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가상환경(virtualenv)은 여러 개의 파이썬 프로젝트가 하나의 컴퓨터에서 충동을 일으키지 않고 존재할 수 있도록 해줍니다. virtualenv는 각 프로그램별로 완전히 독립적인 가상의 환경을 만들어서 각 프로그램별로 라이브러리 모듈등의 버전을 별도로 지정할 수 있게 합니다. 즉 한 컴퓨터에 여러 개발환경을 서로 독립적으로 설치, 실행할 수 있게 해줍니다.
왜 가상 환경을 만들어서 작업을 진행할까? 한마디로 요약하자면 "독립적인 작업환경에서 작업할 수 있다." 로 말할 수 있습니다.
프로젝트를 진행하다보면 여러 라이브러리, 패키지를 다운로드하여서 사용하게 됩니다. 그러다 보면 각 라이브러리들끼리 충돌을 일으키는 문제를 발생시키는 경우가 있습니다. 또는, 특정 버전과 호환하는 경우가 생겨서 최신 버전과 이전 버전 중 선택해야 하는 상황이 발생됩니다. 가상환경은 각 프로그램별로 라이브러리 모듈 등의 버전을 별도로 지정할 수 있게 합니다. 즉 한 컴퓨터에 여러 개발환경을 서로 독립적으로 설치, 실행할 수 있게 해줍니다.
 
다음 명령어를 통해 가상환경이 만들어 집니다.
 
>conda create -n <환경명> python=<버전(ex:3.5이나 3.7 등)>
 
본 교재의 모든 예제들은 다음과 같은 명령으로 만들어 실행하도록 합니다. 본인 스스로 가상 환경을 관리할 수 있다면 다른 이름을 사용해도 관계없습니다.
 
>conda create -n koreait python=3.7
 
- koreait 은 가상환경 이름을 의미합니다.
- python=3.7 는 파이썬 3.7 환경으로 가상환경을 만들어라 하는 것 입니다. 다른 패키지들과의 호환성을 위해 본 교재는 파이썬 3.7를 사용합니다.
- numpy ~ statsmodels : 사용해야 할 라이브러리들을 지정할 수 있습니다. 필요시 pip install 을 사용하여 개별적으로 설치 할 수도 있습니다.
위의 명령을 실행하면 "c:\users\사용자계정\anaconda3\env\koreait" 라는 디렉토리가 생성되면서 그 안에 필요한 것들을 설치하겠냐고 묻게 됩니다. 당연히 "y" 를 눌러서 설치를 합니다.
내가 제대로 환경을 만들었는지 다음 명령을 실행하여 확인합니다.
>conda env list
내가 만든 환경이 리스트에 존재한다면 성공적으로 만들어 진 것입니다.
이후에 가상환경을 활성화하고 싶으면 activate 명령어로 해당 가상환경을 활성화합니다.
activate 가상환경명 혹은 conda activate 가상환경명
>conda activate koreait
>activate koreait
(base)표시가 (koreait) 으로 변경되었음을 볼 수 있습니다.
비활성화 시키고 싶으면 koreait 이 활성화되어 있는 상태에서
>deactivate 혹은 >conda deactivate
라고 해 주면 됩니다.
가상 환경을 제거하고 싶으면 아나콘다 터미널에서 (base)환경을 확인하고 다음을 입력한 후 실행하면 됩니다.
>conda remove -n name --all
만들어진 koreait 환경을 제거하고 다시 설치하고 싶다면 다음 명령으로 가상환경을 제거하고 다시 만들어 주시면 됩니다.
(base)>conda remove -n koreait --all
Anaconda Prompt에서 (koreait )이 표시되어 있다면 deactivate 를 입력하여 (base)환경으로 돌아옵니다. (base) 환경에서 python --version 을 실행해 봅니다. 그리고 “conda activate koreait ” 명령으로 가상환경 (koreait )을 활성화시킨 후 python --version 을 실행해 봅니다. (base) 환경에서 파이썬 버전은 3.7.2 이고 (koreait ) 환경에서 파이썬 버전은 3.5.6 이 적용됨을 확인할 수 있습니다.
가상환경 (koreait )에서 파이썬이 제대로 동작하는지 “Hello Workd” 예제를 사용하여 확인해 보자.
Anaconda Prompt에서 (koreait ) 환경에서 “python”을 입력합니다.
>>> 표시가 나타나면 print(“Hello World”) 를 입력하고 엔터를 누릅니다.
 
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특히 가상 환경에 설치된 패키지는 목록을 저장해 두었다가 나중에 다시 설치할 수 있습니다. 

