[Data Science] Conda 환경을 만들고 기초 모듈 설치하기

Python의 다양한 버전과 또 엄청~ 다양한 모듈들의 버전과 그들 사이의 관계들로 (모듈을 포함해서) 파이썬을 설치하는 경우의 수가 아주 많이 생길 수 있습니다. 어떤 때는 급하게 tensorflow 1.14 버전에서 테스트하거나, 또 어떤때는 tensorflow 2.0 버전에서 테스트해야할 수도 있지요. 이럴때 conda가 제공하는 환경을 다수 만들어서 사용하면 좋을 것 같습니다. 오늘은 그렇게 conda로 환경을 만드는 것에 대해 이야기를 하려고 합니다.

일단 python 배포판에서 아마 많이들 설치하실 아나콘다를 설치해 둡니다.

설치가 다 되었으면 맥 유저는 터미널을 열고, 윈도우 유저는 Anaconda Prompt를 실행하면 됩니다. 그리고 conda env list를 실행합니다. 저는 여러 환경을 이미 만들었기 때문에 위 그림처럼 많은 리스트가 보이지만, 처음 아나콘다를 설치했다면 base만 있을 겁니다.

conda는 아나콘다에서 배포하는 패키지 관리자입니다. conda 버전은 항상 최신 버전으로 유지하면 좋습니다. 그래서 conda --version을 확인해보죠~

그리고 conda update conda 명령으로 conda를 업데이트 합니다.

이제 버전을 확인해보면 업데이트 되었다는 것을 알 수 있습니다.

이제 새로운 환경을 하나 만들어 보죠~ conda create 명령을 사용합니다. -n 뒤에 위 그림에 있는 tmp 자리에 원하는 환경의 이름을 넣습니다. 그리고 파이썬 버전을 지정합니다. 이번에는 3.7버전으로 진행하도록 하죠~

윈도우 유저는 위 그림처럼 conda activate 명령으로 원하는 환경이름을 지정해서 들어가면 됩니다.

저처럼 윈도우 유저는 위 그림처럼 source 명령으로 activate를 하면 됩니다.

만약 환경을 해제하고 싶다면 윈도우 유저는 위 그림처럼 conda deactivate 명령을

맥 유저도 동일한 명령을 주면 됩니다.

이제 다시 해당 환경을 activate를 하고 pip -V 명령으로 pip의 버전을 확인합니다. conda를 최신으로 유지하고 패키지를 만들면 python의 패키지 설치 모듈인 pip는 최신버전으로 유지됩니다. 그리고 이 상태에서 pip 명령을 이용해서 필수 모듈 몇가지를 설치하도록 하겠습니다.

pip install jupyter
pip install matplotlib
pip install pandas
pip install sklearn
pip install xlrd
pip install seaborn

위 순서대로 터미널(혹은 프롬프트)에서 실행하면 됩니다.

이제 jupyter notebook을 실행합니다.

그러면 웹브라우저가 나타나고 New를 누르고 Python3를 선택하시면 됩니다.

처음 만난 기념으로 import this를 한 번 실행해보세요. 실행은 SHIFT+ENTER를 사용하시면 됩니다.^^ 

이 글의 내용은 아래 동영상에 정리해 두었습니다.^^