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Python 파이썬 설치 및 환경 설정하기

by AmosK 2025. 7. 30.
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1. 아나콘다 설치 및 실행:
아나콘다 공식 웹사이트에서 본인 운영체제에 맞는 버전을 다운로드하여 설치합니다.
설치 후 아나콘다 프롬프트(Anaconda Prompt)를 실행합니다

 

2. 가상 환경 생성:
새로운 가상 환경 생성:
conda create -n <가상환경이름> python=<파이썬 버전> 명령어를 사용하여 새로운 가상 환경을 생성합니다. 예를 들어, conda create -n myenv python=3.9는 myenv라는 이름의 가상 환경을 생성하고 파이썬 3.9 버전을 사용하도록 설정합니다.

conda create -n myenv python=3.9

 

 


아나콘다 기본 패키지 포함:
anaconda를 추가하면 기본적인 파이썬 라이브러리들을 함께 설치할 수 있습니다.
conda create -n <가상환경이름> python=<파이썬 버전> anaconda 와 같이 사용합니다.

가상 환경 목록 확인:
conda info --envs 또는 conda env list 명령어로 현재 생성된 가상 환경 목록을 확인할 수 있습니다.

conda info --envs
conda env list

 

 

 

3. 가상 환경 활성화 및 비활성화:
활성화:
conda activate <가상환경이름> 명령어를 사용하여 해당 가상 환경을 활성화합니다.

conda activate <가상환경이름>



비활성화:
conda deactivate 명령어를 사용하여 활성화된 가상 환경을 비활성화합니다.

conda deactivate

 

 

4. 라이브러리 설치:
가상 환경 활성화:
라이브러리를 설치하려는 가상 환경을 먼저 활성화합니다.
패키지 설치:
conda install <패키지이름> 또는 pip install <패키지이름> 명령어를 사용하여 필요한 패키지를 설치합니다. velog.io
예: conda install numpy, pip install pandas

conda install numpy, pip install pandas


pip는 파이썬 패키지 관리 시스템으로, 아나콘다에서도 사용할 수 있습니다.

 

5. 가상 환경 삭제:
삭제: conda remove -n <가상환경이름> --all 명령어를 사용하여 해당 가상 환경을 삭제합니다.

 

참고:
아나콘다는 데이터 과학 및 머신 러닝에 필요한 다양한 라이브러리(NumPy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn 등)를 포함하고 있어 편리하게 사용할 수 있습니다.

가상 환경을 사용하면 프로젝트별로 독립적인 환경을 구성하여 충돌을 방지하고, 보다 안정적인 개발 환경을 구축할 수 있습니다.

주피터 노트북과 같은 개발 도구를 아나콘다 환경에서 사용하는 경우, 해당 가상 환경을 선택하여 사용할 수 있습니다.

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