WSL로 Visual Studio, miniconda 활용하기

VSCode에서 WSL의 Miniconda 환경을 선택하여 Python 인터프리터로 사용하는 방법은 아래와 같습니다. 이 과정에서 WSL과 Conda 환경을 올바르게 설정해야 VSCode에서 원하는 환경을 사용할 수 있습니다.

1. VSCode 확장 프로그램 설치

먼저, 필요한 확장 프로그램을 설치해야 합니다.

Python 확장 프로그램:

VSCode에서 Python 확장 프로그램을 설치합니다.
VSCode 좌측 사이드바의 확장 프로그램 아이콘을 클릭하고, "Python"을 검색한 뒤 설치하세요.
WSL 확장 프로그램:

Remote - WSL 확장 프로그램을 설치합니다. 이를 통해 VSCode에서 WSL 환경을 활용할 수 있습니다.

2. VSCode에서 WSL 터미널 열기

WSL 터미널을 열어야 합니다.
VSCode에서 Ctrl + Shift + P를 눌러 "WSL: New Window"를 선택하면 WSL 환경에서 새로운 창이 열립니다.

3. Conda 환경 활성화

WSL 터미널에서 Miniconda를 활성화할 수 있어야 합니다. Miniconda를 이미 설치했으므로, 원하는 가상 환경을 활성화한 후 진행하면 됩니다.

Conda 환경을 활성화:

conda activate <env_name>

예를 들어, 기본(base) 환경을 활성화하려면:

conda activate base

환경이 제대로 활성화되었는지 확인하려면:

python --version

활성화된 환경에서 Python 버전이 출력되면 올바르게 활성화된 것입니다.

4. VSCode에서 Python 인터프리터 선택

Python 인터프리터 선택:

VSCode에서 Ctrl + Shift + P를 누르고 "Python: Select Interpreter"를 선택합니다.
인터프리터 목록에서 WSL 환경에서 활성화된 Conda 환경의 Python을 선택합니다.
만약 Conda 환경이 자동으로 표시되지 않는다면, 해당 환경의 Python 경로를 수동으로 추가할 수 있습니다.

Python 경로 확인:

터미널에서 활성화된 Conda 환경의 Python 경로를 확인하세요.

which python
예를 들어, /home/your-username/miniconda3/envs/your-env/bin/python과 같은 경로가 나올 것입니다.

인터프리터 수동 추가:
만약 자동으로 목록에 표시되지 않는다면, VSCode의 "Select Interpreter" 메뉴에서 "Enter interpreter path"를 선택하고, 위에서 확인한 Python 경로를 입력합니다.

5. 프로젝트에서 Python 코드 실행

이제 WSL의 Miniconda 환경을 인터프리터로 선택했으므로, VSCode 내에서 이 환경을 사용하여 Python 코드를 실행하거나 Jupyter Notebook을 열 수 있습니다.

이 과정을 거치면 VSCode에서 WSL의 Miniconda 환경을 인터프리터로 사용할 수 있게 됩니다.~~~

6. 가상환경 만들기

가상환경 생성하기

conda create -n <가상환경이름> python=3.8

원하는 Python 버전을 지정해서 가상환경 생성도 가능하다.

가상환경 활성화하기

conda activate <가상환경이름>

위 코드들을 실행하면 VScode의 터미널에 (base)에서 (가상환경이름)으로 바뀌는 것을 볼 수 있습니다. 이렇게 되면 가상환경 속으로 들어온 것입니다.

이제 필요한 패키지들을 설치해야하는데, 패키지를 설치하는 많은 명령어 중에 개인적으로는 conda install을 추천합니다. 만일 conda명령어로 설치가 되지 않는다면 python -m pip install을 활용할 수 있습니다. 이렇게 추천하는 이유는 가상환경 상에서 which pip를 했을 때 pip의 위치가 local로 잡혀있어서 패키지를 pip로 설치하면 local에 영향을 줄 수 있을 것 같아서 위와 같이 pip의 활용은 개인적으로 지양하고 있습니다.

가상환경 비활성화 하기

deactivate

이 단어 하나면 가상환경 비활성화가 됩니다.

터미널 말고 VScode jupyter notebook에서 가상환경 활용

VScode에서 jupyter notebook을 키면, 우측상단에 연결되어 있는 Terminal을 확인할 수 있습니다. 저에게는 base(Python 3.12.4)라고 되어 있는데요, 이 Terminal을 누르면, 사진과 같이 change kernel 메뉴창이 나옵니다. 여기에서 Select Another Kernel을 누르면 생성했던 가상환경으로 변경이 가능한 Python Environment를 선택할 수 있습니다.

지금까지 2편에 나누어 윈도우에서 Linux 개발환경을 만들기 위해 WSL과 VScode를 활용하는 법에 대해서 배웠습니다. Linux기반 개발환경이 있다보니 Github에 있는 여러 모델들을 활용하기에도 용의하기 때문에, 앞으로 다양한 연구를 해볼 수 있지 않을까 생각이 듭니다.