M1 Air 맥북 파이썬 가상환경 설정하기

파이썬의 가상환경을 설정하기 위해 포스팅을 한다. 내가 사용하는 PC는 맥북M1 Air 이다.

일단 먼저 파이썬 가상환경을 사용하는 이유는 도커와 같은 개념이다. 사용하는 사람마다 PC의 파이썬 환경은 다르다. 라이브러리 버전도 다르고, 환경변수도 다르게 설정되어있을 것이다. 하지만 파이썬의 라이브러리 의존성도 크고, 그렇기 때문에 어떤 새로운 코드를 실행할때마다 환경을 체크해줘야 하는 상당한 불편이 있다.

이런 부분을 해결하기 위해 가상환경을 설정해줘서 해당 코드에 맞는 라이브러리가 설치되게끔 하고 그 환경을 다른 PC에서도 그대로 옮겨서 사용할 수 있게끔 하는 것 이다.

1. Anaconda 설치하기

이 페이지에 가면 맥북 installer가 있다. 그대로 설치해주면 된다.

설치가 완료된 이후 터미널을 실행시켜 보자. (만약 설치되기 이전부터 터미널이 있었으면 바로 적용이 안된다. 터미널을 끄고 반드시 재실행 해줘야 한다.)

2. 가상환경 세팅

터미널을 실행시키면 바로 아나콘다가 활성화 되어있는 것을 볼 수 있다. (프롬프트 맨 앞 라인에 base 문)

1) 가상환경 세팅

$ conda activate #아나콘다 활성화
$ conda search python #설치 가능한 파이썬 버전 확인

나는 여기서 파이썬 버전은 3.8 버전을 선택했다. 가상환경 이름은 ML_project로 설정하였다.

$ conda create --name [가상환경 이름] python==[버전] 

이후에 내가 생성한 가상환경이 잘 들어갔는지 조회해보면 다음과 같이 ML_project라고 보인다. 실제 기본 환경은 base로 설정되어있고 내가 생성한 환경은 생성만 한 상태이다.

$ conda info --envs #가상환경 조회

이후에는 내가 생성한 가상환경을 활성화 한다. 확인해보면 프롬프트라인 맨 앞에 base라고 되어있던 부분이 ML_project로 바뀌어있고, 가상환경을 조회해봐도 포인터가 ML_project에 설정되어있는 것을 확인할 수 있다.

$ conda activate [가상환경 이름] #가상환경 활성화
$ conda info --envs #가상환경 조회

가상환경이 활성화 된 상태로 파이썬 버전을 조회해보면 다음과 같이 나타난다.

3. 라이브러리 & 주피터 노트북

설치
가상환경에 필요한 라이브러리를 설치해준다.

conda install numpy
conda install pandas
conda install matplotlib
conda install seaborn
pip install sklearn
conda install jupyter
conda install ipykernel

주피터 노트북에 나의 가상환경을 추가해준다.

python -m ipykernel install --user --name "ML_project" --display-name "ML"

이후 주피터 노트북 실행!

jupyter notebook

내가 추가했던 가상환경이 보인다. 추가했던 가상환경을 삭제할 수도 있으니 하단의 명령어는 참고 바란다.

jupyter kernelspec uninstall [가상환경 이름]

4. 정상설치 확인