파이썬 간단한 가상환경 구축하기

Conda를 이용한 가상환경

anaconda를 설치하는 것이 가장 간편하다. anaconda 설치가 완료되었으면 아래와 같이 해보자

1. 가상환경 만들기 ( python3를 사용하는 myPython이라는 이름의 가상환경을 만들어 볼거다 )

conda create --name myPython python=3

2. 가상환경 활성화하기

linux : source activate myPython

windows : activate myPython

3. 가상환경 해제하기

linux : source deactivate myPython

windows : deactivate myPython

4. 가상환경 지우기

conda remove myPython

Conda를 이용한 가상환경 복사하기

conda-env now does this automatically (if pip was installed with conda).

You can see how this works by using the export tool used for migrating an environment:

conda env export -n <env-name> > environment.yml

The file will list both conda packages and pip packages:

    name: stats

    channels:

      - javascript

    dependencies:

      - python=3.4

      - bokeh=0.9.2

      - numpy=1.9.*

      - nodejs=0.10.*

      - flask

      - pip:

        - Flask-Testing

If you're looking to follow through with exporting the environment, move environment.yml to the new host machine and run:

conda env create -f path/to/environment.yml

virtualenv를 이용한 가상환경 

우선 pip를 통해 virtualenv를 다운받자.

( virtualenv 실행파일이 설치될것이다. pip 파일과 같은곳에 설치된다. )

pip install virtualenv

1. 가상환경 만들기 ( myPython이라는 이름의 가상환경 )

virtualenv myPython 

2. 가상환경 활성화하기

activate

3. 가상환경 해제하기

deactivate

가상환경 패키지 목록 저장하기

가상환경에 설치된 패키지 목록을 저장해두면 나중에 pip로 한방에 설치가 가능하다.

1. 패키지 목록 만들기

pip freeze > requirements.txt

2. 설치하기

pip install -r requirements.txt

Conda 가상환경에 pypy추가하기

anaconda는 pypy 배포판을 지원하지 않는다. 하지만.. 아나콘다의 배포시스템 및 가상환경은 정말 편하기 때문에 pypy도 conda 가상환경을 쓸수 있다면 참 좋을것이다. 일단 꼼수로 해봤는데 잘되는것 같다.

virtualenv를 이용해 pypy 버전의 가상환경을 하나 만들고 가상환경 폴더의 바로가기 아이콘(?)을  만든다. 만들어진 바로가기 아이콘(?)을 conda가 설치된 디렉토리의 envs 디렉토리안에  복사해준다.

예를들어 myPYPY라는 이름의 가상환경을 만들었다고 치자

이제 source activate myPYPY 명령으로 pypy버전의 가상환경을 아나콘다를 통해 활성화 할수있게 된다.