Anaconda 설치하기 - Python 활용
파이썬 기반의 데이터 분석에 특화된 각종 OpenSource 패키지들을 모아놓은 개발 플랫폼이다. 한마디로 규정짓긴 어렵지만 아무튼 그동안 파이썬을 교육용언어, 다루기 쉬운언어, 프로토 타이핑용 스크립트 언어정도로만 봐왔다면 Anaconda라는 것은 본격적으로 파이썬의 능력을 제대로 활용하는 거대한 프로젝트 같은 개념으로 볼수 있다. Panda, Numpy, Numba, Scipy, IPython, GPGPU, 과학, 수학, 데이터 분석등과 관련된 수많은 수준높은 패키지들을 정말 간단하게 설치할 수 있도록 해놓았으니 나의 파이썬 수준을 한단계 업그레이드 해보고자 한다면 이 Anaconda를 꼭 설치해보아야 할것이다.홈페이지 : https://www.continuum.io/Anaconda 설치가 완료 되었다면 사용법을 익혀보도록 하자 ( http://conda.pydata.org/docs/get-started.html )테스트 드라이브30분간 conda 시운전을 시작하려면 빠른설치 가이드를 따라서 Anaconda 또는 Miniconda의 다운로드, 설치하기, 업데이트하기를 완료해야만 한다.알아두세요: 설치후에는 터미널을 다시 열어야 합니다. ( 윈도우제외 )Conda 시운전을 해보자:CONDA 사용하기, 가장먼저 Anaconda 또는 Miniconda가 제대로 설치되었는지 확인해보고 최신버전으로 업데이트 되었는지 체크해볼것이다. ( 3분소요 )환경성정 관리. 다음으로 우리는 몇가지 환경설정을 만들어 보는 놀이를 통해서 환경설정들을 바꾸는 법을 배울것이다. 또한 지금 어떤 환경설정을 사용중인지 확인하는것과 환경설정의 백업본을 만들어 볼 것이다. ( 10분소요 )파이썬 관리. 그 다음 우리는 어떤 버전의 파이썬이 설치가능한지 확인해보고 다른 버전의 파이썬을 설치하여 서로다른 버전의 파이썬을 전환해서 사용해 볼것이다. ( 4분 소요 )패키지 관리. 패키지를 가지고 몇가지 실습을 해보자. 1) 설치된 패키지 목록확인, 2) 사용가능한 패키지 목록확인, 3) conda install을 사용하여 패키지 설치/제거. 4) conda install로 설치되지 않는 패키지들은 Anaconda.org를 검색해 볼것이다. 5) 그래도 설치가 되지 않는 패키지들은 pip 패키지 매니저로 설치를 해볼것이다. 또한 Continuum의 상용패키지 IOPro 30일 시험판을 설치해볼 것이다. ( 10분소요 )패키지, 환경설정, CONDA 제거하기. 원한다면 테스트용 패키지, 환경설정, anaconda를 지우는 것을 끝으로 시운전을 마칠것이다. ( 3분 소요 )총 30분 소요팁: 어떠한 명령어든 설명서를 보기 원할때 언제든지 --help 명령어를 쳐보세요. 예를 들면 conda update 명령어에 관해서 알고 싶다면 아래와 같이 해보세요.:conda update --help1. conda 관리하기Conda는 패키지관리자와 환경설정 관리자 모두를 가지고 있다. 패키지 관리자는 패키지를 찾거나 설치하는데 도움을 준다. 그러나 당신은 현재 사용중인 파이썬과는 다른버전의 파이썬에 설치할 패키지를 사용하길 원한다고 가정해 봅시다. 단지 몇가지 명령만으로 다른 버전의 파이썬을 실행하는데 완벽히 분리된 환경을 설정할 수 있고 정상적인 환경에서 평소에 사용하던 파이썬을 실행할 수 있습니다. 이것이 conda가 가진 환경관리자의 힘입니다.팀: 리눅스, OS X 또는 Windows 커멘드 프롬프트 무엇을 사용하던 따로 언급이 없다면 터미널창에서 conda 명령어는 모두 같습니다.conda가 설치되었는지 확인해보기제대로 진행된것인지 확인하기 위해, Anaconda 설치가 성공하였는지 확인해 보기위해 터미널 창에 아래와 같이 입력해보자:conda --versionConda는 이와같이 설치된 버전 번호를 출력할 것입니다.: conda 3.11.0알아두세요: 만약 에러메시지가 출력되었다면, Anaconda 또는 Miniconda 설치 했던것과 같은 사용자 계정으로 로그인 했는지 확인해보고 설치후에 터미널창을 닫았다가 다시 열었는지 확인해보자.