가상환경을 만드는 건 쉬웠는데 삭제해야 하나요? Anaconda 설치부터 시작해서 가상환경 생성 후, 가상환경을 활성화 및 비활성화 해보고 마지막으로 아나콘다 가상환경 삭제 방법까지 알아보도록 하겠습니다. 마지막에는 가상환경을 왜 사용하는지도 함께 살펴보도록 하겠습니다.
목차
Anaconda 다운로드
아나콘다 다운로드 페이지에 들어가면 현재 사용하는 운영체제와 사용하는 프로세서에 맞는 버전의 아나콘다를 화면 오른쪽에서 기본적으로 추천해 줍니다. 그곳에서 초록색 다운로드 버튼을 눌러서 다운로드 하면 됩니다.
만약 필요로 하는 배포판이 다르다면 Get Additional Installers의 Windows, MacOS, Linux 운영체제 아이콘을 눌러서 화면 최하단의 Anaconda Installers로 이동한 다음, 희망하는 설치본을 받아서 설치하면 됩니다.
Linux 버전 다운 받기
여기에서는 제가 사용하는 운영체제 Ubuntu 22.04에서 설치하는 방법을 알아볼 것입니다. 그리고 현재 사용하는 CPU는 인텔 x86 계열이므로, Linux 64-Bit(x86) Installer를 다운 받아보겠습니다. 터미널에서 다운 받고 설치할 것이므로 아래와 같이 명령어를 실행합니다. 더 최신 버전의 아나콘다가 출시된 경우에는 아래 버전을 바꿔서 입력해 주시면 되겠죠? 일단 2023년 1월 19일 기준으로는 아래 버전이 최신 버전입니다.
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.shAnaconda 설치하기
다운로드가 다 되면 다운 받은 파일을 실행해서 설치해 주면 됩니다.
bash Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh실행하면 다음과 같은 화면을 만나게 됩니다. Enter 키를 눌러줍니다.
Enter를 누르고 나면 이용약관이 쭉 나옵니다. yes라고 입력해서 약관에 동의해 주시면, 아래와 같이 어디에 Anaconda3를 설치할 것인지 물어봅니다. 만약 다른 경로에 설치하고 싶다면 다른 경로를 입력해 주시면 됩니다. 저는 그냥 기본값인 /home/vm1/anaconda3에 설치하도록 하겠습니다.
설치를 마치면 아래와 같이 conda init을 할 것인지 물어봅니다. 저는 yes를 눌러서 진행하겠습니다.
이제 기본적으로 base 환경이 준비되었습니다.
만약 다시 shell을 열었을 때 base 환경을 activate 하지 않을 거라면, 아래의 명령어를 입력해 주면 됩니다. 그냥 base 환경을 사용할 것이라면 이 부분은 넘어가시면 됩니다.
conda config --set auto_activate_base false아나콘다 가상환경 생성
이제 아나콘다 가상환경 생성 차례입니다. 우선 가상환경이름을 어떻게 할 것인지 결정해야 합니다. 가급적이면 쉽고 편하게 가상환경을 바로 식별할 수 있도록 짓는 편이 좋습니다.
py39_64와 같이 한다면 python 3.9 버전이며 64비트 기반의 파이썬 가상환경임을 바로 알아차릴 수 있겠죠. 저는 버전과 비트를 병기해서 py39_64라고 작성해 보겠습니다.
그리고 python=3.9와 같이 옵션을 추가로 작성해 주시면 python 3.9 버전으로 가상환경이 구축됩니다.
conda create -n py39_64 python=3.9.15위와 같은 아나콘다 가상환경 생성을 위한 명령어를 입력하면 아래와 같은 질문이 뜹니다. 아나콘다 가상환경 생성을 위해서는 y를 눌러서 답해야 합니다.
위에서 생성한 가상환경 목록을 확인하고 싶다면 conda env list 명령어를 사용하면 아래와 같이 가상환경 목록을 확인할 수 있습니다. 제일 아래에 새로 추가된 py39_64 가상 환경이 보이시죠? 그리고 각 가상환경 이름 옆에 해당 가상환경의 경로가 어떻게 되는지 나와 있습니다. 필요할 때 참고하시면 되겠습니다.
아래의 경우에는 ~/anaconda3에 아나콘다가 설치되어 있기 때문에 ~/anaconda3/envs 하위에 가상환경 디렉토리가 각각 생성됩니다.
