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Python 가상환경: 두 판 사이의 차이

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새 문서: == 가상환경 만들기 == * 가상화할 파이썬 버전이 미리 설치되어 있어야함. <source lang=shell> -- virtualenv는 파이썬 가상화 생성 프로그램. $pip install virtualenv $virtualenv --python=경로 가상환경이름 python=버전 </source> === 리눅스 === <source lang=shell> $python -m venv /home/cykim/venv python=3.7 (virtualenv --python=경로 가상환경이름 python=버전 ) </source> <source lang=shell> -- activate $source 가상환경...
 
편집 요약 없음
 
(같은 사용자의 중간 판 4개는 보이지 않습니다)
1번째 줄: 1번째 줄:
== 가상환경 만들기 ==
== 파이썬 가상환경 설치 및 사용 방법 ==
* 가상화할 파이썬 버전이 미리 설치되어 있어야함.
+ 파이썬 가상환경을 사용하면 프로젝트별로 독립된 환경을 구성할 수 있어 의존성 충돌을 방지할 수 있습니다.
<source lang=shell>
-- virtualenv는 파이썬 가상화 생성 프로그램.
$pip install virtualenv


$virtualenv --python=경로 가상환경이름 python=버전
=== 가상환경 생성 방법 ===
</source>
==== venv (Python 기본 모듈) ====
=== 리눅스 ===
* 가장 일반적인 방법으로, Python 3.3+부터 기본 포함되어 있습니다. 
<source lang=shell>
<source lang=bash>
$python -m venv /home/cykim/venv python=3.7
# 가상환경 생성 (예: .venv 폴더에 생성)
(virtualenv --python=경로 가상환경이름 python=버전 )
python -m venv .venv
</source>
 
<source lang=shell>
# 활성화 (Windows)
-- activate
.venv\Scripts\activate
$source 가상환경경로/bin/activate


-- 파이썬 버전 확인
# 활성화 (macOS/Linux)
$python -V
source .venv/bin/activate


-- 해제시 에는 deactivate
# 비활성화
$deactivate
deactivate
</source>
</source>  


=== MAC ===
=== `conda` (Anaconda/Miniconda 사용 시) ===
# pyenv 설치(pyenv 를 사용하면 virtualenv로 디렉토리를 만들고 명령어로만 사용 가능 해서 편리함.)
<source lang=bash>
<source lang=bash>
brew install pyenv
# 가상환경 생성
conda create -n myenv python=3.9
 
# 활성화
conda activate myenv


-- bash 은 .bash_profile , zsh 이면 .zshrc
# 비활성화
echo -e 'if command -v pyenv 1>/dev/null 2>&1; then\n  eval "$(pyenv init -)"\nfi' >> ~/.bash_profile
conda deactivate
</source>
---


-- 변경사항 적용
=== VS Code에서 가상환경 사용하l ===
exec "$SHELL"
1. **가상환경 선택** 
  - VS Code에서 프로젝트 폴더를 열고 `Ctrl + Shift + P` → **"Python: Select Interpreter"**를 선택합니다. 
  - 생성한 가상환경의 Python 경로 (예: `.venv/Scripts/python.exe`)를 선택합니다. 


## pyenv 로 여러 버전 파이썬 설치하기
2. **터미널에서 자동 활성화** 
$pyenv install --list 명령을 실행하면 설치할 수 있는 파이썬 버전들을 확인
  - VS Code 터미널 (`Ctrl + `` `)을 열면 자동으로 가상환경이 활성화됩니다. 
  - 만약 안 된다면, `settings.json`에 다음을 추가하세요: 
    ```json
    "python.terminal.activateEnvironment": true
    ``` 


$pyenv install 3.7.15
---
$pyenv install 3.8.14


## 3.7.15 버전 사용시( pyenv를 사용하면 virtualenv를 안만들어도 환경을 바꿔줘서 편리함.)
=== VS Code에서 파이썬 개발에 유용한 확장 프로그램 ===
pyenv global 3.7.15
1. **Python** (Microsoft)  
  - 파이썬 문법 강조, 자동 완성, 디버깅 지원.


## pyenv 설치 버전보기
2. **Pylance** 
pyenv versions
  - 빠른 타입 체크와 코드 분석 (Python 확장과 함께 설치 권장). 


</source>
3. **Jupyter** 
  - `.ipynb` 파일 편집 및 실행 지원. 
 
4. **Rainbow CSV** 
  - CSV 파일을 색상으로 구분해 가독성 향상. 


=== 윈도우즈 ===
5. **GitLens** 
  - Git 저장소 관리 및 코드 변경 이력 확인. 


1) 가상환경 생성
6. **Docker** (도커 컨테이너 개발 시)
<source lang=shell>
  - Dockerfile 및 컨테이너 관리.
C:\Users\cykim>python -m venv c:\venv python=3.7
</source>
2) 가상환경 적용
<source lang=shell>
C:\venv\Scripts\activate.bat
</source>


== 아나콘다에서 가상 환경 만들기 ==
7. **Remote - SSH/WSL**  
<source lang=shell>
  - 원격 서버 또는 WSL에서 개발 시 필수.
conda create --name 가상환경이름
</source>
python=3.5 버전 생성시 / 64비트
<source lang=shell>
C:\project>C:\Users\cykim\Anaconda3\Scripts\conda.exe --name example python=3.5
</source>
32비트 생성시
<source lang=shell>
C:\>set CONDA_FORCE_32BIT=1
C:\>C:\Users\cykim\Anaconda3\Scripts\conda.exe --name example python=3.5
</source>
conda는 venv와는 달리 가상 환경을 현재 폴더에 생성하지 않고 아나콘다 설치 폴더의 envs 안에 생성됨
<source lang=shell>
예) C:\Users\cykim\Anaconda3\envs\example
</source>
가상 환경을 활성화할 때는 아나콘다 설치 폴더의 Scripts\activate에 가상 환경 이름을 지정하여 실행해야 합니다(반드시 명령 프롬프트 cmd에서 실행).
<source lang=shell>
activate 가상환경이름


C:\project>C:\Users\cykim\Anaconda3\Scripts\activate example
8. **Tabnine** (AI 자동 완성) 
</source>
  - 인공지능 기반 코드 제안 (유료 기능 있음). 


