python 가상환경

파이썬을 사용하다 보면 pip로 패키지를 설치하게 되는데 이 패키지들은 파이썬 설치 폴더(디렉터리)의Lib/site-packages 안에 저장됩니다. 그래서 pip로 설치한 패키지는 모든 파이썬 스크립트에서 사용할 수 있게 됩니다. 평소에는 이런 방식이 큰 문제가 없지만 프로젝트 여러 개를 개발할 때는 패키지의 버전 문제가 발생합니다.

예를 들어 프로젝트 A에서는 패키지X 1.5를 사용해야 하고, 프로젝트 B에서는 패키지X 2.0을 사용해야 하는 경우가 생깁니다. 이 패키지X 1.5와 2.0은 호환이 되지 않는다면 개발하기가 상당히 불편해집니다.

이런 문제를 해결하기 위해 파이썬에서는 가상 환경(virtual environment)을 제공하는데, 가상 환경은 독립된 공간을 만들어주는 기능입니다. 가상 환경에서 pip로 패키지를 설치하면 가상 환경 폴더(디렉터리)의 Lib/site-packages 안에 패키지를 저장해줍니다. 즉, 프로젝트 A와 B 각각 가상 환경을 만들어서 프로젝트 A에는 패키지X 1.5를 설치하고, 프로젝트 B에는 패키지X 2.0을 설치합니다. 이렇게 하면 파이썬 스크립트를 실행할 때도 현재 가상 환경에 설치된 패키지를 사용하므로 버전 문제가 발생하지 않습니다.

▼ 그림 48-3 파이썬 가상 환경

특히 가상 환경에는 파이썬 실행 파일(인터프리터) 자체도 포함되므로 각 가상 환경 별로 다른 버전의 파이썬 인터프리터가 들어갈 수 있습니다. 즉, 스크립트를 실행할 때는 원래 설치된 파이썬 인터프리터가 아닌 가상 환경 안의 파이썬 인터프리터를 사용합니다.

그럼 가상 환경을 만드는 방법을 알아보겠습니다. 가상 환경은 venv 모듈에 가상 환경 이름을 지정해서 만듭니다.

venv는 파이썬 3.3이상부터 사용 가능

• python -m venv 가상환경이름

여기서는 C:₩project 폴더 아래에 가상 환경을 만들겠습니다. 다음과 같이 명령 프롬프트에서 example 가상 환경을 만들고 example 폴더 안으로 이동합니다. 그다음에 Scripts 폴더 안의 activate.bat 파일을 실행하면 가상 환경이 활성화됩니다.

Windows 명령 프롬프트

C:₩project>python -m venv example
C:₩project>cd example
C:₩project₩example>Scripts₩activate.bat
(example) C:₩project₩example>

Windows PowerShell에서는 Activate.ps1 파일을 실행합니다.

Windows PowerShell

PS C:₩project> python -m venv example
PS C:₩project> cd example
PS C:₩project₩example> .₩Scripts₩Activate.ps1
(example) PS C:₩project₩example>

프롬프트 앞을 보면 (example)과 같이 가상 환경 이름이 표시됩니다. 이 상태에서 pip로 패키지를 설치하면 C:₩project₩example₩Lib₩site-packages 안에 패키지가 저장됩니다. 또한, 이 상태에서 스크립트 파일을 실행하면 현재 가상 환경 안에 있는 파이썬 인터프리터와 패키지를 사용합니다.

(example) C:₩project₩example>pip install numpy
(example) C:₩project₩example>dir ₩B Lib₩site-packages
easy_install.py
numpy
numpy-1.12.1.dist-info
pip
pip-9.0.1.dist-info
pkg_resources
setuptools
setuptools-28.8.0.dist-info
__pycache__

가상 환경에 설치된 패키지는 목록을 저장해 두었다가 나중에 다시 설치할 수 있습니다. 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

만약 가상 환경 별로 파이썬 인터프리터 버전을 다르게 만들고 싶다면 해당 버전의 파이썬 인터프리터로 venv 모듈을 실행하면 됩니다. 다음은 파이썬 3.4를 사용하는 가상 환경을 만듭니다(파이썬 3.4를 설치했다고 가정).

C:↷project>C:₩Python34₩python.exe -m venv example3

이렇게 하면 venv 모듈을 실행한 파이썬 실행 파일(인터프리터)이 가상 환경 안에 들어갑니다.

이번에는 macOS와 리눅스에서 가상 환경을 만드는 방법입니다. 다음과 같이 python3으로 venv 모듈을 실행여 가상 환경을 만들고, source로 bin 디렉터리 안의 activate 파일을 적용하여 가상 환경을 활성화합니다.

macOS, 리눅스

~$ python3 -m venv example
~$ cd example
~/example$ source bin/activate
(example) ~/example$

가상 환경을 사용할 때 주의할 점이 있는데, 가상 환경을 만들고 나서 폴더(디렉터리)를 다른 곳으로 이동시키면 활성화가 안 됩니다. 왜냐하면 가상 환경을 활성화하는 activate.bat, Activate.ps1, activate 파일 안에 현재 가상 환경 폴더의 경로가 내장되어 있기 때문입니다. 만약 가상 환경 폴더를 다른 곳으로 이동시켰다면 activate.bat, Activate.ps1, activate 파일 안의 VIRTUAL_ENV 부분을 적절하게 수정해줍니다.

참고로 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

(example) C:₩project₩example>pythonw.exe -m idlelib

macOS, 리눅스

(example) ~/example$ python3 -m idlelib

참고 | 아나콘다 가상 환경 만들기

아나콘다는 아나콘다 전용 가상 환경을 제공하며 conda를 사용하여 가상 환경을 만듭니다. conda는 아나콘다 설치 폴더의 Scripts 안에 들어있습니다.

• conda create --name 가상환경이름

C:₩project>C:₩Users₩dojang₩Anaconda3₩Scripts₩conda.exe create --name example

conda는 가상 환경을 현재 폴더에 생성하지 않고 아나콘다 설치 폴더의 envs 안에 생성합니다.

• 예) C:₩Users₩dojang₩Anaconda3₩envs₩example

가상 환경을 활성화할 때는 아나콘다 설치 폴더의 Scripts₩activate에 가상 환경 이름을 지정하여 실행해야 합니다.

• activate 가상환경이름

C:₩project>C:₩Users₩dojang₩Anaconda3₩Scripts₩activate example
(example) C:₩project>

아나콘다 가상 환경에 패키지를 설치할 때는 pip 대신 conda를 사용해야 합니다. 만약 pip를 사용하면 아나콘다 설치 폴더의 Lib/site-packages 안에 패키지가 저장되므로 주의해야 합니다.

• conda install 패키지

(example) C:₩project>conda install numpy

다음은 conda의 주요 명령입니다.

• 현재 환경 정보 출력: conda info

• 패키지 검색: conda search 패키지

• 특정 버전의 패키지를 설치:

• conda install 패키지=버전 (예: conda install numpy=1.11.3)

• conda install 패키지=버전=파이썬버전 (예: conda install numpy=1.11.3=py36_0)

• 패키지 업데이트: conda update 패키지

• 패키지 목록 출력: conda list

  패키지 삭제: conda remove 패키지

• 패키지 목록 및 버전 정보 저장: conda list --export > package-list.txt

• 패키지 목록으로 설치: conda install --file package-list.txt

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