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가상 환경 없이는 Python에서 실제 프로젝트를 성공적으로 완료할 수 없습니다. 다음과 같은 도구 가상 환경 래퍼 그리고 가상 환경 웹 개발을 위한 가상 환경을 만들고 관리하는 데 일반적이지만, 아나콘다 데이터 과학자들이 널리 사용합니다.
사용 가능한 다양한 관리 도구를 사용하여 Python 가상 환경을 만들고 관리하는 방법을 살펴보겠습니다.
가상 환경의 작동 방식
가상 환경을 만들 때 Python의 추가 임시 복사본을 만들도록 시스템에 지시합니다. 해당 사본은 시스템 변수의 Python 버전과 무관합니다. 이에 익숙하지 않은 경우 Python 가상 환경의 기본 사항을 살펴보세요.
생성된 가상 환경은 작동하지 않습니다. 활성화해야 합니다. 실제로 가상 환경 외부에서 수행하는 모든 작업은 활성화 없이는 작동하지 않습니다. 이것은 글로벌 공간을 훨씬 더 깨끗하게 유지하는 방법입니다.
기본 원칙은 가상 B에 대한 종속성을 설치하지 않는 한 가상 A의 종속성이 가상 B에 대해 작동하지 않는다는 것입니다.
그럼에도 불구하고 대부분의 초보자와 일부 전문가의 일반적인 함정은 활성화 전에 전역 공간에 종속성을 설치하는 것입니다. 그것은 결코 작동하지 않을 것입니다. 종속성 설치 전에 항상 활성화해야 합니다.
다양한 환경 도구를 사용하는 방법: 장단점
앞서 언급했듯이 Python에는 다양한 환경 관리 도구가 있습니다. 작동 방식과 가능한 단점을 포함하여 각각에 대해 간략하게 살펴보겠습니다.
1. 가상 환경
Virtualenv는 자신의 방법을 알고 있는 사람들을 위한 멋진 관리 도구입니다. 매우 간단하지만 초보자에게는 답답할 수 있습니다.
Windows에서 가상 환경을 만들려면 선택한 위치에서 명령 프롬프트 창을 엽니다. 유형 |_+_| 새 폴더를 만들려면 텍스트와 대괄호를 선택한 이름으로 바꿉니다.
그런 다음 |_+_|를 입력하여 새 디렉터리로 이동한 다음 |_+_|명령을 입력하여 가상 환경을 만듭니다.
아직 명령줄에 익숙하지 않은 경우 몇 가지를 살펴보십시오. 알아야 할 필수 명령 프롬프트 명령 .
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그런 다음 |_+_|를 입력하여 폴더를 가상 환경으로 변경합니다. 일단 안으로 들어가면 [환경명] , 입력 |_+_|; 대문자 S를 사용해야 합니다. 스크립트 . Scripts 폴더에 들어가면 |_+_|를 입력하여 가상 환경을 활성화합니다.
virtualenv 사용의 한 가지 주요 단점은 활성화하려면 Scripts 디렉토리에 있어야 한다는 것입니다. 따라서 탐색을 많이 해야 합니다. 예를 들어 프로젝트가 다른 디렉토리에 있는 경우 환경 Scripts 폴더에서 해당 디렉토리로 다시 이동해야 합니다. 이 프로세스는 피곤하고 혼란스럽고 비효율적일 수 있습니다.
이 바쁜 작업을 줄이고 시간을 절약하려면 프로젝트를 배치하려는 디렉터리와 동일한 디렉터리에 가상 환경을 만드는 것이 좋습니다. 이런 식으로 각 프로젝트는 포함 폴더 안에 특정 환경을 갖게 됩니다.
이렇게 하면 다양한 프로젝트에 대해 서로 다른 가상 환경이 있는 경우 프로젝트에 특정한 가상 환경을 불러오려고 할 때 많은 문제를 줄일 수 있습니다.
이 작업을 수행하는 방법은 아래 이미지를 참조하세요. 참고 마이 프로젝트 그리고 마이 가상 각각 프로젝트 및 가상 환경 디렉터리입니다.
2. 가상 환경 래퍼
이름에서 알 수 있듯이, 가상 환경 래퍼 모든 환경을 단일 폴더에 래핑합니다. virtualenv와 달리 기본적으로 해당 폴더를 만들고 이름을 지정합니다. 환경 .
에 대한 설치 명령에 유의하십시오. 가상 환경 래퍼 Windows에서는 |__+_|입니다. 하지만 |_+_| macOS에서 작동합니다.
이 도구로 가상 환경을 만들려면 CMD를 여십시오. 프로젝트 폴더로 이동할 필요가 없습니다. 명령줄에서 |_+_|를 입력합니다. 미리 활성화된 가상 환경을 만듭니다.
다음에 생성된 환경을 사용하려는 경우 프로젝트 디렉터리에서 직접 명령 프롬프트를 여는 것이 좋습니다. 프로젝트 폴더를 열고 다음을 입력하면 됩니다. cmd 패널 상단의 큰 탐색 상자에서
CMD에 들어가면 |_+_| 명령을 사용하십시오. 가상 환경을 활성화합니다.