아나콘다 가상 환경에 패키지를 설치할 때는 pip 대신 conda를 사용.
---
만약 pip를 사용하면 아나콘다 설치 폴더의 Lib/site-packages 안에 패키지가 저장되므로 주의.
<source lang=shell>
conda install 패키지
(venv) C:\>conda install numpy
</source>


다음은 conda의 주요 명령입니다.
### **추천 설정** 
- `settings.json`에 아래 설정을 추가하면 더 편리합니다: 
<source lang=js>
  {
    "python.linting.enabled": true,
    "python.linting.pylintEnabled": true,
    "python.formatting.provider": "black",
    "editor.formatOnSave": true,
    "python.analysis.typeCheckingMode": "basic"
  }
  </source>


:conda info: 현재 환경 정보 출력
  → **Pylint** (코드 검사), **Black** (자동 코드 포맷팅) 적용.
:conda search 패키지: 패키지 검색
:conda install 패키지=버전: 특정 버전의 패키지를 설치(예: conda install numpy=1.11.3)
:conda install 패키지=버전=파이썬버전: 파이썬 버전을 지정하여 특정 버전의 패키지를 설치(예: conda install :numpy=1.11.3=py36_0)
:conda update 패키지: 패키지 업데이트
:conda list: 패키지 목록 출력
:conda remove 패키지: 패키지 삭제
:conda list --export > package-list.txt: 패키지 목록 및 버전 정보 저장:
:conda install --file package-list.txt: 패키지 목록으로 설치


가상 환경을 사용하는 IDLE 실행하기
venv, conda 가상 환경을 사용하는 IDLE을 실행하려면 가상 환경을 활성화 시킨 뒤 idlelib 모듈을 실행하면 됩니다.
이렇게 하면 IDLE에서도 현재 가상 환경의 패키지를 사용할 수 있습니다.


Windows 에서
[[category:python]]
<source lang=shell>
(example) C:\example>pythonw.exe -m idlelib
</source>
macOS, 리눅스 에서
<source lang=shell>
(example) ~/example$ python3 -m idlelib
</source>
[[Category:python]]

2025년 6월 22일 (일) 23:12 기준 최신판

파이썬 가상환경 설치 및 사용 방법

+ 파이썬 가상환경을 사용하면 프로젝트별로 독립된 환경을 구성할 수 있어 의존성 충돌을 방지할 수 있습니다.

가상환경 생성 방법

venv (Python 기본 모듈)

  • 가장 일반적인 방법으로, Python 3.3+부터 기본 포함되어 있습니다.
# 가상환경 생성 (예: .venv 폴더에 생성)
python -m venv .venv

# 활성화 (Windows)
.venv\Scripts\activate

# 활성화 (macOS/Linux)
source .venv/bin/activate

# 비활성화
deactivate

`conda` (Anaconda/Miniconda 사용 시)

# 가상환경 생성
conda create -n myenv python=3.9

# 활성화
conda activate myenv

# 비활성화
conda deactivate

---

VS Code에서 가상환경 사용하l

1. **가상환경 선택** 

  - VS Code에서 프로젝트 폴더를 열고 `Ctrl + Shift + P` → **"Python: Select Interpreter"**를 선택합니다.  
  - 생성한 가상환경의 Python 경로 (예: `.venv/Scripts/python.exe`)를 선택합니다.

2. **터미널에서 자동 활성화** 

  - VS Code 터미널 (`Ctrl + `` `)을 열면 자동으로 가상환경이 활성화됩니다.  
  - 만약 안 된다면, `settings.json`에 다음을 추가하세요:  
    ```json
    "python.terminal.activateEnvironment": true
    ```

---

VS Code에서 파이썬 개발에 유용한 확장 프로그램

1. **Python** (Microsoft) 

  - 파이썬 문법 강조, 자동 완성, 디버깅 지원.

2. **Pylance** 

  - 빠른 타입 체크와 코드 분석 (Python 확장과 함께 설치 권장).

3. **Jupyter** 

  - `.ipynb` 파일 편집 및 실행 지원.

4. **Rainbow CSV** 

  - CSV 파일을 색상으로 구분해 가독성 향상.

5. **GitLens** 

  - Git 저장소 관리 및 코드 변경 이력 확인.

6. **Docker** (도커 컨테이너 개발 시) 

  - Dockerfile 및 컨테이너 관리.

7. **Remote - SSH/WSL** 

  - 원격 서버 또는 WSL에서 개발 시 필수.

8. **Tabnine** (AI 자동 완성) 

  - 인공지능 기반 코드 제안 (유료 기능 있음).

---

      1. **추천 설정**

- `settings.json`에 아래 설정을 추가하면 더 편리합니다: 

  {
    "python.linting.enabled": true,
    "python.linting.pylintEnabled": true,
    "python.formatting.provider": "black",
    "editor.formatOnSave": true,
    "python.analysis.typeCheckingMode": "basic"
  }
 → **Pylint** (코드 검사), **Black** (자동 코드 포맷팅) 적용.

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