Conda 가상환경(venv) 생성 및 관리 방법

 

가상환경은 프로젝트마다 독립적인 Python 패키지를 관리할 수 있도록 도와주는 도구입니다.

Conda는 이를 효율적으로 관리할 수 있는 강력한 명령어들을 제공합니다.

이 글에서는 Conda를 사용해 가상환경을 생성, 삭제, 목록 조회 등을 하는 방법을 정리했습니다.

 

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1. Conda 가상환경 생성

기본 명령어

conda create -n <env_name> python=<version>

 

• <env_name>: 생성할 가상환경의 이름을 지정합니다.
• python=<version>: 사용할 Python 버전을 지정합니다. 예를 들어, Python 3.9를 사용하려면 python=3.9라고 입력합니다.

예제

 

conda create -n my_env python=3.9

• 이름이 my_env이고 Python 3.9를 사용하는 가상환경을 생성합니다.

 

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2. Conda 가상환경 활성화 및 비활성화

활성화 명령어

 활성화되면 프롬프트 앞에 (env_name)이 표시됩니다.

conda activate <env_name>

 

예제

conda activate my_env

 

비활성화 명령어

(my_env) conda deactivate

 

 

 

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3. Conda 가상환경 목록 조회

현재 Conda로 생성된 가상환경 목록을 확인하려면 아래 명령어를 사용합니다.

명령어

conda env list

또는

conda info --envs

출력 예시

# conda environments:
#
base                  *  /path/to/anaconda3
my_env                   /path/to/anaconda3/envs/my_env
another_env              /path/to/anaconda3/envs/another_env

 

• *: 현재 활성화된 환경을 나타냅니다.
• 각 환경의 경로도 함께 표시됩니다.

 

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4. Conda 가상환경 삭제

사용하지 않는 가상환경은 아래 명령어로 삭제할 수 있습니다.

명령어

conda remove -n <env_name> --all

• <env_name>: 삭제할 가상환경의 이름을 입력합니다.
• --all: 환경 내 모든 파일과 설정을 삭제합니다.

예제

conda remove -n my_env --all

 

 

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5. Conda 가상환경 내 패키지 설치 및 삭제

패키지 설치

conda install <package_name>

• 특정 버전을 설치하려면 conda install <package_name>=<version>을 사용합니다.

예:

conda install numpy conda install pandas=1.3.3

패키지 삭제

conda remove <package_name>

 

 

 

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6. Conda 가상환경 내 패키지 목록 확인

가상환경에 설치된 모든 패키지를 확인하려면 아래 명령어를 사용합니다.

명령어

conda list

 

 

 

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7. Conda 가상환경 복제

기존 환경을 복제하려면 다음 명령어를 사용합니다.

명령어

conda create --name <new_env_name> --clone <source_env_name>

예제

conda create --name my_env_clone --clone my_env

• my_env 환경을 my_env_clone이라는 이름으로 복제합니다.

 

 

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8. Conda 가상환경을 파일로 내보내기 및 불러오기

환경 내보내기 (export)

conda env export > environment.yml

• 현재 활성화된 가상환경의 설정과 패키지 정보를 environment.yml 파일로 저장합니다.

환경 불러오기 (import)

conda env create -f environment.yml

• 내보낸 environment.yml 파일을 사용해 동일한 환경을 생성합니다.

 

 

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마무리

Conda는 간단한 명령어로 가상환경을 생성하고 관리할 수 있어 Python 프로젝트에서 필수적인 도구입니다. 특히 다중 프로젝트를 진행하거나 특정 패키지 버전을 유지해야 하는 경우 매우 유용합니다.

위 명령어들을 적절히 활용하여 여러분의 Python 환경을 효율적으로 관리해 보세요! 😊