이 도구는 매우 편리하고 사용하기 쉽지만 특정 프로젝트에 대해 환경에 부여한 이름을 잊어버리면 문제가 됩니다. 이는 하나의 Envs 폴더에 이미 수십 개의 가상 환경이 있는 경우에 일반적입니다.
그러나 어떤 환경이 작동하는지 확인하기 위해 각 환경을 계속 시도해야 한다면 시간 낭비입니다. 이 문제를 해결하려면 항상 Envs 폴더에서 중복 가상 환경을 삭제해야 합니다.
3. 아나콘다 배포
Anaconda 배포판은 데이터 과학을 위해 만들어진 무거운 환경 관리 솔루션입니다. 기본 설정에 따라 여전히 웹 개발에 사용됩니다. 이 도구는 환경을 만들고 관리할 수 있는 탐색기와 함께 제공됩니다.
수동보다 더 자동이며 다음의 조합으로 작동합니다. 가상 환경 그리고 씨 패키지. 이는 항상 |_+_|를 사용할 수 있음을 의미합니다. 대신 종속성을 설치하려면 씨 . 하지만 어떤 이유로 conda는 패키지 설치 가능성 측면에서 제한적인 것 같습니다.
이 제한에 대한 한 가지 해결책은 |_+_|를 사용하여 conda 환경에 pip를 설치하는 것입니다. 명령. 어떤 경우에는 pip를 하드 설치하지 않고 conda 환경에서 pip를 직접 호출하는 것이 여전히 작동하기 때문에 필요하지 않을 수 있습니다.
그러나 conda를 설정하려면 몇 가지 기술이 필요하기 때문에 Windows를 사용하는 신규 사용자에게는 conda를 사용하지 않는 것이 좋습니다. 이것은 이 토론의 범위를 벗어나지만 빠른 아이디어를 얻으려면 시스템 경로에 Anaconda 배포를 추가해야 합니다.
Anaconda에는 CMD와 같은 명령을 수행하는 Anaconda 쉘이라는 내장 쉘도 있습니다. Windows 검색 창을 통해 Anaconda 프롬프트를 검색하여 시도해 볼 수 있습니다.
conda를 환경 관리 도구로 사용하려면 먼저 다음을 설치해야 합니다. 아나콘다 배포 . 다운로드를 시작하기 전에 올바른 운영 체제를 선택했는지 확인하십시오.
Anaconda 배포를 설정한 후 명령 프롬프트를 열고 |_+_|를 입력합니다. conda의 가상 환경을 생성합니다. Windows 사용자의 경우 conda는 명령줄에서 직접 사용할 수 없습니다. |__+_|를 사용하여 배치 파일에서 호출해야 합니다.
이미 생성된 가상 환경을 활성화하려면 |_+_|를 사용하세요. Windows 사용자인 경우 |_+_|를 입력합니다. Anaconda Navigator를 열면 사용 가능한 모든 환경이 나열됩니다.
가상 환경에서 버전 업그레이드 및 다운그레이드
프로젝트에서 작업 중이고 종속성 버전을 변경해야 하는 경우 이를 수행하는 쉬운 방법은 관심 있는 버전으로 업그레이드하는 것입니다.
단어에서 줄을 제거하는 방법
예를 들어 pandas 버전을 업그레이드하려면 CMD를 열고 |_+_|를 입력합니다. 이 명령은 이전 버전의 pandas를 제거하고 새로 요청한 버전을 설치합니다.
버전을 다운그레이드해야 하는 경우에도 거의 동일합니다. 버전 번호를 변경하기만 하면 됩니다. 그렇게 하면 새 버전으로 마이그레이션하지 않고도 가상 환경에서 항상 종속성 버전을 전환할 수 있습니다.
Python에서 가상 환경 마스터하기
이러한 Python 가상 환경 도구는 편리하고 상호 작용하기 쉽습니다. 다른 사람들이 '최고'라고 생각하는 것에 대해 걱정하지 마십시오. 그것은 당신의 선호에 관한 것입니다. 올바른 도구는 프로젝트에 가장 적합한 도구입니다.
Python에 대한 자세한 내용은 다음을 확인하세요. Python을 사용하여 Arduino를 프로그래밍하고 제어하는 방법 .
공유하다 공유하다 트위터 이메일 알아야 할 Windows 명령 프롬프트(CMD) 명령 15가지명령 프롬프트는 여전히 강력한 Windows 도구입니다. 다음은 모든 Windows 사용자가 알아야 할 가장 유용한 CMD 명령입니다.
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Idowu는 스마트 기술과 생산성에 대한 열정을 가지고 있습니다. 여가 시간에는 코딩을 하거나 지루할 때 체스판으로 전환하지만 가끔씩 일상에서 벗어나는 것도 좋아합니다. 사람들에게 현대 기술에 대한 방법을 보여주고자 하는 그의 열정은 그가 더 많은 글을 쓰도록 동기를 부여합니다.
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