0. 들어가며
- 파이썬을 사용하여 개발이나 데이터분석을 진행한다면 필수로 셋팅하는것 중에 하나가 가상환경 일것이다. 요즘은 도커를 많이 사용하지만, 아직 나는 도커가 익숙하지 않기에 프로젝트를 할때마다 매번 가상환경을 셋팅한다. 하지만 문제점이 하나 있는데 가상환경에 매번 주피터랩을 설치해야 한다는 것이다. 각 가상환경에 주피터랩을 설치하면 가상환경별로 버전이 달라서 프로젝트를 진행할때 마다 분석이나 주피터랩의 UIUX 변화와 셋팅을 다시 해줘야하는데 이게 너무 싫다. 물론 도커를 쓰며 되지만 앞에서 이야기했다 싶이 난 아직 도커를 잘 모른다. (배울 생각은 하지않고..)
- 그래서 주피터 환경은 base의 셋팅을 쓰면서 커널만 새로 생성된 가상환경을 사용하는법을 소개한다.
- 가상환경을 구성하는 방법은 여러개가 있는데 이번에 소개할것은 아나콘다에서 제공하는 가상환경을 소개할것이다.
- 순서는 아래와 같다
- 아나콘다 Base 가상환경에 nb_conda_kernels 설치
- 아나콘다 가상환경 생성 후 진입
- ipykernel 설치
- base 가상환경에서 주피터랩 실행 후 생성한 가상환경 커널 선택 후 사용
1. 아나콘다에 nb_conda_kerenls 설치
- 아나콘다를 설치하면 기본으로 제공하는 base 가상환경이 있다. 이곳에
conda install nb_conda_kernels를 사용하여 설치 한다. - 오류가 난다면
conda install -c conda-forge nb_conda_kernels로 해본다
2. 가상환경 만들기
conda create --name 가상환경이름으로 아나콘다 가상환경을 만들어준다.(여기서는 test)conda activate 가상환경이름으로 가상환경에 진입해준다.
3. 생성된 가상환경에 ipykernel 설치
- 위에서 생성한 가상환경 test에
conda install ipykernel을 사용하여 ipykernel을 설치
4. base 가상환경에서 주피터랩 실행
conda deactivate로 base 가상환경으로 돌아간뒤 주피터랩을 실행해준다.
5. 생성된 test 커널 확인
주피터랩을 실행하면 test 커널이 있고, 선택해서 사용 가능하다.
주피터노트북에서도 가능하다,
파이썬의 위치도 test 가상환경인것을 볼 수 있다.
6. 정리
- nb_conda_kernels를 설치하여 conda 가상환경을 공유한다.
- 장점은 주피터랩이나 노트북을 가상환경에 진입해서 실행하지 않아도 된다.
- 커널은 가상환경을 사용하고 주피터 관련 설정은 base것을 따라가니 굉장히 편하다.