파이썬 아나콘다(Anaconda) - 심화 사용법 정리(1) - list, search 명령어

아나콘다(Anaconda) - 기본 설명

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안녕하세요. 좋은사람 입니다.

작년에 아나콘다 기초 명령어 관련 포스팅을 한 후 많은 분들이 질문을 주시고 피드백하는 과정속에서 관련
내용을 더욱 심도있게 학습을 할 수 있는 한 해 였습니다.

이번 포스팅 부터 아나콘다의 기본 명령어 이외에 레퍼런스 에서 제공하는 다양한 명령어 학습과 프로젝트
수행 중에 체감할 수 있는 이점에 대해서 알아보겠습니다.

제 계획은 약 3부에 걸쳐서 작성할 예정이며, 경우에 따라서 분량은 늘어나거나 줄어 들 수 있음을 알려드려요.

지난 아나콘다 기초 학습 관련 포스팅은 오른쪽 링크를 참고하세요. - 관련 포스팅

아나콘다(Anaconda) - list, search 명령어 실습 및 설명

일반적인 Create 명령어로 가상환경을 생성 하는 것 이외에도 아나콘다에서 더욱 중요한 것은 이미 생성한
가상환경 패키지 정보 디버깅, File Export, Import, Debugging 등 프로젝트에서 필요한 강력한 기능들을
제공하고 있어요.

하단에 명령어를 꼭 직접 실습해 보시고 이해가 안되시면 실행화면 이미지를 참고하세요.

설정 서버 운영체제는 Windows10, CentOS7 입니다. 설치 권한도 꼭 확인하세요.
저는 기존에 설치한 가상환경 ml_study 기준으로 설명했습니다.

1.  list -h, --debug, --no-pip  

list 명령어 중에 기본적으로 현재 가상환경 패키지 구성 상태를 점검 할 수 있는 명령어예요. 
굳이 사용하시지 않더라도 가상환경 운영시에는 상관은 없습니다. 관심있는 분은 한 번 실행해보세요.

          -h : list 명령어의 optional 정보를 확인에 볼 수 있어요.
--debug : 현재 가상환경 상태의 디버깅 정보를 볼 수 있어요.
--no-pip : pip로 설치가능한 패키지를 제외하고 나머지 패키지 정보를 출력해요.

#아나콘다 list 명령어 도움말 출력         -> 실행화면1
conda list -h
 
#선택 가상환경 패키지 디버깅              -> 실행화면1
conda list -n 가상환경 이름 --debug
 
#선택 가상환경 pip Reposity 제외한 패키지 -> 실행화면2
conda list -n 가상환경 이름 --no-pip

실행 화면1

실행 화면2

2.  list --export   

정말 유용하고 자주 사용하는 옵션 입니다. 예를 들어 회사에서 작업한 가상환경 패키지 전체를
다른 곳(집) 등에 옮겨 올때 각 의존관계에 있는 패키지 버전을 별도로 하나하나 설치해야하는 불편함
없이 내가 저장한 파일로 아~주 쉽게 가상환경 생성 및 관련 패키지를 한 번에 구성할 수 있습니다.

참고로 굳이   base  가상환경이 아닌   activate 가상환경이름   으로 활성화 시킨 후 사용하실 수 있어요.
그럴경우  -n 가상환경이름  옵션은 굳이 필요 없겠죠?

아래 실행화면을 꼭 살펴보시고 자주 사용해 보세요.

--export : 기존에 존재하는 가상환경(-n 가상환경이름) 패키지 정보를 지정한 경로에 파일로 저장
--json : 기존에 존재하는 가상환경(-n 가상환경이름) 패키지 정보를 지정한 경로에 Json 형식으로 저장

#지정 가상환경 의존관계 패키지 전체를 TXT 파일로 내보내기    ->실행화면3,4
conda list -n ml_study --export > 경로\파일이름.txt
 
#지정 가상환경 의존관계 패키지 전체를 Json 파일로 내보내기   ->실행화면3,4
conda list -n ml_study --json > 경로\파일이름.json

실행 화면3

실행 화면4

3.  list --file   

위의 2번 항목과 연결되는 옵션입니다. 위에서 저장한 파일을 가지고 가상환경 구축 및 패키지를 
한번에 설치할 수 있는 옵션입니다.

