Linux / WSL 환경에 Miniconda 설치하기
파이썬 환경에서 "virtualenv + 패키지 관리자"와 같은 개념으로 conda가 있습니다. 그 conda가 패키징된 대표 제품으로 Anaconda가 있고, Miniconda는 Anaconda의 경량화 버전이라고 보시면 됩니다. 따라서 사실상 "Miniconda + 각종 부가 패키지 = Anaconda"라고 볼 수 있습니다.
암튼, WSL 환경이라면 기본 패키지의 용량이 40GB가 넘는 Anaconda보다는 역시나 Miniconda가 좋겠죠? ^^
Installing Miniconda
; https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/install#linux-terminal-installer
설치 방법도 간단하고 여느 리눅스랑 다를 바 없습니다.
$ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
$ bash ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
...[생략]...
Preparing transaction: done
Executing transaction: done
entry_point.py:256: DeprecationWarning: Python 3.14 will, by default, filter extracted tar archives and reject files or modify their metadata. Use the filter argument to control this behavior.
installation finished.
Do you wish to update your shell profile to automatically initialize conda?
This will activate conda on startup and change the command prompt when activated.
If you'd prefer that conda's base environment not be activated on startup,
run the following command when conda is activated:
conda config --set auto_activate_base false
You can undo this by running `conda init --reverse $SHELL`? [yes|no]
[no] >>>
You have chosen to not have conda modify your shell scripts at all.
To activate conda's base environment in your current shell session:
eval "$(/home/testusr/miniconda3/bin/conda shell.YOUR_SHELL_NAME hook)"
To install conda's shell functions for easier access, first activate, then:
conda init
Thank you for installing Miniconda3!
$
마지막 질문에 "yes"라고 답하지 않으면 WSL Shell 시작 시 conda가 자동으로 활성화되지 않습니다. 하지만 'no'를 선택했어도 괜찮습니다, ^^ 이런 경우에는 수작업으로 conda를 활성화시킬 수 있는데요, 기본 설치 경로가 "/home/사용자이름/miniconda3"이므로 이런 식으로 명령어를 내리면 됩니다.
// conda 활성화
testusr@testpc:~$ source ~/miniconda3/bin/activate
(base) testusr@testpc:~$
// conda 비활성화
(base) testusr@testpc:~$ conda deactivate
testusr@testpc:~$
게다가, 다음의 명령어를 내리면,
$ conda init --all
설치 시 "yes"라고 답한 것과 동일한 효과를 볼 수 있으므로 언제든 선택 가능합니다. 참고로, 위와 같은 명령어는 결국 사용자의 "~/.bashrc" 파일에 다음과 같은 내용을 추가하는 것에 불과합니다.
$ cat ~/.bashrc
# ...[생략]...
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/testusr/miniconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
eval "$__conda_setup"
else
if [ -f "/home/testusr/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
. "/home/testusr/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh"
else
export PATH="/home/testusr/miniconda3/bin:$PATH"
fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<
추가된 코드에 따라, WSL Shell 화면을 열면 자동으로 conda가 활성화된 상태로 시작합니다. (프롬프트를 통해 알 수 있습니다.)
(base) testusr@testpc:~$
원한다면, 저렇게 추가된 Shell 코드를 .bashrc 파일을 편집해 삭제하는 것도 가능하고, 직접 삭제하는 번거로운 과정을 대신해 주는 conda 명령어를 이용해도 됩니다.
(base) testusr@testpc:~$ conda init --reverse
또는, .bashrc 파일의 코드는 그대로 두면서 WSL Shell 시작 시 conda 활성화를 on/off 하는 것도 가능하므로 굳이 삭제까지 할 필요는 없을 것입니다.
// WSL Shell 시작 시 conda 비활성화
(base) testusr@testpc:~$ conda config --set auto_activate_base false
// WSL Shell 시작 시 conda 활성화
(base) testusr@testpc:~$ conda config --set auto_activate_base true
이후 문서에 따라,
# Managing environments
# https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html
가상 환경에 대한 CRUD도 해보고,
// 가상 환경 생성
$ conda create --name test_env
Channels:
- defaults
Platform: linux-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: done
## Package Plan ##
environment location: /home/testusr/miniconda3/envs/test_env
Proceed ([y]/n)? y
Downloading and Extracting Packages:
Preparing transaction: done
Verifying transaction: done
Executing transaction: done
#
# To activate this environment, use
#
# $ conda activate test_env
#
# To deactivate an active environment, use
#
# $ conda deactivate
(base) $
// 더욱 편리한 점은, 보통 특정 버전의 python 개발 환경을 구성하고 싶을 때 인자로 지정해 가상 환경을 만드는 것이 가능합니다.
$ conda create --name py311build python=3.11 -y
// 가상 환경 조회
$ conda env list
# conda environments:
#
base * /home/testusr/miniconda3
test_env /home/testusr/miniconda3/envs/test_env
$ conda info --envs
# conda environments:
#
base * /home/testusr/miniconda3
test_env /home/testusr/miniconda3/envs/test_env
// 가상 환경 활성/패키지 설치
$ conda activate test_env
(test_env) testusr@testpc:~$
// pip를 이용한 패키지 설치 (Pip installs Python packages)
(test_env) testusr@testpc:~$ conda install pip
...[생략]...
(test_env) testusr@testpc:~$ pip install pymssql
...[생략]...
(test_env) testusr@testpc:~$ python -c 'import pymssql; print(pymssql.__version__)'
2.3.4
// conda를 이용한 패키지 설치 (whereas conda installs packages which may contain software written in any language.)
(test_env) testusr@testpc:~$ conda install numpy
...[생략]...
(test_env) testusr@testpc:~$ python -c 'import numpy; print(numpy.__version__)'
2.2.5
// 가상 환경 비활성
(test_env) testusr@testpc:~$ conda deactivate
(base) testusr@testpc:~$
// 가상 환경 삭제
(base) testusr@testpc:~$ conda remove --name test_env --all
구성한 가상 환경을 conda-pack 도구를 이용해 tar.gz로 패키징할 수 있고,
$ conda install conda-pack
$ which conda-pack
/home/testusr/miniconda3/envs/test_env/bin/conda-pack
$ conda-pack -n test_env -o test_env.tar.gz
만약 패키징된 tar.gz 파일을 다른 컴퓨터에 복사하는 등의 작업이 필요 없다면, pack/unpack 과정을 생략하는 것도 가능합니다. 이런 경우라면, conda 가상 환경을 -p 옵션으로 디렉터리를 지정해 생성한 후 해당 디렉터리의 경로를 구분자로 지정할 수 있습니다.
// conda 가상 환경을 (이름을 사용하지 않고) 특정 디렉터리를 기반으로 생성
$ conda create -p /home/testusr/test/python_env python=3.12 -y
// conda 가상 환경 활성화
$ conda activate /home/testusr/test/python_env
뭐, 이 정도면 대충 기본적인 활용법은 끝났군요. ^^
혹시 Python 3.3 이하의 환경이 필요한 경우라면 설치가 안 될 것입니다.
$ conda create --name py33build python=3.3 -y
Channels:
- defaults
Platform: linux-64
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: failed
PackagesNotFoundError: The following packages are not available from current channels:
- python=3.3
Current channels:
- defaults
To search for alternate channels that may provide the conda package you're
looking for, navigate to
https://anaconda.org
and use the search bar at the top of the page.
대신, 3.3 버전을 갖고 있는 채널을 지정하는 식으로 우회할 수 있습니다.
conda create -n py33build python=3.3 --channel free -y
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