DATA - 1. Anaconda

Anaconda란?

Anaconda(아나콘다)는 데이터 사이언스를 위한 패키지 배포판입니다. Windows, Linux, Mac OS 환경에서 사용가능하며, conda라는 package, environment 매니저를 사용합니다. conda를 이용해서 서로 다른 버전의 파이썬 (python2, python3)이나 서로 다른 패키지 등을 쓰는 독립적인 프로젝트 환경을 만들 수 있습니다. 그렇게 만들어진 환경 안에서 원하는 패키지를 설치, 삭제, 업데이트할 수 있습니다.

Anaconda 설치

우선, (Reference1) 본 링크에서 Anaconda를 다운받습니다.

python2 말고 python3 버전을 받되, 본인의 환경에 맞는 것을 다운 받습니다. 저는 windows 64-bit 버전을 받았습니다.

 

프로그램 설명 및 초기 설정

Anaconda를 설치하면 여러 프로그램이 깔릴 겁니다.

1. Anaconda Navigator: environment와 packages를 관리하는 GUI입니다.
2. Anaconda Prompt: CLI를 사용할 수 있는 터미널입니다.
3. Spyder: IDE 입니다.

Anaconda Prompt를 실행해서 추후 발생할 수 있는 오류를 피하기 위해 아래와 같이 업그레이드를 해줍니다.

conda upgrade conda
conda upgrade --all

사실 --all에는 conda가 포함되어 있지만 일부 환경에서는 오류가 있을 수 있어 위와 같이 해주는 것입니다. 설치 및 업그레이드는 시간이 다소 소요됩니다.

zsh를 사용하고 있고 "conda command not found"가 뜬다면 .zsh_config에 아래 코드를 추가해주면 해결됩니다.

export PATH="/Users/username/anaconda/vin:$PATH"

 

Conda를 활용한 패키지 관리

• 현재 설치되어 있는 패키지 보기

conda list

이 코드는 현재 environment에 설치된 모든 패키지를 나열해줍니다.

• 패키지 설치

conda install package_name

예를 들어 numpy를 설치하려면 아래와 같이 입력해주면 됩니다.

conda install numpy

패키지를 차례로 나열하면 여러 패키지를 동시에 설치에 설치할 수 있습니다.

conda install numpy pandas scipy

scipy 패키지는 numpy 패키지를 필요로 합니다. 즉, scipy를 사용하기 위해서는 scipy뿐만 아니라 numpy도 설치를 해야한다는 뜻입니다. Conda는 dependency가 있는 패키지를 자동으로 설치해줍니다.

conda install scipy

와 같이 scipy를 설치하면 자동으로 numpy도 설치해줍니다. 즉, 위 코드와 아래 코드는 동일하게 작용합니다.

conda install scipy numpy

아래와 같이 패키지의 버전을 지정해줄 수도 있습니다. 버전 지정을 안하면 가장 최신 버전으로 설치합니다.

conda install numpy=1.10

• 패키지 삭제

conda remove package_name

• 패키지 업그레이드

conda upgrade package_name

현재 설치되어 있는 모든 패키지 업그레이드는 아래와 같이 합니다.

conda upgrade --all

 

Conda를 활용한 가상환경 관리

• 가상환경 생성

conda create -n environment_name list_of_packages

-n 은 name을 뜻합니다. environment_name에 원하는 가상환경 이름을 적어주고 list_of_packages에 해당 가상환경에 설치할 패키지를 적어줍니다.

예를 들면 아래와 같습니다. pandas 패키지가 설치된 my_env라는 이름을 가진 가상환경을 만들어줍니다.

conda create -n my_env pandas

• 가상환경 실행

conda activate my_env

• 가상환경 종료

# on Windonws
conda deactivate

# on MAC, Linux
source deactivate

• 가상환경 삭제

conda env remove -n env_name

• 현재 설치된 가상환경 보기

conda env list

• 가상환경 파일로 내보내기

conda env export > environment.yaml

• 외부의 yaml 파일을 통해 가상환경 만들기

conda env create -f environment.yaml

기본적인 conda 명령어에 대해 알아봤습니다. 그 이외의 명령어는 conda cheat sheet를참고하시기 바랍니다.

아래는 Conda에 관한 오해에 대한 아티클입니다. 원문은 굉장히 긴데 큼직한 몇개만 옮겨 적었습니다. 재미삼아 읽어보셔도 좋습니다. :)

Conda: Myths and Misconceptions

(Reference2)

Myth #1: Conda는 패키지 매니저가 아니라 배포판(distribution)이다?

Conda는 패키지 매니저이고, Anaconda는 배포판입니다. Conda가 Anaconda에 패키징되어있긴 합니다만, 둘은 서로 다른 목적을 가진 별개의 것입니다.

Myth #2: Conda는 Python 패키지 매니저다? 

Conda는 범용적인 패키지 매니저입니다. Python 패키지들이 주로 사용되긴 하지만 모든 언어에서 사용가능한 패키지 매니저입니다.

Myth #3: Conda와 pip는 직접적인 경쟁자다?

pip (Pip Installs Packages)는 Python의 공식 패키지 매니저입니다. Conda와 pip는 서로 다른 목적을 가졌습니다. 다만, 독립된 환경에 Python 패키지를 설치하는데에 있어서만 경쟁자입니다. 말이 좀 이상하지만, 독립된 환경에서 Python 패키지를 설치하는데에는 Conda와 pip 둘 다 쓸 수 있다는 뜻입니다. 구분을 하자면, pip는 어떠한 환경에서나 Python 패키지를 설치할 수 있고 (only Python packages within any environment), conda는 conda 환경에서 어떠한 패키지나 설치할 수 있습니다. (any package within conda environment)

Myth #4: Conda는 가상환경에서 작동하지 않는다? 

몇개의 Conda 패키지는 가상환경에서 설치할 수 있습니다. 다만 Conda 고유의 환경 매니저를 사용하는 것이 더 좋습니다.

Myth #5: Conda는 open source가 아니다?

Conda는 100% open source입니다. Anaconda도 거의 open source입니다.

Myth #6: Conda 패키지 자체는 closed source이다?

Conda 채널은 완전히 open되어 있지는 않습니다. Conda 패키지와 배포판을 완전 오픈하기 위한 커뮤니티를 구성하고자 노력하고 있습니다.

References

Reference1 (https://www.udacity.com/)
Reference2 (https://jakevdp.github.io/blog/2016/08/25/conda-myths-and-misconceptions/)
conda cheat sheet (https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/cheatsheet.html)