(사전교육)[KT AIVLE School] 개발환경 세팅

데이터 사이언스 분석 환경 준비하기

[1] Anaconda3 설치

아나콘다란?

아나콘다는 패키지 관리와 디플로이를 단순케 할 목적으로 과학 계산을 위한 파이썬과 R프로그래밍 언어의 자유, 오픈 소스 배포판이다.
-위키백과-

 

즉, 데이터처리, 분석을 위해 여러 패키지를 포함한 패포판이라고 생각하면 된다.

 

설치방법은 정말간단하다. 구글에 "아나콘다"라고만 검색해도 Free Download가 나오므로 눌러서 그냥 next연타하면 된다.

설치할 때, Add Ananconda3 to my PATH environment variable이라고 되어 있는 거를 나는 그냥 체크했다. Not recommended라고 되어있는데 아직까지는 문제없이 사용하고 있다.

 

[2] 가상환경 만들기

아나콘다가 설치되었으면 윈도우 검색에 

여기

anaconda라고 검색하면 

이런 프로그램이 나올텐데 실행한다.

 

처음 가상환경은 (base)로 되어있을 텐데 가상환경을 하나 만들어본다.

만드는 명령어는

conda create -n ai_env

 

"ai_env"는 가상환경폴더 이름이다. 자유롭게 지정해도 무관하다.

처음에 conda create -n ai_env python=3.7 이렇게 실행했더니 패키지 설치에서 오류가 계속 발생해 파이썬 버전을 지정하지 않았더니 오류가 없어졌다.

 

"done"이라고 뜨면 성공

 

[3] 패키지 설치하기

먼저 현재 base가상환경에서 앞에서 만든 가상환경인 ai_env를 실행시켜보자

conda activate ai_env

 

앞에 (base)에서 (ai_env)로 바뀐 것을 확인하고 jupyter notebook과 pandas를 설치해 보자

 

프롬프트에 다음과 같이 명령어를 실행시켰다.

conda install jupyter notebook pandas

 

하나씩 설치해도 되지만 저렇게 하면 jupyter notebook과 pandas가 함께 설치된다. Proceed?나오면 그냥 y치면 된다.

 

done이 나오면 성공

 

[4] Jupyter notebook 실행시키기

터미널에 다음과 같이 명령을 실행시킨다.

python -m ipykernel install --user --name ai_env --display_name "ai_env"

 

가상환경 커널 연결하는 명령어라고 생각하면 된다. --display부터는 생략해도 좋다.

성공

 

설치가 완료되었으면 다음 명령어를 실행시켜서 주피터노트북을 동작시켜 보자

jupyter notebook

 

그럼 브라우저에 jupyter notebook이 실행될 것이다.

 

테스트를 위해 주피터 노트북에서 New -> Notebook을 실행시켜서 커널을 방금 설치한 것으로 실행시켜 보자

 

잘 작동하는지 확인하기 위해 셀에 import pandas를 실행시켜 보자. 오류가 없다면 제대로 작동하는 것이다.

 

[5] 각종 명령어

가상환경 생성	conda create -n (가상환경이름)
가상환경 확인(어떤 가상환경이 있는지 확인할 수 있음)	conda info --envs
가상환경 활성화 / 비활성화	conda activate (가상환경이름) / conda deactivate
jupyter notebook 설치(가상환경 활성화 이후)	conda install jupyter notebook
패키지 설치(가상환경 활성화 이후)	conda install (패키지 이름)
가상환경 연결	python -m ipykernal install --user --name (가상환경이름) --display-name "(표시이름)"
가상환경 복사	conda create -n (신규 가상환경 이름) --clone (기존 가상환경 이름)
가상환경 삭제	conda env remove -n (가상환경이름)
가상환경 내보내기	conda env export > (가상환경이름).yaml ex) conda env export > ai_env.yaml
가상환경 불러오기(반드시 yaml이 해당 폴더에 있어야 함)	conda env create -f (가상환경이름).yaml

 

[6] 발생할 수 있는 에러들

1. WARNING: A newer version of conda exists. <==
     current version: 23.7.4
     latest version: 24.1.0
   
   => 무시해도 된다. 콘다가 최신버전이 아니라는 경고
2. Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
   
   => 왜 발생했는지는 모르겠으나, 가상환경을 생성할 때 "conda create -n (가상환경이름) python=3.7"과 같이 파이썬 버전을 지정해 주면 오류가 발생했다. 파이썬 버전을 지정해주지 않으니 해결되었다. 즉, "conda create -n (가상환경이름)" 으로.
3. Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
   
   = > 2번과 마찬가지로 파이썬 버전을 지정해주지 않았더니 사라진 문제