최신 버전으로 Conda 업데이트 하기다음으로 conda를 업그레이드 하기위해 conda update명령을 사용해보자conda update condaConda는 버전들을 비교하고 설치 가능한 것들을 알려줄것이다. 도한 자동적으로 업데이트 되었거나 업데이트로 수정된 패키지들에 관해서 알려줄것이다.만약 conda의 새로운 버전이 가능하다면, Y를 눌러 업데이트:Proceed ([y]/n)? yconda 업데이트가 완료되었으면 다음장으로 넘어가자.2. 환경설정 관리하기자 몇가지 환경설정을 만들어보고 환경설정을 바꾸어 보자.환경설정 생성과 활성화어떤 이름이든 conda create 명령을 사용해서 원하는 이름으로 생성해보자:conda create --name snowflakes biopython이 예제는 Biopython 프로그램과 /envs/snowflakes라는 이름의 새로운 환경설정을 생성할것이다.팁: 2개의 대쉬문자(--) 뒤에 사용되는 많은 옵션들이 한개의 대쉬문자(-)와 첫글자로 줄여쓸 수 있다. 그래서 --name 옵션과 -n 옵션은 같고 --envs 와 -e 역시 같은 의미이다. 줄여쓸수 있는 명령의 목록을 보려면 conda --help 또는 conda -h.새로운 환경설정 활성화 하기:Linux, OS X: source activate snowflakesWindows: activate snowflakes알아두세요: 환경설정들은 기본적으로 conda가 설치된 디렉토리 내부에 envs 디렉토리로 설치된다. 다른 디렉토리를 정할수 있으니 자세히 알고 싶다면 conda create --help 팁: 우리는 파이썬의 버전을 정하지 않았기 때문에 conda를 다운받고 설치할때 사용한것과 같은 버전을 설치할것입니다.두번째 환결설정 생성하기이번 시간엔 새로운 이름의 환경설정을 만들어보고 다른버전의 파이썬을 설치하고 Astroid와 Babel라는 이름의 패키지들을 설치해봅시다.conda create --name bunnies python=3 astroid babel이 예제는 /envs/bunnies에 Python 3가 설치되고 Astroid와 Babel 패키지가 포함된 새로운 두번째 환경설정을 생성할 것입니다.팁: 이 환경설정에서 사용하길 원하는 모든 프로그램은 동시에 설치하세요. 한번에 하나씩 설치하는 것은 의존성 충돌을 일으킬 수 있습니다.팁: conda create 명령으로 더많은 것을 추가 할수있습니다, 자세한 내용은 conda create --help 를 참조하세요.모든 환경설정 목록자, 지금까지 설치한 환경설정들은 확인해봅시다. 확인은 conda environment info 명령어를 사용한다:conda info --envs아래와 같이 환경설정 목록을 볼수 있을 것입니다.conda environments: snowflakes * /home/username/miniconda/envs/snowflakes bunnies /home/username/miniconda/envs/bunnies root /home/username/miniconda현재 환경설정 확인하기많은 환경설정들중 현재 사용중인것은 어떤것일까, snowflakes 아니면 bunnies일까? 알아보려면 다시 같은 명령을 쳐보자:conda info --envs모든 환경설정이 표시되고 프롬프트 앞쪽 괄호안에 현재 환경의 이름이 표시된다.(snowflakes)알아두세요: 또한 환경설정 목록들 중에서 현재 활성화된 환경설정 이름 앞에는 별표(*)가 붙는다. 윗쪽에 "모든 환경설정 목록"을 보세요.다른 환경설정으로 전환하기 ( 활성화 / 비활성화 )다른 환경설정으로 바꾸려면 아래와 같이 환경설정 이름을 입력해 보세요(활성화):Linux, OS X: source activate bunniesWindows: activate bunnies현재 환경설정을 비활성화 하려면:Linux, OS X: source deactivateWindows: deactivate팁: 환경설정이 비활성화 되면, 프롬프트 앞에 더이상 (bunnies) 는 보이지 않을 것입니다.