Anaconda

• 데이터 분석, 머신 러닝 등에 사용하는 여러가지 패키지(모듈)가 기본적으
로 포함 되어있는 파이썬
• 파이썬 가상 환경을 구축하는데도 유용하게 사용
• 내부적으로 conda라는 환경/패키지 관리자가 존재
• conda 명령어를 통해 패키지를 설치하거나 가상 환경을 관리할 수 있음

Python vs Anaconda

• Python은 기본적으로 패키지 관리 시스템인 pip만을 포함하고 있음
필요한 툴, 패키지가 있다면 pip을 통해 수동으로 추가해야 함.
패키지가 컴퓨터 자체에 설치됨
프로젝트를 여러 번 진행하다 보면 필요한 패키지는 2~3개 정도면 되는데,
10개 15개의 패키지들이 설치되어 필요 이상으로 공간을 차지하기도 함.
• Anaconda는 데이터 분석, 머신 러닝 등에 사용하는 여러가지 패키지가 기본적으로
포함되어 있음

가상환경이 필요한 이유?

• 프로젝트를 진행하다 보면 여러 library, package를 다운로드 하게 됨.
각 library, package들끼리 충돌을 일으키는 경우 ↑
• 이런 경우에 가상환경을 이용한다면?
프로젝트별로 독립적인 작업 환경에서 작업할 수 있다!

Anaconda 설치

설치 링크 >> https://www.anaconda.com/download

가상환경 생성

conda create –n [가상환경이름]
파이썬 버전을 지정하며 가상환경 생성하기
conda create –n [가상환경이름] python=[0.0]

• 가상환경 이름은 보통 프로젝트 이름이거나, 파이썬,
  특정 라이브러리 버전 정보를 포함하여 지정함
  ex) conda create –n project_A
  ex) conda create –n py38 python=3.8

Anaconda 가상 환경 관리

가상환경 실행 & 종료

가상환경 내 패키지 목록 확인

가상환경 삭제

conda remove –n [가상환경이름] --all

에디터

Jupyter notebook

• 웹 브라우저에서 파이썬 코드를 작성하고 실행해 볼 수 있는 개발도구
• Anaconda를 설치하면 Jupyter Notebook이 함께 설치되어 Jupyter 사용 가능

Jupyter notebook 실행

Visual Studio Code

.ipynb(IPython notebooks)

• 과학자들이 파이썬 언어와 데이터로 작업 할 수 있도록 도와주는
인터랙티브 한 계산 환경인 Jupyter Notebook에서 사용되는 노트 파일
• 계산, 수학, 이미지 및 설명 텍스트의 입력과 출력을 포함

단축키(jupyter notebook & vs code)

• Ctrl + Enter : 실행하기
• Shift+ Enter : 실행 후 다음 줄로 넘어가기
• Esc → dd : 셀 삭제하기

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