[Final Project] 가상환경 & 라이브러리 설치

1. 가상환경 사용하기

파이썬을 사용하며 처음 듣게 된 개념이라 이해하기 어려웠지만, 모든 것이 그렇듯 직접 써보면 한결 쉽다! 그리고 프로젝트 중엔 API 짜느라 정신 없어서 기계적으로 명령어를 치게 된다. 그러면서 친숙해지는 것...

여러 프로젝트를 하다 보면 저마다 다른 패키지나 라이브러리를 사용하게 되는데, 이걸 다 로컬에 설치해버리면 무거울 뿐더러 의존성과 호환 문제가 생긴다. 이때 프로젝트마다 가상환경을 사용해 독립적으로 패키지를 설치해두면 위와 같은 문제를 피할 수 있다. 이전에 npm을 사용할 때도 global/local의 설치 영역을 골랐던 것과 비슷하다.

• 아나콘다 사용하기

1) 아나콘다 설치

2) 아래 명령어로 flask를 위한 가상환경 세팅

conda create -n "가상환경이름" python="원하는 버전"

3) 이제 실행해보자!

conda activate "가상환경이름"

4) 종료도 해보자!

conda deactivate

2. 이렇게나 많은 라이브러리

가볍고 필요한 라이브러리를 유동적으로 사용할 수 있다는 점 때문에 flask를 택했지만, 세팅해줘야 하는 라이브러리가 너무너무너무나도 많았다...
간혹 팀원마다 다른 버전의 라이브러리가 자동 설치되기도 하고, 중간중간 놓치는 부분도 생겨 나름 우여곡절이 많았다. 이에 기겁한 프론트 담당 팀원분은 이거 대도서관 아니냐며(ㅋㅋㅋ) 질색하셨지만, 그만큼 모두에게 새로운 경험이었던 걸로..!

• 약올림을 위해 설치한 라이브러리들

pip intall flask //(1.1.1)
pip install pymysql //(0.10.1)
pip install pyopenssl //(19.1.0) //배포나 인증서 관련 
pip install Flask-SQLAlchemy //SQLAlchemy도 설치된다. 
pip install mysqlclient 
pip install falsk-migrate //(2.5.3)
pip install tensorflow //(2.3.1)
pip install opencv-python
pip install kears
pip install dlib //이미지 처리 라이브러리
pip install matplotlib 이미지인식 라이브러리 
pip install pandas
pip install requests
pip install gevent
pip install Flask-Cors
pip install mysql-connector-python
pip install bs4
pip install html5lib
pip install lxml
pip install flask-restful

• 정신이 혼미해질 땐 아래 명령어로 설치 목록을 확인해본다.

conda list

• 라이브러리는 당연히! 가상환경을 실행한 상태에서 설치한다.