Python 가상환경 설정하기

서론

머신러닝 관련 프로젝트나 여러 개발 프로젝트를 진행하면 패키지 간의 의존성 문제 때문에 약간 문제가 발생할 수도 있습니다. 또한 버전업하면서 호환문제가 때문에 프로젝트 진행시, 개발 시 버전이 바뀌면 안됩니다. 따라서 개발 환경을 고정해놔야 합니다. 우리는 아나콘다 가상환경을 통해 이를 해결할 수 있습니다. 가상환경은 말 그대로 가상의 환경을 의미하는데요. 즉 자기만의 가상환경이라는 방을 생성해놓고 그 안에서 패키지 설치하고, 프로젝트하고 개발하고 하는겁니다. 만약 도중 다른 프로젝트가 들어오면 다른 가상환경 1개를 또 만들어 다시 처음부터 패키지 설치하고 하는거죠. 머신러닝 프로젝트를 진행할 때는 python 버전 관리 와 패키지 충돌 방지를 위해 프로젝트 별로 각각의 독립된 가상환경을 만들고 이 환경에서 개발을 하는 것이 좋습니다.

 

순서

1. Anaconda 가상환경 생성
2. VSCode에서 Anaconda 가상환경 사용하기

 

1.1 Anaconda 가상환경 생성

anaconda prompt에서 아래와 같이 가상환경 이름을 정하고, python version도 정해서 할 수 있습니다.

conda create -n (project_name) python==3.10

 

중간에 Y/N 입력 칸이 나오게 되는데 y 하시고 Enter 하시면 가상환경이 생성됩니다.

이제, 가상환경을 만들었으니 잘 생성 되었는지 확인해봅시다. 아래와 같이 명령어를 입력해주면 아래 그림과 같이 4개의 환경이 나오네요. base는 기본 환경이고, personal_sh, sh, tmp는 제가 테스트로 만든 가상환경입니다. 지금 입력칸 제일 왼쪽에

(base)라고 되어있습니다. 이게 어느 환경에서 입력하고 있는지를 보여주는 겁니다. 즉, 제 방의 이름입니다.

conda env list

1.2 아나콘다 가상환경 실행하기

저는 위의 가상환경 중에서 personal_sh 로 들어가고 싶습니다. 이를 가상환경 실행이라고 합니다. 아래 명령어를 통해 가상환경을 실행할 수 있습니다.

conda activate (project_name)

아래 그림과 같이 저는 personal_sh 환경을 실행하였더니 이제 해당 방으로 환경이 바뀐걸 볼 수 있습니다.

1.2 아나콘다 가상환경 방에서 나오기

아래 명령어로 가상환경에서 나올 수 있다.

conda deactivate

1.3 아나콘다 가상환경 삭제하기

아래 명령어를 통해 사용안하는 가상환경을 지워보도록 하겠습니다.

conda remove -n 환경명 --all

 

중간에 Y/N이 나오면 Y 입력해주세요

2. VSCode에서 Anaconda 가상환경 사용하기

VSCode에서 애라 화면의 오른쪽 빨간 상자안에 python 버전을 클릭하게 되면 상단에 select Another Kernel을 클릭.

그러면, Python Environment가 나옵니다. 클릭.

그렇게 되면 아래 그림과 같이 환경을 설정할 수 있게 됩니다.