Anaconda 설치 및 기본 사용법

Anaconda는 파이썬 데이터 사이언스를 위해 많이 사용되는 파이썬 배포판이다.

설치는 이곳에서

https://www.anaconda.com/download/

환경변수를 추가하겠냐는 선택지가 있는데 Anaconda prompt내에서 사용할 계획이면 딱히 추가 할 필요가 없어보인다.

장점으로는 쉬운 패키지 관리가 있다. 파이썬은 이미 pip으로 쉽게 패키지 관리가 되고 있지만 많은 라이브러리를 사용하다보면 발생할 수 있는 에러들에 좀더 쉽게 대처할 수 있고, pip과 다르게 non-Python package들도 설치와 관리가 가능하다. 또한 가상환경을 지원해서 프로젝트 마다 개별적인 환경을 만들어 줄 수 있다.

명령어들은 Anaconda Prompt에서 실행을 하면 되는데 conda라는 명령어를 사용한다. conda는 pip과 유사한 아나콘다 배포판 내의 패키지 매니저이다.

패키지들을 관리 해줄 수 있고,

패키지 설치
$ conda install package_name

패키지 삭제
$ conda remove package_name

패키지 업데이트
$ conda update package_name

전체 패키지 업데이트
$ conda update --all

패키지 검색
$ conda search_term

설치된 패키지 리스트
$ conda list

그런데 전체 패키지 업데이트의 경우는 라이브러리가 많을 경우 실행이 안될 수 있다. 서로 다른 두 개의 패키지가 하나의 패키지에 의존성을 가지고 있는데 원하는 버전이 다를 경우 에러가 나면서 업데이트 명령어가 롤백된다. 이런경우 개별적으로 업데이트를 해줘야함.

가상환경은과 관련해서는 아래 명령어 들이 있다.

초기 환경에 같이 설치되기를 원하는 패키지가 있으면 아래처럼 뒤에 나열해주면 된다.

$ conda create -n my_env numpy pandas

파이썬이나 기타 패키지들의 특정 버전을 직접 선택.
$ conda create -n py3 python=3

가상환경 활성화(리눅스&맥)
$ source activate my_env

가상환경 활성화(윈도우)
$ activate my_env

비활성화
$ deactivate

가상환경 공유하기
$ conda env export > environment.yaml

공유된 환경으로 가상환경 만들기
$ conda env create -f environment.yaml

가상환경 삭제
$ conda env remove -n env_name

추가로 conda를 사용하지 않는 사람을 위해서 python 소스를 공유할 때

$ pip freeze > requirements.txt
$ pip install -r requirements.txt

pip freeze를 requirements.txt도 같이 만들어주자.

conda에 대한 좀 더 자세한 정보는 

Conda myths and misconceptions

Conda documentation

에서 얻을 수 있다.