anaconda 설치, 가상 환경 설치 방법

개발 환경을 다시 세팅 해야하는 경우, 주위 개발자들은 가상 환경을 쓰는 것을 권고한다.
왜 그럴까?

결론은 종속성 때문이다.

예를들어 10년 전 P언어 1.0.0 버전으로 코드가 이루어진 SW가 있다.
이 SW를 지원하는 라이브러리는 A, B가 있는데 이들도 동일하게 1.0.0 버전이다.

10년 후 P언어는 5.0.0 버전, 라이브러리 A는 꾸준히 업데이트를 진행하여 5.0.0, B는 여러가지 이유로 2.0.0 버전에서 릴리즈 되지 않았다.
과거에 진행했던 SW의 시뮬레이션 결과물을 토대로 보고 해야하는 중요한 일이 생겼을 때 어떻게 해야 좋을까?

위에 예시처럼 업데이트가 지속적으로 되지 않거나, 업데이트가 되어도 과거 문법 그대로 지원이 될지는 미지수이다. 그리고 최악의 경우 원하는 라이브러리가 OS를 지원하지 않거나 업데이트 하며 A와 B가 서로 충돌을 일으키는 경우도 있을 수 있다.
위의 문제를 어떻게 해결했다 하더라도, 더 이상 라이브러리 배포 자체를 안 할 수도 있다. 겪어본 경험자로써 엄청 막막하고 식은땀이 엄청 나왔다.

그래서 프로젝트별로 requirement를 따로 관리하는 가상 환경이 있으면 위와 같은 상황을 손 쉽게 해결할 수 있다.

anaconda에서 자주 쓰는 코드들을 알아보자.

가상환경 리스트 보기

conda info --envs

가상환경 만들기

conda create -n 이름 python=버전
conda create -n project1 python=3.8

여기서 -n은 name option을 말한다.

가상환경 활성화 하기

conda activate 이름

가상환경 비활성화 하기

conda deactivate

가상환경 삭제하기

conda remove 이름
conda remove project1

그 외에

conda list
pip list

명령어를 통해 어떤 라이브러리가 설치되어 있는지 확인할 수 있다.