아나콘다에 대해 알아보기 전에 아나콘다 설치부터 해보자. 상세하게 설명할 필요가 없을 것 같아 다운 받는 경로만 공유하겠다. 별다른 설정 없이 next만 누르면서 설치하면 된다.

Anaconda | Individual Edition

Anaconda’s open-source Individual Edition is the easiest way to perform Python/R data science and machine learning on a single machine.

Anaconda

설치가 끝났다면, 이제 anaconda를 알아보자. conda -h를 활용하면 conda 도움말을 열 수 있다.

주로 사용하는 것은 conda create, install, remove 정도겠지만 조금 상세히 알아보자.

Conda의 문법

arguments는clean compare config create help info install list package remove uninstall run search update upgrade가 기본적으로 존재한다.

기본적으로 conda <arguments>의 형태로 사용할 수 있으며, 관련 사용법은 conda <arguments> -h 로 확인할 수 있다.

가상환경 초기화

가상환경의 인덱스 캐시, 잠긴 파일, 사용하지 않는 패키지, 소스 캐시 등을 삭제

conda clean -a

가상환경 패키지 목록비교

특정 가상환경(ML)의 패키지 목록과 가상환경의 패키지 목록(env.txt)을 비교

conda list -n 가상환경명 --export > env.txt
conda compare env.txt -n ML

가상환경 정보

conda의 가상환경의 정보를 알 수 있다.

가상환경 패키지 업데이트

기존 가상환경의 패키지 모두 기존버전을 지우고 최신버전으로 업데이트

패키지 목록조회

가상환경 생성

conda create -n 가상환경명 python=버전 패키지명

가상환경 생성 시 주의점이 있다. conda create -n <가상환경명> 까지만 명령어를 실행하게되면 pip를 설치하지 않는다. 문제는 해당 환경에 pip가 없기 때문에 pip로 설치하게 되는 순간 global 하게 설치할 수도 있다는 점이다. 따라서 적어도 python 버전 정도는 옵션으로 주는게 좋다고 생각된다.

가상환경 복제

conda create -n 새로운가상환경명 --clone 복제할가상환경명

가상환경 제거

conda remove 패키지명로 패키지만 제거할 수도 있으며, 아래 예처럼 conda env remove -n 가상환경명가상환경을 제거하는 용도로도 쓰인다.

conda remove 패키지명
conda env remove -n 가상환경명

가상환경 패키지 목록

가상환경 설치 패키지 리스트 확인

conda list

가상환경 추출

환경을 공유하기 위해서 가상환경에 설치된 환경을 추출할 수도 있다.

추출한 환경 목록으로 아래와 같이 가상환경을 생성할 수 있다.

Conda 명령어 기록 관리

conda list --revisions은 conda 명령어 관련 기록을 가지고 있다.

conda install --revision [revision num]

conda는 SQL의 savepoint와 다르게 새로 백업을 해도 savepoint보다 미래인 환경으로 돌아 갈 수 있다.