즉,   가상환경 생성 + 패키지 설치  작업이 동시에 처리됩니다. 이 부분이 개인적으로 웹 개발 및 데이터 분석 등
파이썬 관련 프로젝트에서 아나콘다를 자주 사용하는 제게는 너무 편하더라구요. 

아래 실행화면을 꼭 살펴보시고 임의의 가상환경을 구축해 보세요.

--file: 지정한 경로에 있는 패키지 정보 파일을 로드 후   create   명령어를 사용해서 가상환경을 생성합니다.

#중요 : 가상환경 패키지 정보를 로드해서 지정한 가상환경 생성  -> 실행화면5
conda create -n(--name) 가상환경이름 --file 경로\파일이름
 
#가상환경 생성 확인                                        -> 실행화면6
conda info --envs
 
#지정한 가상환경 삭제                                      -> 실행화면6
conda remove -n 가상환경이름 --all

실행 화면5

실행 화면6

4.  search 패키지명    

이제 Repository(저장소)에서 필요한 패키지를 검색하시기 위한  search  명령어를 학습해 보겠습니다.
이해하기 너무 쉽기 때문에 그냥 한 번씩 실습해 보세요.

여러가지 패턴으로 검색 하실 수 있는데요. 특히 아래 코드 부분을 보시면 * 를 활용해서 포함되는 패키지를 
찾아보실 수 있어요. 설치하고자하는 패키지의 최신버전 확인 등에 꼭 사용해 보세요.

#conda 패키지 검색                     -> 실행화면7
conda search conda
 
#django 패키지 검색                    -> 실행화면7
conda search django
 
#scikit 문자열로 시작하는 패키지 검색   -> 실행화면7
conda search scikit*
 
#cikit 문자열이 포함된 패키지 검색      -> 실행화면7
conda search *cikit*

실행 화면7

5.  실습    

지금까지 배운 옵션 및 매개변수 등을 잘 활용하시면 아나콘다의 여러 명령어에 조합해서 사용하실 수
있습니다. 아래 예제는  search  명령 결과를 파일로 저장하는 코드 입니다.

이 예제 역시 이해하기 쉽기 때문에 그냥 한 번씩 실습해 보세요.

특히 아나콘다는  공식 레퍼런스 및 CLI 도움말  기능이 너무나 잘 되어 있기 때문에 명령어에 -h 옵션을 붙여서
실행 하면 관련 명령어 설명 및 예제 코드를 쉽게 확인하실 수 있습니다.

#응용
#conda django 패키지 관련 정보 검색 후 Json 파일로 저장    -> 실행화면8, 9
conda search --json django > 경로\파일이름.json
 
#conda 시스템 관련 정보 검색 후 Json 파일로 저장           -> 실행화면8, 9
conda info -s --json > 경로\파일이름.json

실행 화면8

실행 화면9

아나콘다(Anaconda) 레퍼런스 확인 및 다운로드는 오른쪽 -> 클릭

마무리

조금은 긴 예제였지만, 실습하고 나면 별거 아닌 단순한 명령어 학습이라고 느끼실 거예요.

두 번 언급드리지만, 일목요연하게 정리되어 있는 깔끔한 레퍼런스와 CLI 및 GUI 환경에서 제공하는 친절한
도움말을 읽어보면 확실하게 아나콘다에서 제공하는 편리한 기능들을 사용하실 수 있을거예요.

저 같은 경우는 이미지처리, 데이터 분석, Django(웹 개발), OCR 작업 관련 등을 세세하게 가상환경을 구축
후에 파이참(Pycharm) IDE를 활용해서 편하게 작업 하고 있습니다.

다음 포스팅에서는 조~금 깊게 들어가서   conda env   명령어를 사용해서 가상환경 정보 출력 및 생성
방법을 살펴보겠습니다.

도움이 되셨기를 바랍니다. 감사합니다.