[Streamlit 개발환경 구축하기] 2. Anaconda 가상환경 생성하기

※때에 따라서 소프트웨어 또는 프레임워크의 버전 및 인터페이스에 대해,

조회하시는 시간과 본 포스트 작성의 시간적 격차가 있는 경우

해당 설명과 상이한 부분이 있을 수 있습니다!

 

 

반갑습니다 ^^!

저번 포스트에서 Anaconda를 설치했었습니다

이번 포스트에서는 가상환경을 생성하고 Anaconda Prompt 관련 명령어들 몇 가지를 살펴보겠습니다 ^^!!

 

 

 

 

먼저 Anaconda Prompt를 실행해주시고,

$ conda create -n 가상환경이름 라이브러리들... 명령어를 입력해주세요!

저 같은 경우에는 가상 환경 이름을 "testenv"라고 했고,

이 가상 환경을 생성할 때 python 3.10 버전과 numpy, pandas, scikit-learn 등의 라이브러리를 설치했습니다!

 

 

 

 

이 부분에서 당연히 y를 입력해서 설치를 계속 해주세요 ^^!

 

 

 

 

설치가 완료되면 가상환경 활성화/비활성화와 관련된 명령어가 짧게 두 가지 소개 되면서

다시 (base) 가상환경 활성화 상태로 돌아옵니다 ^^

그럼 진짜 가상환경이 생성 되었는지 확인을 해볼까요?

 

 

 

 

 

$ conda env list 명령어를 입력하시면 현재 생성되어 있는 가상환경 목록을 조회할 수 있습니다 ^^

조회 해보니 제가 방금 생성한 "testenv"라는 이름의 가상환경이 목록에 잘 나오는걸 확인할 수 있습니다!

 

 

 

 

$ conda activate 가상환경 이름 을 실행하면 현재 경로 왼쪽의 표기가 달라지는 것을 볼 수 있습니다

저는 "testenv"라는 이름의 가상환경을 활성화시켰고,

현재 활성화된 가상환경의 이름이 바뀐 것을 확인할 수 있겠습니다 ^^!!

 

 

현재 가상환경에서 추가로 몇 가지 라이브러리들을 더 설치해볼까요?

이것을 보여드리려고 아까 가상환경 생성 단계에서 일부는 설치하지 않았었습니다 ^^!

 

 

 

 

해당 가상환경이 활성화되었는지 확인해주신 다음에,

$ pip install 라이브러리 이름들... 명령어를 실행해주시면 되겠습니다 ^^!!

여러 라이브러리를 한 번에 기재할 수 있는데요

보시는 바와 같이 공백으로 구분하여 기재해주시면 되겠습니다 ^^!

 

 

 

 

한 번에 설치하는 라이브러리들이 여러개였다보니 작업량이 많았네요 ^^;;

설치를 마치고 나면 다시 명령어를 입력할 수 있습니다!

그럼 해당 가상환경에 진짜 잘 설치 되었는지 패키지들을 목록으로 조회해볼까요?

 

 

 

 

$ conda list 명령어를 입력하면 현재 가상환경에 설치되어 있는 패키지들의 목록이 나옵니다!

참 많이도 설치되어 있네요 ^^;

 

streamlit을 이용한 웹 대시보드 프로젝트를 위해서 앞으로 필요한,

데이터분석 및 인공지능, 그래프 시각화 부분과 관련된 라이브러리는

numpy, pandas, scipy, scikit-learn, matplotlib, seaborn 등이 되겠습니다 ^^!

 

 

제가 가상환경에 설치한 패키지들은 다음과 같습니다

python=3.10  numpy  scipy  matplotlib  ipython  scikit-learn  pandas  pillow  jupyter  seaborn

 

 

 

 

혹시 현재 활성화된 가상환경을 종료하시고 싶으시면 $ conda deactivate 명령어를 사용해주시면 되겠습니다

보시면 현재 경로 왼쪽의 (testenv)가 다시 (base)로 바뀐 것을 확인하실 수 있겠습니다 ^^!!

 

 

이상으로 Anaconda를 이용한 가상환경 생성 포스트를 마치겠습니다

읽어주셔서 감사합니다 ^^!