그래밍 언어들은 패키지(또는 모듈)의 버전을 계속해서 최신화하고 있습니다. 버전마다 일부 기능들은 없어지거나 새로 생깁니다. 지금 저에게 필요한 특정 기능이 최신 버전에는 없을 수도 있기 때문에 최신 버전이 무조건 좋은 것은 아니겠죠? :) 하지만 하나의 환경에는 패키지당 하나의 버전만 설치할 수 있습니다.

(여러 버전을 설치하는 것이 아예 불가능한 것은 아니지만, 구축하기도 어렵고 사용하기도 어렵다고 해요!)

예를 들어 보겠습니다. 저희가 진행하는 큰 프로젝트는 작게 나누면 프로젝트 A, B, C로 나누어볼 수 있다고 할게요.

프로젝트마다 필요한 기능이 다르다고 해볼게요! 여기서는 필요한 파이썬 버전이 다르다고 생각해봅시다. 

 

 

하나의 환경에 서로 다른 파이썬을 설치하는 문제를 해결하기 위해 필요한 것이 바로 요 가상환경입니다! 아래 사진처럼 A, B, C 프로젝트에 가상환경을 만들어 각각 필요한 파이썬 버전을 설치해서 사용할 수 있습니다. 참 편하죠 요 녀석?! :)

 

이해하기 쉽게 파이썬으로만 설명을 드렸는데, 가상환경마다 다른 패키지들도 각자의 버전으로 설치할 수 있으니 정말 편하죠!

➡️ 결론적으로는 가상환경은 작업을 바꿀 때마다 다른 버전의 라이브러리를 설치하는 불편함을 방지하기 위한 격리된 독립적인 환경을 만들어주는 역할을 합니다!

 

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가상환경의 종류

가상환경의 종류는 매우 다양한데, 오늘 저는 아나콘다로 실습을 해보겠습니다!

아래의 예시 말고도 장고, 셀레니움 등 다양해요(얼른 다른 환경들도 사용해 보고 싶어요)

다른 녀석들도 다음 포스팅에 가지고 올께요! 바로 필요하신 분은 포스트 마지막에 REFERENCE를 참고해 주세요 :)

• venv : Python 3.3 버전 이후부터 기본 모듈에 포함됨
• virtualenv : Python 2 버전부터 사용해오던 가상환경 라이브러리, Python 3에서도 사용 가능
• conda : Anaconda Python을 설치했을 시 사용할 수 있는 모듈
• pyenv : pyenv의 경우 Python Version Manger임과 동시에 가상환경 기능을 플러그인 형태로 제공
  

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아나콘다 가상환경 구축 실습

1. 아나콘다 설치

https://www.anaconda.com/products/individual

Anaconda | Individual Edition

 

2. 아나콘다가 제대로 설치되어 있는지 확인

터미널에 아래 명령어를 입력해주세요!

conda --version

 

3. 현재 설치되어 있는 가상환경 확인

conda env list

처음 설치를 하시면 기본 환경인 base 밖에 없지만, 저는 이미 설치를 한 상태여서 아래 사진과 같이 가상환경의 이름과 위치에 대한 목록이 확인됩니다 :)

 

4. 새로운 가상환경 생성

conda create --name '{가상환경 이름}' python={버전}

'test' 부분에 원하는 가상환경의 이름을 적고 위의 명령어를 입력하시면 진행하겠냐는 물음과 입력창이 뜹니다. 이때 y(yes)를 입력해 주시면 정상적으로 설치가 됩니다! conda env list로 다시 확인을 해보면 'test'라는 가상환경이 생성된 것을 확인할 수 있습니다!

 

proceed? y!

env list 확인

5. 가상환경 사용해보기

conda activate {가상환경 이름}

해당 명령어를 사용하시면 원하는 가상환경을 실행할 수 있습니다. 저는 해당 가상환경에 '들어간다'라는 느낌으로 이해하고 있어요! 그러면 아래 사진처럼 터미널에 현재 내가 어떤 가상환경에 들어와있는지 (괄호)로 보여줍니다. 참 편하죠?

 

6. 가상환경 종료

conda deactivate

 

7. 가상환경 제거

conda env remove --name {가상환경 이름}

제거는 생성처럼 진짜 하겠냐는 물음도 없이 쉽게 제거가 됩니다. 마찬가지로 conda env list 명령어로 제거된 것을 확인할 수 있습니다!

 

 

conda remove -n {가상환경 이름} --all

위 명령어처럼 --all 이라는 옵션을 추가해주면 폴더까지 다 삭제를 해줍니다!

GUI로 확인해 보면 아래 사진처럼 가상환경 리스트를 디렉토리로 확인할 수 있습니다. test라는 폴더가 사라졌죠?

 

아나콘다 디렉토리

 env 디렉토리

 

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🍯주의사항 및 꿀팁🐝

conda의 가상환경은 중첩돼서 실행될 수 있습니다.
중첩돼서 실행되는 환경의 장점도 있지만, 지금은 미처 생각지도 못한 문제를 발생시킬 수 있습니다.
그렇기 때문에 가상환경을 실행할 때는 base뿐만 아니라 어떤 가상환경도 실행되어 있지 않은 깨끗한 환경에서 시작할 수 있도록 주의해야 합니다!

보통 터미널을 다시 켤 때마다 base 가상 환경이 디폴트로 실행이 되어있는데, 깨끗한 환경을 위해서 종료를 매번 해주어야 해요. 'conda deactivate'로 종료할 수 있지만, 시작할 때마다 매번 하면 너무 귀찮겠죠?
아래 명령어를 터미널에 입력해두면 앞으로 base가 자동으로 실행되지 않게 세팅해 줍니다! 정말 편해요🐝
추천드립니다!

conda config --set auto_activate_base false

추가로 conda는 매우 친절해요! 아래 처럼 제가 오타를 내면 "너가 원하는게 이게 혹시 이거야?" 라고 알려줍니다.

스윗한 콘다씨,, 😳

 

 

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🏠 콘다 명령어 모음.zip

conda --version  # 아나콘다 버전 확인
conda create -n {환경명} python={버전}  # 가상환경 생성
conda env list # 가상환경 리스트 확인
conda remove -n {환경명} --all  # 가상환경 삭제
activate {환경명}  # 가상환경 on
deactivate 또는 conda deactivate  # 가상환경 off
conda config --set auto_activate_base false  # conda 자동활성화 off (자동으로 base 실행x)
conda config --set auto_activate_base True  # conda 자동활성화 on
conda env list > result.txt  # 가상환경 리스트를 result라는 txt파일로 저장하기

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🙏 REFERENCE

• https://www.youtube.com/watch?v=hz6KIvPBW4U
• https://realpython.com/python-virtual-environments-a-primer/
• https://wikidocs.net/70588
• https://boom-analysis.tistory.com/9
• https://medium.com/@psychet_learn/python-가상환경-a87fc6e4d12b
• https://wikidocs.net/16402