아나콘다 가상환경 활성화
이제 가상환경이 제대로 만들어졌다면, Anaconda 가상환경 활성화를 해야만 해당 가상 환경에서 작업을 할 수 있습니다. conda activate 명령어를 사용해서 특정 가상환경을 활성화하면 됩니다. 가상환경 활성화 후 아래와 같이 활성화된 파이썬 버전을 확인해 볼 수 있습니다. 왼쪽에 (py39_64)라고 나오는 게 바로 현재 활성화된 가상환경 이름입니다.
아나콘다 가상환경 비활성화
Anaconda 가상환경 비활성화를 원하는 경우에는 conda deactivate 명령어 한 줄이면 됩니다. 비활성화 후에는 가상환경이 base로 나오죠. base 가상환경의 python 버전이 3.9.12로 확인됩니다.
아나콘다 가상환경 삭제
Anaconda 가상환경을 만들어 사용하다가 불필요해서 삭제해야 하는 경우가 있습니다. Anaconda 가상환경 삭제 방법은 다음과 같습니다.
주의할 사항이 있습니다. 우선 conda remove 명령을 사용하면 현재의 가상환경에 설치된 패키지를 삭제하게 되므로, 아나콘다 가상환경 삭제가 되지 않습니다.
따라서 아래와 같이 conda env remove 또는 conda-env remove 명령어를 사용해서 가상환경을 삭제하기 바랍니다. conda remove 뒤에 -n 옵션과 함께 삭제하고자 하는 아나콘다 가상환경 이름을 적어주면, 아나콘다 가상환경 삭제가 됩니다.
conda env remove -n 가상환경이름
아나콘다에서 가상환경 생성 후, 활성화하고, 반대로 비활성화하고, 마지막으로 필요없는 아나콘다 가상환경 삭제 방법까지 확인해 보았습니다.
그런데 왜 가상환경을 이용해야 하는지 궁금하지 않으신가요?
Anaconda 가상환경을 이용해야 하는 이유
Anaconda 설치부터 시작해서 아나콘다 가상환경 생성 후 Anaconda 가상환경 삭제까지의 모든 과정을 다 읽는동안 Python으로 개발을 하면서 가상환경을 이용해야 하는 이유에 대해서 생각해 보셨나요?
결론부터 말씀드리면, 바로 독립적인 Python 개발 환경을 구축하기 위해서입니다.
Node.js로 개발해 본 적이 있으신가요? Node.js로 개발을 해 본 분이라면 package.json으로 Node.js 패키지들을 node_modules 하위에 설치하는 걸 아실 거예요. 그러는 이유는 해당 프로젝트에서 특정 패키지의 특정 버전을 사용하도록 지정하기 때문이고, 라이브러리 간의 호환성 이슈와 같은 것도 있기 때문이라는 건 다들 아시죠?
예를 들어서 A 프로젝트에서는 aaa 라이브러리 버전을 3.5를 씁니다. 그리고 B 프로젝트에서는 aaa 라이브러리 3.3을 씁니다. aaa 버전 3.3은 mmm 버전 1.2를 필요로 합니다. aaa 버전 3.5는 mmm 버전 1.8을 필요로 합니다. 이제 대충 감 오시죠?
만약 mmm 버전 1.2에서 1.8까지 올라가는 동안 deprecated된 기능이 있는데, A 프로젝트 환경에서 B 프로젝트를 구동하려고 하면, deprecated된 함수가 없다고 하겠죠. 물론 궁극적으로야 deprecated되는 것들은 향후에 개선을 해야겠지만, 당장 급하게 이것저것 개발해야 하는 상황에서 그러기는 쉽지 않습니다.
매번 패키지를 지웠다가 깔았다가 할 수는 없는 노릇입니다. 그래서 가상환경을 쓰면 깔끔하게 정리가 됩니다.
Node.js에서 해당 프로젝트 디렉토리 하위에 node_modules를 이용하여 관리하는 것처럼, 파이썬은 가상환경을 자신이 희망하는 별도의 디렉토리로 관리할 수 있습니다. Python에서는 python에서 만든 가상환경 디렉토리에 패키지를 설치합니다. 하지만 Anaconda를 사용하신다면 Anaconda 디렉토리 하위에서 가상환경 디렉토리를 별도로 관리합니다.
Anaconda 설치 그리고 아나콘다 가상환경 생성부터 삭제까지 가상환경을 구축하고 세팅하는 분들께 도움이 되셨길 바랍니다.