내 컴퓨터에 가상 환경을 만들어주는 Conda, 기초 내용 정리

안녕하세요.

 

데이터 과학과 머신 러닝의 시대가 도래하면서, 많은 개발자와 연구자들은 다양한 라이브러리와 패키지를 효율적으로 관리하고 환경을 손쉽게 설정할 수 있는 도구를 찾고 있습니다. 최근에는 다양한 개발 언어와 많은 패키지들이 등장하면서, 개발 환경을 설정하는 데에도 많은 비용과 시간이 소모되곤 합니다.

 

이러한 문제를 해결하기 위해 여러 가지 방법들이 나타났지만, 그 중에서 Conda를 소개하고자 합니다. Conda는 오픈 소스 패키지 관리 시스템이자 환경 관리 시스템으로, 복잡한 의존성 문제를 해결하고 프로젝트별로 독립된 가상 환경을 제공하여 개발자들의 생산성을 극대화합니다. 이번 포스팅에서는 Conda의 주요 기능과 장점을 살펴보고, 이를 통해 데이터 과학 프로젝트를 어떻게 더 효과적으로 관리할 수 있는지에 대해 알아보겠습니다.

 

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1. Conda란?

Conda는 오픈 소스 패키지 관리 시스템이자 환경 관리 시스템으로, 특히 데이터 과학과 머신 러닝 분야에서 많이 사용됩니다. Conda는 다양한 프로그래밍 언어(예: Python, R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN 등)를 지원하며, 사용자가 의존성 문제를 걱정하지 않고 소프트웨어 패키지와 환경을 쉽게 관리할 수 있도록 해줍니다.

 

 

2. 주요 기능

• 다양한 언어 지원:
  • Conda는 Python뿐만 아니라 R, Ruby, Lua, Scala, Java, JavaScript, C/C++, FORTRAN 등 여러 프로그래밍 언어를 지원합니다.
  • 다양한 언어를 사용하는 프로젝트에서도 일관된 환경을 제공할 수 있습니다.
• 환경 관리:
  • Conda는 가상 환경을 손쉽게 생성, 활성화, 비활성화, 삭제할 수 있습니다.
  • 각 프로젝트마다 독립된 환경을 만들 수 있어 패키지 충돌을 방지하고, 프로젝트 간의 의존성 문제를 해결할 수 있습니다.
  • 환경을 특정 경로에 생성할 수 있어 더 유연한 환경 관리가 가능합니다.
• 패키지 관리:
  • Conda는 패키지의 설치, 업데이트, 삭제를 간편하게 할 수 있습니다.
  • 다양한 패키지의 의존성을 자동으로 관리해주어, 복잡한 의존성 문제를 해결할 수 있습니다.
  • Conda 패키지는 바이너리 형식으로 제공되므로, 설치가 빠르고 의존성 문제가 적습니다.
• 호환성 및 재현성:
  • Conda 환경을 사용하면 특정 버전의 패키지와 라이브러리를 고정하여 재현 가능한 환경을 만들 수 있습니다.
  • environment.yml 파일을 통해 환경 설정을 공유하고, 다른 사용자도 동일한 환경을 쉽게 재현할 수 있습니다.
• 다중 플랫폼 지원:
  • Conda는 Windows, macOS, Linux에서 모두 사용할 수 있습니다.
  • 다양한 운영 체제에서 일관된 환경을 제공하여 개발 및 배포 과정을 단순화합니다.
• 빠른 설치 및 업데이트:
  • Conda는 패키지 설치와 업데이트가 빠르며, 인터넷 연결이 불안정한 환경에서도 잘 작동합니다.
  • 미러 서버를 통해 패키지를 빠르게 다운로드할 수 있습니다.
• 확장성:
  • Conda는 다양한 채널을 통해 패키지를 제공하며, 추가적인 채널을 설정하여 더 많은 패키지를 사용할 수 있습니다.
  • conda-forge와 같은 커뮤니티 중심의 채널은 최신 패키지와 다양한 라이브러리를 제공합니다.
• 통합 개발 환경:
  • Anaconda 배포판에는 Jupyter Notebook, Spyder 등의 통합 개발 환경(IDE)이 포함되어 있어, 데이터 과학 및 머신 러닝 작업을 쉽게 수행할 수 있습니다.
  • 이러한 도구와 Conda 환경을 함께 사용하면 개발과 분석 작업이 원활해집니다.

 

 

3. Conda 설치

Conda 가상환경을 만들기 위해서는 "Anaconda" 또는 "Miniconda" 프로그램을 설치하셔야 합니다.

아래 링크를 통해 다운받으실 수 있습니다.

• Anaconda 공식 사이트 : https://docs.anaconda.com/anaconda/install/windows/
• Miniconda 공식 사이트 : https://docs.anaconda.com/miniconda/miniconda-install/

Anaconda 와 Miniconda의 차이점
Anaconda는1,500개 이상의 패키지를 포함하고 있으며, 설치 파일 크기가 큽니다. 반면 Miniconda는 기본적인 Python과 Conda만 포함하고 있어 매우 경량이며, 필요한 패키지만 설치할 수 있습니다. 설치할 디스크 공간이 충분하고 이것저것 여러가지 패키지를 따로 설치하는 것이 귀찮다면 Anaconda를, 그렇지 않다면 Miniconda를 추천합니다.

 

 

4. 자주 쓰는 명령어

Windows PowerShall을 통하여 conda를 활용할때 자주 쓰이는 몇 가지 명령어입니다.

conda 명령어

Conda 명령어	설명
conda init <shell_name>	conda 초기화
conda info	conda 환경 및 버전 정보 출력
conda list python	현재 활성화된 Conda 환경의 Python 패키지 정보 출력
conda env list	conda에 설치된 가상환경 리스트 출력
conda create -n <name> <python=3.10>	<name>이라는 새로운 가상 환경 생성 & Python 3.10 설치
conda create --prefix <C:\path\to\name>	특정 위치에 <name>이라는 가상 환경 생성
conda activate <name>	<name> 가상 환경 활성화
conda activate <C:\path\to\name>	특정 위치에 있는 <name> 가상 환경 활성화
conda deactivate	현재 실행중인 가상 환경 비활성화
conda remove -n <name> --all	<name> 가상 환경 삭제 & 모든 패키지 삭제
conda remove --prefix <C:\path\to\name> --all	특정 위치에 있는 <name> 가상 환경 삭제 & 모든 패키지 삭제
echo $env:CONDA_DEFAULT_ENV	현재 실행중인 가상환경 출력

 

- 빨간색 단어 : 명령어 (고정값)

- <검은색 단어> : 예시 단어 (변수값, 괄호< > 를 포함하여 수정)

 

 

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Conda는 다양한 프로그래밍 언어를 지원하고, 복잡한 의존성 문제를 간편하게 해결해주며, 프로젝트별로 독립된 가상 환경을 제공하는 강력한 도구입니다. 다중 플랫폼 지원과 빠른 패키지 설치, 업데이트는 개발자들이 일관된 환경에서 효율적으로 작업할 수 있게 해줍니다. 또한, 재현 가능한 환경 설정을 통해 협업과 배포 과정에서도 큰 이점을 제공합니다.

 

이처럼 Conda는 데이터 과학, 머신 러닝, 소프트웨어 개발 등 다양한 분야에서 필수적인 도구로 자리 잡고 있습니다. 아직 Conda를 사용해보지 않았다면, 지금 바로 도입하여 생산성과 효율성을 극대화해 보시기 바랍니다. Conda는 개발자들의 작업을 더 쉽고, 빠르고, 안정적으로 만들어줄 것입니다.