가상환경, 대체 뭔데?
항상 궁금했다. 도대체 가상환경이 뭔지. 파이썬은 계속 버전이 업그레이드 되는데, 강의나 수업하는 교재마다 쓰는 버전이 다르기 때문에, 내가 어떤 버전을 쓰고 있느냐에 따라 지원되는 모듈 환경도 다르다고 한다.
아, 그래서 여태 혼자 공부할 때 이 강의 , 저 교재 들을 때마다 오류가 발생하는 일이 종종 있었던 거였구나..
그래서, 중요한 것이 가상 환경이라는 것이다.
가상 환경하면 뭔가 개발자, 엔지니어링이 쓰는 거 아냐?! 했지만 바보같은 생각이었다 ㅋㅋㅋ
제로베이스도 해당 시점의 강의를 찍을 때 사용하는 버전 python=3.8 을 활용했고, 괜히 업그레이드된 파이썬 버전 쓸건데?! 하지 말자. (나중에 더 많은 오류가 생기길 원하지 않다면ㅠㅠ)
생략하고, 그래서 conda는 쉽게 말해 각 파이썬의 버전에 맞는 환경들을 여러 개 만들어 운영할 수 있는 창고라고 보면 된다.(어찌됐든 conda 라는 환경을 계속 사용해야 되니, 이왕 쓰는 거 conda 에 대해서도 공부해보자..시간이 허락한다면)
이 각 버전에 맞춘 환경들을 그래서 ‘가상 환경’ 이라고 부르는 거고 , 만드는 방법은 아주 간단하다.
그래서, 중요한 것이 가상 환경이라는 것이다.
가상 환경하면 뭔가 개발자, 엔지니어링이 쓰는 거 아냐?! 했지만 바보같은 생각이었다 ㅋㅋㅋ
제로베이스도 해당 시점의 강의를 찍을 때 사용하는 버전 python=3.8 을 활용했고, 괜히 업그레이드된 파이썬 버전 쓸건데?! 하지 말자. (나중에 더 많은 오류가 생기길 원하지 않다면ㅠㅠ)
생략하고, 그래서 conda는 쉽게 말해 각 파이썬의 버전에 맞는 환경들을 여러 개 만들어 운영할 수 있는 창고라고 보면 된다.(어찌됐든 conda 라는 환경을 계속 사용해야 되니, 이왕 쓰는 거 conda 에 대해서도 공부해보자..시간이 허락한다면)
이 각 버전에 맞춘 환경들을 그래서 ‘가상 환경’ 이라고 부르는 거고 , 만드는 방법은 아주 간단하다. conda 에서 가상 환경 만들기
일단 , 나는 맥북 유저이기 때문에, 맥북 환경에만 맞추어서 정리할 것이다.
•
터미널 키고, 그냥 아래와 같이 입력하면 된다
가상 환경의 이름, 원하는 파이썬의 버전만 입력해주면 끝!
conda create -n 가상환경이름 python=3.8
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-n : name 약자
가상 환경 활성화 / 비활성화
친절하게도, 새 가상환경을 만들면 터미널에서 알아서
활성화하려면 이렇게 해 ~ 비활성화하려면 이렇게 해 ~ 알려준다.
•
가상 환경 활성화
conda activate 가상환경이름
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•
가상 환경 비활성화
conda deactivate
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가상 환경 구분하기
아니, 그래서 가상 환경인걸 어떻게 알려주는데?
이렇게 알려준다.
(base) 가 기존 환경이고, 그 외 다른 이름 (ds_study)가 가상환경을 활성화했다는 것을 보여준다.
만든 가상 환경 리스트 확인하기
가상 환경을 여러개 만들다 보면, 이름을 까먹겠지?
이를 위해 가상환경 리스트를 확인할 수 있다. 아래와 같이 입력하면
conda env list
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가상 환경 리스트 알려줘~
기본 환경 base 와 함께 가상 환경 리스트들(ds_study, sjenv) 가 나오고, 내가 현재 있는 위치를 ‘ * ’ 로 알려준다
가상 환경 제거하기
제거는?
conda env remove -n 가상환경이름
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가상 환경 제거해줘~
데이터 분석을 진행할 Jupyter Notebook/lab 설치
아나콘다는 설치했고, 분석 환경은 어디서? jupyter notebook 에서 한다.
설치도 간단하다.
conda install jupyter
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주피터 설치해줘 ~
사용할 패키지들 설치
분석에 많이 사용할 패키지들을 설치해주도록 하자.
•
ipython(얜 뭐지) , matplotlib(시각화), seaborn(시각화), pandas(데이터 처리), sklearn(머신러닝), xlrd(얘도 뭐지)
conda install 패키지이름
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패키지 설치해줘~
이미 설치가 되어 있는 패키지들은 설치하려고 하면 , 다음과 같이 나온다.
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:
sklearn 패키지를 다운로드 하려고 했더니, 해당 에러가 발생.
(드디어 에러가 발생하는구나. 너무 순탄하다 했지)
찾아보니, conda install에서 가장 흔히 발생하는 오류라고 한다. conda 에서 패키지를 다운로드하려는 기본 채널에 패키지가 존재하지 않는 경우 발생하는데 아래와 같이 해결하면 된다.
conda install -c conda-forge 패키지이름
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-c 채널 옵션에 conda-forge를 주어서 패키지를 다운로드
Conda-forge 는 anaconda에서 쉽게 설치할 수 있도록 검증된 파이썬 패키지들을 모아 놓은 하나의 채널이다.
Jupyter Lab / Notebook 실행하기
나는 더 깔끔하고 편리한 ui 를 제공하는 jupyter lab 을 활용하기로 했다.
설치 방법은 아래와 같고
conda install -c conda-forge jupyter lab
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실행은
jupyter lab
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하면 끝 ~
Conda 가상환경 Jupyter lab 연동하기
conda 가상환경을 만들어줘도, jupyter lab에서 해당 커널을 바로 사용할 수 있는 것이 아니다.
따로, 또 지정을 해줘야 하는데 다음과 같은 순서로 진행한다.
1.
가상 환경 활성화
conda activate ds_study
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2.
ipykernel 을 다운로드
conda install ipykernel
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3.
새 커널 다운로드
ipython kernel install --user --name=ds_study
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ds_study 라는 가상환경 커널 생성
4.
가상환경 비활성화
conda deactivate
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1.
주피터랩 다시 켜보기
jupyter lab
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그러면 다음과 같이, 성공적으로 kernel 이 연동된 것을 볼 수 있다.
특정 워킹디렉토리에서 jupyter lab 실행하기
터미널에서 특정 디렉토리로 이동 후에 jupyter lab 을 실행하면 간단히 해결된다.
(base) sunju@imseonjuui-MacBookAir ~ % cd Documents
(base) sunju@imseonjuui-MacBookAir Documents % cd ds_study
(base) sunju@imseonjuui-MacBookAir ds_study % jupyter lab
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끝 ~
주피터랩에서 conda 이용해서 특정 패키지 다운로드하기
터미널에서도 할 수 있지만, !conda 명령어를 주피터랩에서 사용해서도 다운로드 받을 수 있다.
!conda install -y 패키지명
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