본문 바로가기

Money or Tech

아나콘다 파이참(pycharm) 가상환경

코드를 다뤄본적이 없지만,

파이썬을 깔았고, 아나콘타를 깔았고, 파이참 에디터로 코드를 도전하고 계신 권책님을 위한 글입니다.

(win10, 64bit)

가상환경이라는 개념.

파이썬에는 많은 패키지와 많은 패키지 버젼이 있는데,

내 입맛에 맞는 조합들로 딱! 정해놓고 그 환경에서 코딩을 할 수 있게 해주는 거에요.

예를 들어

광활한 운동장에 내가 좋아하는 미끄럼틀, 철봉 이라는 바닥재질 라이브러리를 설치하고 kwons_playground 라는 이름의 환경으로 저장한다고 쳐봐요.

<미끄럼틀(버젼: 높이 2M), 철봉(버젼: 3단), 바닥(버젼: 모래)>

권스운동장에서 잘 놀고(코딩) 하다가 새로운 파일을 만들어서 다시 미끄럼틀, 철봉, 바닥이라는 라이브러리를 설치하고 쓰면 어떻게 될까요?

일단 그때그때 pip install xxxxx 하기도 귀찮고,

이번에 나온 철봉 버젼 4단은 바닥 모래버젼에서는 문제가 생길수도 있어요.

그러니 이럴땐 pip install numpy==1.16.1 이렇게 버젼을 명시! 해줘야 하거든요. 귀찮죠.

그래서 kwon_playground 라는 환경을 만들어서 그때그때 이 환경을 불러오는 거에요.

어렵지않아요. 시작해 봐요.


순서

1. 아나콘다에서 가상환경 만들기

2. 가상환경에서 라이브러리 설치하기

3. 파이참에서 가상환경 불러오기

4. 파이참에서 가상환경에 라이브러리 추가하기

1. 아나콘다에서 가상환경 만들기 - 아나콘다 프롬프트 실행

1-1) 기본적인 콘다 버젼과 파이썬 버젼을 확인해 봅니다.

명령어는

conda -- version

python --version

1-2) 가상환경을 설치해 봅니다.

pip install virtualenv

(혹시 pip upgrade 가 필요한 경우, python -m pip install --upgrade pip )

(혹시 virtualenv 설치하다 에러나면,

pip install virturalenvwrapper-win )

1-3) 가상환경을 생성해 봅니다.

아나콘다 프롬프트에서

conda create -n kwons_playgroud python=3.7

-> 콘다에서 권스운동장이라는 이름의 새로운 가상환경을 만들건데, 파이썬 버젼은 3.7로 해줘!

진행해야 하니깐 y 눌러주시면

짠!!! 된거에요!!!

자 이제 그러면 이 가상환경에 어떤 라이브러리들이 있는지 봐 볼까요?

처음만든거니깐 기본적인것 몇개만 있을거고, 내가 원하는 것들을 추가해 볼 거에요.

일단 혹시 모르니 가상환경들이 어떤게 있는지 확인해 봐요.

conda env list

권스운동장 이름의 가상환경 생긴거 확인했으면,

conda activate kwons_playground

눌러서 가상환경으로 들어가세요!


순서

1. 아나콘다에서 가상환경 만들기

2. 가상환경에서 라이브러리 설치하기

3. 파이참에서 가상환경 불러오기

4. 파이참에서 가상환경에 라이브러리 추가하기

2. 가상환경에서 라이브러리 설치하기

자 우선 어떤 라이브러리들이 깔여있나 봐보시죠

conda list

아는것들이 별로 없죠? 자 이제 아는것들을 깔아봐요.

pip install numpy

conda list

여기까지 했으면 다한거에요.

오늘 한일 정리

> 아나콘다에서 가상환경 만들기

> 가상환경에 라이브러리 설치하기

내일 할일 정리

>파이참에서 가상환경 불러오기

>아나콘다에서 라이브러리 설치하기 귀찮으니 파이참에서 설치하기.

모르는게 생기면,

30분 고민하고, 그래도 해결이 안되면 물어보세요.

물어볼 사람이 없으면 재미도 없고 짜증나서 때려치게 되는데, 그것보다 물어보고 한발 나아가는게 중요합니다.

물어봤던거 또 물어봐도 됩니다. 3번까지는 짜증안낼께요.

응원합니다 화이팅.

'Money or Tech' 카테고리의 다른 글

자연어처리 - konlpy 세팅(1/3)  (0) 2022.03.03
아나콘다 파이참(pycharm) 가상환경 (2)  (0) 2022.03.02
python list unpacking  (0) 2022.02.24
python - numpy summary  (0) 2020.07.10
news data crawling/scrapping  (0) 2020.05.27