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Anaconda를 사용하면 데이터 과학 작업에 자주 사용하는 패키지를 간단하게 설치할 수 있습니다. 또한이 도구를 사용하여 여러 프로젝트에서 작업 할 때 마음이 뒤틀리는 가상 환경을 만들 수 있습니다. Anaconda는 워크 플로우를 단순화하고 패키지 및 다중 Python 버전을 다루는 많은 문제를 해결했습니다.

오늘은 Anaconda에 대해 자세히 알아보겠습니다.

Anaconda란?

Anaconda는 실제로 conda, Python 및 150 개가 넘는 과학 패키지와 그 종속성과 함께 제공되는 소프트웨어 배포입니다. 응용 프로그램 conda는 패키지 및 환경 관리자입니다. Anaconda는 Python에서 가장 일반적인 데이터 과학 패키지가 포함되어 있으므로 상당히 큰 다운로드 (~ 500MB)입니다. 모든 패키지가 필요하지 않거나 대역폭이나 저장 공간을 절약해야하는 경우 Miniconda도 있습니다. Miniconda는 conda와 Python 만 포함하는 작은 배포판입니다. 당신은 여전히 ​​conda와 함께 사용 가능한 패키지를 설치할 수 있습니다.

Conda는 명령 줄에서 독점적으로 사용할 프로그램이므로 사용하기가 편한 경우 Windows 용 명령 프롬프트 자습서 또는 OSX / Linux 용 Linux 명령 행 기본 과정을 확인하십시오.

아마도 이미 파이썬이 설치되어 있고 이것이 왜 필요한지 궁금 할 것입니다. 첫째, 아나콘다는 수많은 데이터 과학 패키지를 제공하기 때문에 데이터 작업을 시작할 수 있습니다. 두 번째로, 콘도를 사용하여 패키지와 환경을 관리하면 사용할 다양한 라이브러리를 다루는 미래의 문제를 줄일 수 있습니다.

패키지 관리

Installing numpy with conda

패키지 관리자는 컴퓨터에 라이브러리 및 기타 소프트웨어를 설치하는 데 사용됩니다. 이미 파이에 익숙 할 것입니다. Python 라이브러리의 기본 패키지 관리자입니다. Conda는 pip와 비슷하지만 pip는 일반적인 용도로 사용되지만 데이터 과학에 초점을 맞추고 있습니다. 그러나 conda는 pip와 같은 Python 고유의 것이 아니라 비 Python 패키지를 설치할 수도 있습니다. 모든 소프트웨어 스택의 패키지 관리자입니다. 즉, 모든 파이썬 라이브러리가 아나콘다 배포판 및 conda에서 제공되는 것은 아닙니다. 패키지를 설치하기 위해 cond와 함께 pip를 계속 사용할 수 있습니다.

Conda는 사전 컴파일 된 패키지를 설치합니다. 예를 들어 Anaconda 배포판에는 Nuky, Scipy 및 Scikit-learn이 MKL 라이브러리와 함께 제공되어 다양한 수학 연산을 가속화합니다. 패키지는 배포에 기여한 사람이 관리하므로 보통 새 릴리스보다 뒤쳐집니다. 그러나 많은 시스템을위한 패키지를 만들어야하기 때문에 안정적인 경향이있다.

Environment

Creating an environment with conda

패키지 관리와 함께 Conda는 가상 환경 관리자이기도합니다. 다른 가상 환경 관리자 인 virtualenv 및 pyenv와 비슷합니다.

환경을 사용하면 다른 프로젝트에 사용중인 패키지를 분리하고 분리 할 수 ​​있습니다. 종종 어떤 라이브러리의 다른 버전에 의존하는 코드로 작업하게 될 것입니다. 예를 들어, Numpy에서 새로운 기능을 사용하는 코드 나 제거 된 이전 기능을 사용하는 코드를 가질 수 있습니다. 한 번에 두 가지 버전의 Numpy를 설치하는 것은 사실상 불가능합니다. 대신 Numpy의 각 버전에 대한 환경을 만들어 프로젝트의 적절한 환경에서 작업해야합니다.

이 문제는 Python 2 및 Python 3을 다룰 때도 많이 발생합니다. Python 3에서 실행되지 않는 이전 코드와 Python 2에서 실행되지 않는 새 코드로 작업 할 수도 있습니다. 두 버전을 모두 설치하면 많은 문제가 발생할 수 있습니다 혼란과 버그. 별도의 환경을 갖는 것이 훨씬 좋습니다.

환경의 패키지 목록을 파일로 내 보낸 다음 코드에 해당 파일을 포함시킬 수도 있습니다. 이렇게하면 다른 사람들이 코드의 모든 종속성을 쉽게로드 할 수 있습니다. Pip은 pip freeze> requirements.txt와 비슷한 기능을합니다.

requirements.txt 설치하기

while read requirement; do conda install --yes $requirement; done < requirements.txt

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About Eungbean Lee

Lee is a Student, Programmer, Engineer, Designer and a DJ

Seoul, South Korea https://eungbean.github.io