Anaconda 개발환경 설정 및 Package 설치하기

Anaconda 소개는 아래 포스트 참조

2016/08/22 - [PROGRAMMING/Python] - Anaconda (아나콘다) 이용한 Python 개발환경 구성

Anaconda Prompt 기본 명령어

Anaconda 환경 설정을 위해서 우선 'Anaconda Prompt'를 실행하면 아래와 같은 창이 나타난다. 

(윈도우 10 기준) 시작 > Anaconda2 (64-bit) > Anaconda Prompt

▶ Anaconda 버전 확인

conda --version

▶ Anaconda 최신 버전으로 업데이트

conda update conda

새로운 개발환경 만들기 전 하면 될 듯...

▶ Anaconda meta package 업데이트

conda update anaconda

새로운 개발환경 만들기 전 하면 될 듯...

▶ 현재 설치된 Conda에 대한 상세 정보 출력

conda info

▶ 설치된 개발 환경 목록 출력

conda info --envs 또는 conda info -e

아래 그림은 현재 사용중인 PC에 구현된 개발환경으로 2개의 개발환경이 구성되어 있다. root는 Anaconda 설치 시 기본으로 만들어진 개발환경이며 imageprocessing은 scikit-image package를 이용하여 만든 개발환경이다. * 표시는 현재 활성화된 개발환경을 의미한다.

▶ 개발환경 만들기

conda create --name <개발환경 이름> <패키지리스트 이름>

예) Image Processing에 관련된 개발환경으로 이름은 "imgpro"이고 package로는 scikit-image를 사용하는 경우

conda create --name imgpro scikit-image

또는

conda create -n imgpro scikit-image

▶ 개발환경 활성화 하기

activate <개발환경 이름> 

아래 스크린샷을 보면 activate 명령 이후 *의 위치와 (D:\Dev\Anaconda2) 가 (imageprocessing)으로 바뀐 것을 볼 수 있다.

▶ 개발환경 제거

conda remove --name <개발환경 이름> --all

마지막으로 conda 명령어 입력시 --name 또는 --envs와 같이 두 번의 대쉬(-)와 함께 사용되는 인자들은 -n 또는 -e와 같은 한 번의 대쉬와 첫글자로도 사용이 가능하다. 추가적인 필수 명령어들은 Conda user cheat sheet 서 확인할 수 있다.

개발환경 구성을 위한 패키지 검색

패키지 리스트는 링크에서 확인할 수 있다. 스크린샷 아래에 보면 Python 버전별로 package가 구분되어 있음을 볼 수 있다. 스크린샷은 Python 2.7이 선택되어진 상황이다. 

원하는 Python 버전을 선택 후 사이트 내에서 찾기(크롬 기준, ctrl + f)를 눌러 원하는 개발환경의 키워드를 입력하면 관련된 package를 쉽게 찾을 수 있다.

예) image processing으로 검색하면 3개의 관련된 package(pil, scikit-image, vtk)를 찾을 수 있으며, 스크린샷은 이 중 두 번째 scikit-image를 찾은 것이다.