환경설정 복사본 만들기클론을 생성하여 환경설정 복사본을 만듭니다. 이 예제에서 snowflakes 복제하여 flowers라는 이름의 사본을 만들겁니다.:conda create --name flowers --clone snowflakes복사본이 제대로 만들어졌는지 확인해보자:conda info --envs현재 3개의 환경설정 목록이 출력되어야 정상이다: flowers, bunnies, 그리고 snowflakes.환경설정 지우기만약 flowers라는 이름이 마음에 들지 않았다면 아래와 같이 삭제할 수 있다:conda remove --name flowers --allflowers 환경설정이 잘 지워졌는지 확인해보려면 아래와 같이 입력해보자:conda info --envsFlowers는 더이상 환경설정 목록에 존재하지 않으므로 지워졌다는것을 알수 있습니다.환경설정에 관해 좀더 배워보기conda의 또다른 명령을 배우기 위해 --help 명령을 입력해 보자:conda remove --help3. 파이썬 관리하기Conda는 파이썬을 여타 패키지들과 동등하게 취급때문에 다중 설치, 업데이트 및 관리가 매우 쉽습니다.첫째로 어떤 버전의 파이썬이 설치 가능한지 확인해보자:conda search --full-name pythonconda search python 명령을 사용하여 "python" 이라는 단어가 포함된 모든 패키지 목록을 보거나 --full-name 옵션을 추가하면 전체이름이 "python"과 정확하게 일치할때에만 표시하도록 할수도 있습니다.다른 버전의 파이썬 설치하기자, 프로그래밍을 배우기 위해 파이썬 3가 필요하지만 파이썬 2.7 버전의 환경을 업데이트하여 덮어쓰기를 원하지 않는다고 해보자. 아래와 같이 snakes 라는 이름의 새로운 환경을 만들고 활성화 할수 있고 파이썬 3의 최신버전을 설치할수 있다:conda create --name snakes python=3Linux, OS X: source activate snakesWindows: activate snakes팁: 환경설정 이름을 정할때 python3 와 같은 이름이 재미는 없지만 직관적인 이름이 현명하다.추가된 환경설정 확인하기snakes라는 이름의 환경설정이 제대로 추가되었는지 확인해보려면 아래와 같이 명령어를 입력해보자:conda info --envsConda는 모든 환경목록을 출력한다, with the current environment shown in (parentheses) in front of your prompt: (snakes)Verify Python version in new environmentVerify that the snakes environment uses Python version 3:python --versionUse a different version of PythonTo switch to the new environment with a different version of Python, you simply need to activate it. Let’s switch back to the default, 2.7:Linux, OS X: source activate snowflakesWindows: activate snowflakesVerify Python version in environmentVerify that the snowflakes environment uses the same Python version used when you installed conda:python --versionDeactivate this environmentAfter you are finished working in the snowflakes environment, deactivate this environment and revert your PATH to its previous state:Linux, OS X: source deactivateWindows: …