개요

Windows에 Anaconda를 설치하고 Anaconda Navigator에서 GUI만으로 가상 환경을 구축하는 절차를 요약했습니다.

준비

Anaconda의 공식 HP에서 Anaconda 설치 프로그램을 다운로드하십시오. 2019/02/24 현재 최신 버전은 Anaconda 2018.12 (Python3.7) 버전이었습니다.

기본 환경 확인

시작 메뉴에서 Anaconda Navigator를 시작합니다.

왼쪽 탭에서 Environments(환경)를 선택합니다.

Anaconda 설치 직후에는 루트(base)만 환경으로 존재하는지 확인할 수 있습니다. 오른쪽 상단의 드롭 다운 목록에서 installed를 선택하여 설치된 패키지 이름과 버전을 확인할 수 있습니다 (예 : 루트 (base) 환경에 numpy, matplotlib 등이 설치되어 있는지 확인 수 있습니다).



이 환경의 파이썬을 열고 싶습니다. 환경 목록의 root(base) 옆에 있는 삼각형 마크를 클릭하고 Open with Python을 선택합니다.



대화 모드의 파이썬이 시작됩니다.

Python 3.7.1 (default, Dec 10 2018, 22:54:23) [MSC v.1915 64 bit (AMD64)] :: Anaconda, Inc. on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

Python 버전이 3.7.1인지 확인할 수 있습니다. 또, 다음과 같이 numpy 나 matplotlib 를 문제 없게 임포트 할 수 있는 상태가 되고 있습니다.

>>> import numpy
>>> import matplotlib

Python3.6 환경 구축

root(base)에는 손을 넣지 않고 그대로 유지하고, 새롭게 Python3.6의 환경을 구축해 나가고 싶습니다.

환경 목록 하단의 + Create 버튼을 클릭하여 Name을 "python36"으로, Python 버전을 "3.6"으로 새 환경을 만듭니다. Name(이름)은 그대로 패스명에 반영되므로, 일본어나 스페이스 등의 문자를 사용하는 것은 피하는 편이 좋다고 생각합니다.



방금 만든 python36 환경에서 이전처럼 삼각형 마크를 클릭하고 Open with Python을 선택합니다. 다음과 같이 버전이 3.6.8인 Python 환경이 구축되어 있는 것을 알 수 있습니다.

Python 3.6.8 |Anaconda, Inc.| (default, Feb 21 2019, 18:30:04) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>>

그러나 새로 만든 환경에서는 최소한의 패키지만 설치되어 있으므로 다음과 같이 numpy 등을 가져오면 실패합니다.

>>> import numpy
Traceback (most recent call last):
  File "<stdin>", line 1, in <module>
ModuleNotFoundError: No module named 'numpy'

새로운 환경에 패키지 설치

Anaconda Navigator에서 새로 만든 python36 환경을 선택한 상태로 둡니다.

목록을 installed에서 all로 전환하고 Update index를 클릭하여 최신 패키지 목록을 검색합니다.


패키지 목록이 업데이트되면 배포할 패키지를 찾아서 확인한 다음 적용 버튼을 클릭합니다. 종속성 검사가 있으며 다음과 같은 확인 대화 상자가 표시됩니다. 적용을 클릭하면 패키지가 설치됩니다.

다음은 numpy를 선택한 경우의 예입니다.


다시 Open with Python에서 대화형 Python을 시작하여 대상 패키지를 가져올 수 있는지 확인합니다.

Python 3.6.8 |Anaconda, Inc.| (default, Feb 21 2019, 18:30:04) [MSC v.1916 64 bit (AMD64)] on win32
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
>>> import numpy
>>>