 

https://dojang.io/mod/page/view.php?id=2470

 

파이썬 코딩 도장: 47.11 가상환경 사용하기

파이썬을 사용하다 보면 pip로 패키지를 설치하게 되는데 이 패키지들은 파이썬 설치 폴더(디렉터리)의 Lib/site-packages 안에 저장됩니다. 그래서 pip로 설치한 패키지는 모든 파이썬 스크립트에서

dojang.io

글로벌 파이썬 환경에서 패키지가 호환되지 않는 경우
파이썬 가상 환경으로 독립된 공간을 구성


다음과 같이 pip freeze로 패키지 목록과 버전 정보를 requirements.txt 파일에 저장합니다
(git 등으로 버전 관리를 할 때 저장소에 설치된 패키지를 모두 추가하지 않고, requirements.txt 파일만 관리하면 됩니다).

(example) C:\project\example>pip freeze > requirements.txt

requirements.txt 파일의 내용대로 패키지를 설치하려면 pip install에서 -r 또는 --requirement 옵션을 사용합니다.

(example) C:\project\example>pip install -r requirements.txt


requirement.txt 파일의 내용대로 패키지를 삭제하려면 pip uninstall에서 -r 또는 --requirement 옵션을 사용합니다.


(example) C:\project\example>pip uninstall -r requirements.txt

 

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최근에 다시 쓸 일이 있어서 VSCode에서 python을 자동컴파일 할 수 있도록 셋팅했다. 

 

결국 한글을 얼마나 잘 가공할 수 있느냐가 문제인데. 

 

아나콘다를 이용해서 윈도우에서 VScode에서 개발 할 수 있게 셋팅하기. 

 

VScode 확장에서 파이썬, extension pack 설치하고. 

 

결국 여러 검색 내용을 참조하지만. 

 

* 파이썬 가상환경을 만들어야 한다.

* conda로 할꺼면 가상환경내에서 conda로 설치해서 반영될 수 있도록 한다. 

* vscode에서 해당 파이썬 파일을 실행할때, 컴파일이 제대로 안되면  작업하는 파일의 경로를 꼭 확인해봐라. 

* 파일 경로, 인스톨된 라이브러리 만 잘 확인하면 왠만해서는 구문오류만 생긴다. 

 

#작업하는 경로(위치)가 어디인지 확인
#print(os.getcwd())
#현재 파일 이름
#print(__file__)
#현재 파일 실제 경로
#print(os.path.realpath(__file__))

 

https://konlpy.org/ko/latest/

 

KoNLPy: 파이썬 한국어 NLP — KoNLPy 0.6.0 documentation

KoNLPy: 파이썬 한국어 NLP KoNLPy(“코엔엘파이”라고 읽습니다)는 한국어 정보처리를 위한 파이썬 패키지입니다. 설치법은 이 곳을 참고해주세요. NLP를 처음 시작하시는 분들은 시작하기 에서 가

konlpy.org

 

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1. 작업영역 폴더 생성
   예시로 venv-test 폴더 생성했다.

2. 작업영역 폴더 vscode로 열기

3. 콘솔창 열기
   Ctrl + ` 키를 눌러 콘솔창(터미널)을 연다.

3. 가상환경 구성
   python -m venv  ./env 명령을 실행한다.


4. Interpreter 설정
   F1 키를 누른 후, python Select Interpreter 를 입력한다. 그 후 해당 항목을 클릭한다.


5. Interpreter 선택
   선택하면 Interpreter 목록이 표시되는데, 앞서 생성한 venv가 표시되는 것을 확인할 수 있다.

6. 코드 파일 생성
   예시 스크린샷에서처럼 코드파일( main.py )을 생성한 뒤, vscode에서 열면 스크린샷과 같이 "Linter pylint is not installed." 라는 메시지와 함께 pylint를 설치할 수 있도록 메시지 창이 표시된다. Install 버튼을 눌러 설치를 진행한다.

7. venv 터미널 확인
   전 단계에서 Install 버튼을 누르면 새로운 python 터미널이 생성됨과 동시에 pylint 설치가 진행된다.
   설치가 완료된 후, 별도의 activate 과정없이 해당 터미널에서 가상환경에 필요한 패키지를 설치하면 된다.

추가적으로, vscode를 다시 열면 가상환경이 잡히지 않은 터미널(cmd)이 열려 있게되지만, + 버튼을 누르면 생성되는 터미널은 가상환경으로 자동 설정된다.


일일히 설정했을때 발생했던 debuging을 사용할 수 없는 문제도 발생하지 않는다.

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