보아보아한 Anaconda; with python

주제무·2022년 5월 14일

anaconda

this photo is from green anaconda.
머신러닝 패키지에서 모르면 안되는 Anaconda

Anaconda

#파이썬 배포판, #오픈소스, #패키지 관리, #가상환경

conda prompt command

' '는 제거하고 내용 입력
" " : 생략가능

conda -V; conda --version
conda info --env; conda env list
conda search 'python or package' : 사용 가능한 버전 확인
conda config --add channels conda-forge
conda config --set channel_priority strict
conda config --show channels
conda config --get channels : list with priority

conda create -n 'ENV_NAME' "python='version'" : 특정 버전의 파이썬 구동 가상환경
conda env remove -n 'ENV_NAME'
conda activate 'ENV_NAME'
conda deactivate
conda install python='version' : 가상환경의 파이썬 버전 변경
conda install -c conda-forge 'PACKAGE_NAME' : conda-forge를 통해 패키지 설치
conda update --all python='version' : 특정 버전의 파이썬을 유지한 채로 update --all 실행

Cheatsheet

https://docs.conda.io/projects/conda/en/4.6.0/_downloads/52a95608c49671267e40c689e0bc00ca/conda-cheatsheet.pdf

pip vs conda (확실하지 않으므로 수정 요망) feat 뇌피셜

둘 다 패키지 관리 프로그램이지만 pip은 base 경로에 설치되고 conda 가상환경에 따로 설치된다. 많은 경우에 conda를 통한 패키지 설치가 권장된다. 그 이유로는 데이터 처리를 위해 다른 언어로의 컴파일된 패키지의 경우 conda 가 유리하거나 유일하다.

channel

패키지를 설치하는 경로. 따로 설정하지 않으면 default path로 패키지를 가져온다.

conda config --show channels : 설정된 채널 확인

conda forge

conda-forge is a GitHub organization containing repositories of conda recipes. Thanks to some awesome continuous integration providers (AppVeyor, Azure Pipelines, CircleCI and TravisCI), each repository, also known as a feedstock, automatically builds its own recipe in a clean and repeatable way on Windows, Linux and OSX.

https://conda-forge.org/#about

대표적인 conda channel 중 하나로, 다음과 같은 장점이 있다.