채린's datascience

가상환경 연결하기

우리는 앞으로 각 가상환경 커널을 jupyter notebook 혹은 lab과 연결할것이다. 

그러기 위해 우리는 ipykernel을 base에 다운받아야한다. 일단 최신버전으로 받아주자. 

conda install ipykernel

그리고 우리는 ipykernel을 이용해 가상환경에 연결해 줄 것이다. 

python -m ipykernel install --user --name [가상환경 이름] --display-name [커널 이름]

이렇게 원하는 가상환경에 연결해주고 jupyter lab을 실행한다면 하단에 이런 표시가 나올것이다. 

Asthma는 나의 가상환경 이름이다. 저 부분을 클릭하면 연동된 가상환경들을 선택할 수 있고 원하는 가상환경을 선택하여 활용하면 된다. 

*** 매번 가상환경을 만들어주면, 다시 jupyterlab을 설치하고 연동해줘야한다. 안그러면 나중에 99.99999999% no moduled error로 고생한다 (내 얘기)

가상환경 연결 끊기

가상환경을 제거하고난 뒤에도 jupyter notebook 혹은 lab에 여전히 가상환경 이름이 남아있다. 

이는 kernel을 끊어주지 않았기 때문이다. 

아래를 수행해서 커널을 끊어주자!

jupyter kernelspec uninstall 가상환경명

내가 이걸 지금할게 아닌데... 환경변수를 내맘대로 이리저리하다가 뭔가 크게 잘못되어서 그냥 맥을 밀어버렸다

다시 Python3를 설치하는김에 뼈에 새긴다고 생각하고 블로그포스팅을 하게됐다...

우선, Python3를 설치하고 아나콘다를 설치해도 되지만 아나콘다를 설치할때 Python도 함께 설치되기때문에 

우선 아나콘다부터 설치해본다. 

아나콘다 설치하기 

https://www.anaconda.com/ 

위 링크에 들어가서 자신의 OS에 맞는 anaconda를 다운 받아주자. 필자는 Mac OS 환경이다. 

웬만하면 초보자분들은 패키지로 된것을 추천드린다. 

그리고 지금부터 가상환경을 설정할것이다. 

가상환경 생성하기 

다운로드가 완료되면 우리에게 친숙한 Terminal을 켜보자. 

리눅스와 Mac OS의 terminal은 윈도우환경만 사용한 분들에게 조금 낫설설지만 파이썬을 다루는 사람이라면 윈도우의 cdm라고 보면 된다. terminal을 켰다면 가상환경을 생성해보자

1. 가상환경 생성

아래의 명령어들을 terminal에 입력해서 생성할 가상환경과 그 가상환경의 python버전을 설정해준다. 

conda create -n 가상환경 이름 python=파이썬 버전
예를 들면 => conda create -n cofls python=3.8.0

2. 가상환경 삭제 

가상환경을 자유롭게 삭제할 수 있다. 

conda remove -n 가상환경이름 --all

가상환경을 하나 만들었다면 그 가상환경을 활성화해본다. 앞으로 각 가상환경별로 library관리를 하면 파이썬으로 라이브러리를 활용하는데 큰 도움이 될것이다. 라이브러리를 다운받기 위해서는 가상환경을 활성화해야한다. 

3. 가상환경 활성화하기

conda activate 가상환경 이름

4. 활성화 후 라이브러리 설치

활성화된 가상환경 안에서 원하는 패키지의 원하는 버전으로 다운을 받아준다. 

conda install 패키지 이름 == version
예) conda install numpy == 1.16.0

그리고 가상환경에 잘 받아졌는지 확인하고 싶다면 활성화된 가상환경안에서 conda list라는 명령어로 설치된 라이브러리들을 볼 수 있다. 

이제 원하는 라이브러리를 설치하는데는 문제가 없을것이다. 

그렇다면 과연 가상환경을 왜 만든것일까? 어떤 편리함을 위해? 

앞으로 내가 원하는 가상환경 위에서 내 코드가 원하는 라이브러리 버전에 맞게 작동할 수 있도록 만들어주어야한다. 

내 코드를 어디서 편집할까? 필자는 주로 jupyter notebook혹은 jupyter lab을 사용하여 python코딩을 한다.

그럼 일단 덮어두고 어짜피 사용해야할 jupyter notebook과 jupyter lab을 설치하자!

현재까지 순차적으로 따라왔다면, 현재 당신의 상태는 활성화된 가상환경 안에 있는 상태일것이다. 

 jupyter notebook과 jupyter lab을 base에 설치하기 위해 활성화된 가상환경을 비활성화로 만들어주자. 

5. 가상환경 비활성화

conda deactivate

저 위에껄 치면 간단히 비활성화된다. 

이제 상태는 base로 돌아갔을것이다. 그곳에서 conda install jupyter notebook 혹은 jupyter lab을 해주면 된다. 

conda install jupyter notebook
혹은
conda install jupyter lab

설치가 끝나면 이것들과 우리의 가상환경을 연결해주어야 한다. 

이는 다음 포스팅에서 진행할 것이다. 

Colab! Python을 공부하는 사람이라면 한번쯤 들어봤을 내용이다. 

Colab은 Colaboratory를 줄인 말이자, 클라우드 기반 무료 Jupyter 노트북 개발환경이다. 

 jupyter 노트북과 같이 Python을 브라우저에서 실행할 수 있도록 구글이 배포하였다. 

그래서 구성이 필요없고 환경설정 및 구동준비가 빨리 끝나며, GPU를 무료로 사용할 수 있고, 간편하게 공유가 되어 여러명에서 수정이 가능하다. 무엇보다도 성능이 일반 개인PC보다 좋다는 강점이 있어 딥러닝 학습을 빠르게 하는데 좋다.

Git과 연동이 좋아 스터디를 진행하기 위해 사용한다면 다들 환경을 맞추는데 시간을 쏟지 않아도 되는 좋은 개발환경이다.

하지만, 세션 유지 기간이 12시간이기 때문에 작업하던 자료들이 날아갈 수 있다.

하지만 구글 클라우드와 연동하여 '.ipynd'확장자로 저장이 된다.