anaconda

가상환경(Virtual Environment)은 앞서 말씀드린대로 python을 개발할 때 필수라고 할 수 있습니다. 저도 Android 개발만 할 때는 가상환경에 다소 생소했습니다. 하지만, python을 다루게 되면서 가상환경이 왜 필요한지에 대해 깨닫게 되었습니다.

가상환경(Virtual Environment)이란?

가상환경은 말 그대로 가상의 개발 환경을 만들어 주는 것입니다. 들어 보셨을지는 모르겠지만, 가상머신(Virtual Machine)을 이용해 os를 가상으로 올려서 윈도우 환경이나 리눅스 환경을 만들어 개발을 하는 경우가 있습니다. 

 

tensorflow라는 패키지(package)를 import해서 사용하고 있습니다.

그럼 왜 그냥 설치해서 사용하면 되지, 굳이 가상환경을 만들어서 새로 패키지 설치를 하는 번거로움이 있으면서도 가상환경에서 개발 할까요?

다양한 이유가 있겠지만, 제가 생각하는 가장 중요한 이유는 python 버젼 관리와 패키지 충돌 방지가 있습니다.

 

python은 현재 2.x 버젼과 3.x 버젼이 혼용되는 과도기에 있고 (물론, 요즘엔 대다수의 프로젝트들이 3.x로 많이 업그레이드를 하고 이를 support 하고 있습니다), 때론, 2.x 버젼의 python 환경에서 프로젝트를 개발해야할 때도 있고, 3.x버젼의 python 환경에서 개발해야할 때도 있습니다. 이럴 때마다, uninstall과 install하면서 python 버젼을 바꿀 수는 없을 것입니다.

두번째로, 프로젝트별로 필요한 python 패키지만 설치해서 사용하면 되는데, 가상환경이 아닌 곳에 패키지를 몽땅 설치해버리면 불필요한 패키지까지 설치된 환경이 될 것이고, 때론 dependency또한 꼬여버릴 수 있습니다. (마치, python 2.x 와 python 3.x 가 모두 설치 되었을때처럼 말이죠)

이러한 이유들로 프로젝트별로 각각의 가상환경을 만들고 이 환경에서 개발하는 것이 바람직합니다.

 

가상환경 설치하기

가상환경을 설치하는 방법은 몇가지가 있습니다. virtualenv, pyenv를 통해 만드는 방법도 있겠지만, 이번 포스팅에서는 Anaconda를 이용해 가상환경을 만들고 이를 관리하는 방법을 알아보겠습니다.

참고로, Anaconda는 python을 위해 만들어진 open source 입니다.

우선 Anaconda 설치를 위해 Anaconda Download Link에서 설치 파일을 다운로드 받으시고 설치 해 주시면 됩니다

Anaconda를 설치하셨으면, 터미널에서 conda라는 명령어를 통해 가상환경을 만들고, 패키지 관리를 하실 수 있습니다.

 

Anaconda를 활용한 python 가상환경(virtual env) 설정하기