오늘은 Python을 사용하면 가상환경 구축 및 관리하는데 가장 많이 사용하는 명령어들을 적어볼까 합니다.
저도 오랜만에 python을 돌리다 보면 기억이 안날때가 있어 구글링하거나 GPT에게 물어보곤 합니다.
그렇다면 가상환경이란 무엇이고 왜 만들어야 할까요?
가상환경은 주로 소프트웨어 개발에서 사용하는 개념으로, 특정 프로젝트나 작업에 필요한 패키지와 의존성을 독립적으로 관리할 수 있도록 도와줍니다. 간단히 말해, 서로 다른 프로젝트가 서로의 패키지나 라이브러리 설정에 영향을 미치지 않도록 격리된 환경을 제공하는 것입니다.
가상환경을 사용하면 다음과 같은 장점이 있습니다
1. 독립성: 각 가상환경은 독립적으로 동작하므로, 각 프로젝트에 설치된 패키지 간 영향을 미치지 않습니다.
2. 재현 가능성: 특정 프로젝트에 패키지 버전을 고정하여, 다른 개발자가 동일한 환경을 쉽게 재현할 수 있습니다.
3. 관리 용이성: 필요에 따라 환경을 생성, 삭제, 수정할 수 있으며, 필요 없는 패키지를 쉽게 제거할 수 있습니다.
python을 처음하다보면 base환경에 pip install로 패키지들을 계속 설치하며 사용하실텐데 처음부터 가상환경을 만드는 습관을 가지셔야합니다.
python은 버전이 정말 많고 패키지들도 제각각 업데이트되면서 버전이 다양하다보니 충돌이 자주 발생합니다. 그래서 base에 패키지를 잔득 설치하다 보면 에러가 계속 발생하게 되고 스크립트 디버깅하는데 애를 먹게 될 겁니다.
그래서 프로젝트를 하나 정하게 되면 이를 위한 가상환경을 하나 구축해서 해당 프로젝트에 맞는 버전을 설치하여 작업해주시길 권장드립니다.
그렇다면 가상환경 명령어 모음을 볼까요?
1. 가상환경 생성
먼저 가상환경을 만들어야겠죠? 환경명은 프로젝트명이나 내가 알아보기 쉬운 이름으로 정하면 좋겠죠
conda create -n [환경명] [패키지] [버전]
conda create -n test python=3.8
2. 가상환경 목록 확인
생략해도 되는 단계이며 내가 만든 환경이 잘 설치되었는지 보거나 여러개의 환경을 구축해 놓으면 잊을수 있기에 아래 명령어로 내가 만든 가상환경 목록을 확인할 수 있습니다.
conda env list
3-1. 가상환경 활성화
가상환경을 만들었으면 해당 가상환경에 패키지를 설치하기 위해 활성화를 해줘야합니다.
conda activate [환경명]
conda activate test
3-2. 가상환경 비활성화
가상환경을 비활성화하면 base 환경으로 돌아갑니다.
conda deactivate
4. 가상환경 삭제
용량도 무시 못하기 때문에 필요 없는 가상환경은 삭제해야겠죠?
conda remove -n [환경명] --all
conda remove -n test --all
5. 가상환경에 패키지 설치 / 제거 / 업데이트
이제 해당 가상환경에서 스크립트를 구성하기 전에 필요한 패키지들을 설치하거나 제거 해볼까요?
# 패키지 설치
conda install [패키지]
conda install numpy
# 패키지 제거
conda uninstall [패키지]
conda uninstall numpy
# 패키지 업데이트
conda update numpy
6. 환경정보 확인 및 업데이트
#Conda 버전 확인:
conda --version
#Conda 업데이트:
conda update --all
#현재 환경 정보 확인:
conda info
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