Python Virtualenv 설치 방법

virtualenv를 설치하려면 먼저 시스템에 Python과 pip(Python용 패키지 관리자)가 설치되어 있는지 확인해야 합니다. 터미널에서 다음 명령을 실행하여 Python이 설치되어 있는지 확인할 수 있습니다.

python --version

 

Python이 설치되어 있지 않은 경우 공식 웹 사이트에서 다운로드할 수 있습니다. pip가 설치되어 있지 않으면 다음 명령을 실행하여 설치할 수 있습니다.

curl 명령을 사용하여 get-pip.py 파일을 다운로드할 수 있습니다. 파일을 다운로드하려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다.

curl "https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py" -o get-pip.py

python get-pip.py

 

Python과 pip가 설치되면 pip를 사용하여 다음 명령을 실행하여 virtualenv를 설치할 수 있습니다.

pip install virtualenv

그러면 시스템에 virtualenv가 설치됩니다. virtualenv가 설치되면 이를 사용하여 격리된 Python 환경을 만들 수 있습니다.

 

 

새 가상 환경을 만들려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다.

virtualenv myenv

이렇게 하면 격리된 Python 환경을 포함할 현재 디렉터리에 "myenv"라는 새 디렉터리가 생성됩니다.

 

 

환경을 활성화하려면 다음 명령을 사용할 수 있습니다.

source myenv/bin/activate

환경이 활성화되면 명령 프롬프트에 환경 이름이 표시되어 격리된 환경에서 작업 중임을 나타냅니다. 이제 다른 환경이나 시스템 Python 설치에 영향을 미칠 염려 없이 패키지를 설치하고 Python 스크립트를 실행할 수 있습니다.

 

 

환경을 비활성화하려면 다음 명령을 사용하십시오.

deactivate

그리고 시스템 Python 설치로 돌아갑니다.

 

 

 

지금까지 Python Virtualenv 설치 방법에 대해서 알아봤습니다.

 

virtualenv는 격리된 Python 환경을 만드는 데 사용되는 도구입니다. 시스템의 Python 설치 또는 다른 프로젝트에 영향을 주지 않고 특정 프로젝트에 대한 패키지 및 종속성을 설치할 수 있습니다.

장점:
격리: virtualenv를 사용하면 다른 프로젝트에 대해 격리된 환경을 만들 수 있으므로 다른 프로젝트나 시스템의 Python 설치에 영향을 주지 않고 각 프로젝트에 대해 다른 버전의 패키지와 종속성을 가질 수 있습니다.
재현성: virtualenv를 사용하면 다른 시스템에서 또는 시스템 업그레이드 후 동일한 환경을 쉽게 재현할 수 있습니다.
사용하기 쉬움: virtualenv는 사용하기 쉽고 간단한 명령줄 인터페이스가 있습니다.
모든 운영 체제에서 작동: virtualenv는 Windows, Linux 및 MacOS를 포함하여 Python을 지원하는 모든 운영 체제에서 작동합니다.

 

 

단점:
추가 설정: 패키지를 설치하기 전에 새 환경을 만들고 활성화해야 하므로 virtualenv는 새 프로젝트의 설정 프로세스에 추가 단계를 추가합니다.
추가 디스크 공간: virtualenv 환경은 각 환경에 고유한 Python 인터프리터 및 패키지 복사본이 있으므로 추가 디스크 공간을 차지합니다.
모든 경우에 적합하지 않음: virtualenv는 모든 경우에 적합하지 않습니다. 예를 들어 프로젝트가 하나뿐이거나 시스템의 Python 설치를 사용하려는 경우에는 virtualenv가 필요하지 않습니다.
virtualenv는 다음과 같은 경우에 특히 유용합니다.

 

종속성 및 패키지 버전이 다른 여러 프로젝트가 있고 다른 프로젝트나 시스템의 Python 설치에 영향을 주고 싶지 않은 경우.
다른 시스템에서 또는 시스템 업그레이드 후 동일한 환경을 재현하려는 경우.
프로젝트의 종속성을 시스템의 종속성과 분리하려는 경우.

 

 

상황 예:
Python 3.7과 패키지 beautifulsoup4 버전 4.8.2를 사용하는 웹 스크래핑 프로젝트에서 작업하고 있다고 상상해 보십시오. 동시에 Python 3.8과 패키지 tensorflow 버전 2.3.0을 사용하는 기계 학습 프로젝트에서도 작업하고 있습니다.

 

virtualenv가 없으면 시스템에 Python 3.7 및 beautifulsoup4 버전 4.8.2를 설치하고 웹 스크래핑 프로젝트를 설정해야 합니다. 그런 다음 시스템에 Python 3.8 및 tensorflow 버전 2.3.0을 설치하고 기계 학습 프로젝트를 설정해야 합니다.

 

virtualenv를 사용하면 웹 스크래핑 프로젝트용과 기계 학습 프로젝트용으로 하나씩 두 개의 격리된 환경을 만들 수 있습니다. 웹 스크래핑 환경에서는 Python 3.7과 beautifulsoup4 버전 4.8.2를, 머신러닝 환경에서는 Python 3.8과 tensorflow 버전 2.3.0을 설치할 수 있다. 이렇게 하면 각 프로젝트의 패키지와 종속성이 서로 또는 시스템의 Python 설치에 영향을 주지 않습니다.

 

 

이 글이 유익하고 도움이 되었으면 좋겠습니다.