[9/2] 환경 설정(Anaconda, Pycharm 설치 및 연동)

참고

• 프로그래밍 수업 내용 정리와 복습, 기초적인 딥러닝 정보 저장을 위해 작성합니다
• 고등학교 수학 정도의 지식을 가지고 있는 학생이 주된 대상입니다
• Python에 대해서는 기본적인 내용(자료형, 제어문, 함수, 클래스)에 대한 학습을 마친 상태입니다

수업 환경

• MacOS (학생) / Ubuntu 20.04 (선생님)
• python 3.8
• anaconda 4.10.3

Anaconda 설치

Python의 기본 라이브러리는 매우 다양한 기능을 제공하지만, ML이나 데이터를 다루는 분야에 적용하기 위해서는 추가적인 라이브러리가 필요합니다.

Anaconda는 Python에 더해서 numpy와 같은 추가적인 모듈을 함께 제공합니다.

Anaconda의 이름은 Python(비단뱀)에 더해서 더 덩치를 키운 뱀(아나콘다)이라는 의미에서 나왔답니다.
(출처는 기억이 안나네요(?))

1. 설치

Anaconda 설치는 어렵지 않습니다. Anaconda 공식 홈페이지에 들어가서 상단 메뉴의 Products - Individual Edition에 접속하면 자신의 운영체제에 맞는 Anaconda를 다운로드할 수 있습니다.
다만, anaconda가 어디에 설치되는 지는 기억해두시는 것이 편리합니다

Ubuntu

.sh 파일이 다운로드되는데, 이를 실행해주면 설치가 시작됩니다. 시키는대로 따라하시면 설치가 완료됩니다.

$ bash Anaconda3-2021.05-Linux-x86_64.sh

MacOS

.pkg 파일이 다운로드되는데, 열어서 설치를 진행하시면 됩니다.

2. 실행

terminal에서 conda -V 명령어를 실행했을 때 anaconda의 버전/home/jeonghun/anaconda3/envs/education_ml/bin/python이 잘 나온다면 설치 성공입니다!

$ conda -V
conda 4.10.3

가끔 실행이 되지 않는 경우(또는 Windows)가 존재하는데, 이는 대부분 환경 변수 설정의 문제입니다. 다음을 참고하시면 도움이 될 수 있습니다

3. 가상환경 생성

Anaconda의 대표적 기능 중 하나는 바로 가상환경입니다. 프로젝트 별(ex. ML, 과제, PS ...)로 python 버전과 라이브러리 등을 따로 관리할 수 있어 프로젝트 관리에 효율적입니다.

가상환경 생성

다음 명령어를 통해 가상환경을 생성할 수 있습니다.

$ conda create -n [venv_name] python=[version]
ex)
$ conda create -n machine_learning python=3.8

가상환경 활성화

activate 명령어를 통해 가상환경을 켤 수 있습니다.
terminal에서 좌측 괄호가 (base)에서 (venv_name)으로 바뀌는 것을 볼 수 있습니다.

(base) $ conda activate machine_learning
(machine_learning) $

가상환경 비활성화

가상환경을 끄고 싶은 경우, deactivate를 사용하면 됩니다.
이때는 끄고 싶은 가상환경의 이름을 명시하지 않아도 됩니다.

(machine_learning) $ conda deactivate
(base) $

Pycharm 설치

Pycharm은 python을 더 효율적으로 사용할 수 있도록 도와주는 Jetbrain사의 통합 개발 환경(IDE)입니다. 파이썬 파일들을 프로젝트 단위로 관리할 수 있고, 자체적인 가상환경도 제공합니다.

1. 설치

Pycharm을 따로 설치할 수도 있지만, 앞으로 코딩을 하면서 다양한 IDE를 쓸 기회가 많아지므로, 한번에 관리할 수 있는 Jetbrain toolbox를 설치합니다. (전 사실상 jetbrain의 노예가 되었습니다) 설치는 어렵지 않습니다. 압축 풀고 실행하면 뚝딱!

2. 실행

• Pycharm을 실행하면 다음과 비슷한 화면이 맞이합니다.
  전 이미 프로젝트를 만들어놔서 목록에 존재하네요
  

• New Project를 선택하면 다음 단계로 넘어갑니다.
  일단은 아무 것도 손대지 말고 create를 눌러 프로젝트를 생성해줍시다.
  

• 그럼 프로젝트 내부로 들어오게 되며, 좌측에 Project 메뉴가 생깁니다. (없으면 좌측 세로 바에 projects 클릭)

• 프로젝트 폴더(여기서는 pythonProject1)에서 우클릭하고 new - Python File을 선택하면 python 파일을 만들 수 있습니다.
  

• 새로 생긴 .py 파일에 파이썬 코드를 입력 후, 우클릭 - Run을 누르면 실행 성공!

Anaconda와 Pycharm 연동

바로 위 사진에 있는 venv 폴더가 바로 pycharm이 만들어준 가상환경입니다.
즉, 이 프로젝트 내에서 내가 맘대로 사용할 수 있는 가상의 python이 생긴 것이죠!
프로젝트에 라이브러리를 추가로 설치해도, 컴퓨터 본체에 있는 python에는 영향이 가지 않고, venv에 있는 python에만 설치됩니다.

인터프리터 연동하기

하지만 anaconda에서도 가상환경을 만들었죠? 심지어 이 가상환경에 담긴 python은 anaconda 기반이므로 더 많은 패키지를 가지고 있습니다. 그래서 위 venv 대신 우리는 anaconda의 가상환경을 pycharm 내부로 가지고 올 것입니다.

• File - settings(또는 preferences) - Project - Python Intepreter 탭으로 이동
• No Intepreter라고 뜨거나, {project_name}/venv/bin/python경로에 있는 Intepreter가 등록되어 있을 것입니다. (아니어도 크게 상관 없어요)
• 오른쪽 톱니바퀴 - Add에 들어갑니다
• 좌측에 Conda Environment 선택
• Existing Environment 선택
• 우리가 이전에 생성한 가상환경의 이름과 동일한 인터프리터가 이미 존재하면 그거 선택 후 ok
• 없다면, 찾아야합니다. os별로 위치가 다를 수 있지만, 일반적으로 (아나콘다 설치 경로)/anaconda3/envs/(가상환경 이름)/bin/python을 선택하면 됩니다.
  
  → 이런식으로 아나콘다 인터프리터와 연결되면 성공!

다양한 패키지 설치

• 위 화면에서 +버튼을 누르면 다양한 패키지를 검색해서 설치할 수 있습니다.

Coming Up

환경 설정이 끝났네요! 다음 시간에는 Numpy 기초를 다룰 예정입니다.