가상환경이 필요한 이유
아나콘다에는 가상환경을 설정하고 생성해서 작업을 할 수 있습니다. 그러면 왜 가상환경을 사용할까요??
가장 대표적인 이유로는
"독립적인 환경에서 작업을 할 수 있다."
한 컴퓨터로 여러 프로젝트를 진행하다보면
라이브러리, 패키지, 여러 개의 언어별 버전, 그에 따른 환경설정 등을 설치해야할 경우가 생기는데
서로 충돌이 나거나 호환이 안되는 경우가 발생합니다.(특히 Python)
때문에 가상환경은 프로젝트 단위, 테스트 등 작업 환경을 구성할 수 있습니다.
1. Anaconda 설치하기
https://www.anaconda.com/products/distribution
Anaconda | Anaconda Distribution
Anaconda's open-source Distribution is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.
www.anaconda.com
위 홈페이지에서
위에 파이썬 버전은 신경쓰지 않아도 됩니다.
저 파이썬 버전은 Anaconda Base Python 버전이구요
어차피 우리는 가상환경 생성할 때 파이썬 버전을 선택/지정할 수 있습니다.
다운로드 받으면 그냥 디폴트 상태로 설치해줍니다.
2. Andaconda Prompt 실행하기
Anaconda Prompt 실행!
3. 가상환경 만들기
가상 환경을 생성하는 명령어입니다. 특정 파이썬 버전을 설치하고 싶다면 2번째 줄과 같이 설정할 수 있습니다.
conda create -n 가상환경이름
conda create -n 가상환경이름 python=3.7
conda create -n 가상환경이름 python=3.7 anconda
파이썬 버전 설정 뒤에 'anaconda'를 붙이고 생성하면 Anaconda에서 제공하는 기본 설치 패키지가 설치됩니다.
기본 설치 패키지에는 기본적인 파이썬 라이브러리들이 포함되어 있으니 함께 설치하시면 더욱 편리합니다.
(만약 안하면 numpy, matplotlib, pandas 등 다 직접 설치해야합니다.)
4. 가상 환경 리스트
다음 명령어는 가상환경 리스트를 불러오는 명령어입니다.
conda env list
5. 가상 환경 활성화
create activate 가상환경이름
6. 가상 환경 비활성화
conda deactivate
7. 가상 환경에 라이브러리 설치
pip install 라이브러리
pip install pandas numpy
pip install tensorflow==1.15.0
#<upgrade>
pip install --upgrade tensorflow==2.7.0
pip install tensorflow==2.7.0
#<downgrade>
pip install --upgrade tensorflow==1.15.0
8. 가상 환경 삭제
conda env remove -n 가상환경이름
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