Mini conda

원래는 Anaconda의 존재 말고는 몰랐었는데 Miniconda의 존재를 알게되어서 해당 포스팅에 글을 남긴다.

실수에서는 Miniconda를 주로 사용하는것 같다.

 

Anaconda와 Miniconda의 차이점은 아래와 같다.

 

• 다음과 같은 경우 아나콘다를 선택하십시오 :
  • 콘다 또는 파이썬을 처음 사용함
  • Python과 150 개가 넘는 과학 패키지가 한 번에 자동으로 설치되는 편리함
  • 시간 및 디스크 공간 (몇 분 및 3GB) 및 / 또는
  • 개별적으로 사용하려는 각 패키지를 설치하고 싶지 않습니다.
• 다음과 같은 경우 Miniconda를 선택하십시오.
  • 개별적으로 사용하려는 각 패키지를 설치하지 않아도됩니다.
  • 한 번에 150 개가 넘는 패키지를 설치할 시간이나 디스크 공간이 없거나
  • 파이썬과 conda 명령에 빠르게 액세스하고 나중에 다른 프로그램을 정렬하고 싶습니다

 

설치 링크 : 

https://repo.anaconda.com/

Anaconda Installers and Packages

 

주요 사용 명령어

참조 : https://greeksharifa.github.io/references/2019/02/01/Miniconda-usage/

Python, Machine & Deep Learning

 

conda create :

# -n 옵션은 --name과 같은 것으로, 가상환경 이름을 myenv로 지정한다.
conda create -n myenv
# python=3.6 옵션은 가상환경 생성 시 파이썬 버전을 지정한다.
# 지정하지 않으면 conda에 기본 포함된 파이썬 버전으로 생성된다.
conda create -n condatorch python=3.6

# 특정 패키지 버전을 지정하면서, 그리고 패키지를 설치하면서 생성하는 것도 가능하다.
conda create -n myenv python=3.4 scipy=0.15.0 astroid babel

# 가상환경 생성 시 이것저것 깔리는 것이 싫다면 다음 옵션을 주면 된다.
conda create --no-default-packages -n myenv python

# 새 가상환경을 만들 때 특정 가상환경 안에 설치된 패키지 전부를 설치하면서 생성할 수 있다.
# base 가상환경에 있는 패키지를 전부 설치하면서 생성한다면, 
conda create -n myenv --clone base

# environment.yml 파일이 있다면 다음과 같이 생성할 수 있다.
# 생성 방법은 이후에 설명한다.
conda env create -f environment.yml

 

conda remove :

# 생성할 때와는 다르게 env를 앞에 적어주어야 한다.
# 생성 시에는 env를 앞에 적으면 실행이 되지 않는다.
# remove 앞에 env를 써 주지 않으면 가상환경 삭제가 아닌 패키지 삭제가 이루어진다.
# conda env remove -n <environment_name>
conda env remove -n condatorch
# 다음도 가능하다.
conda remove --name myenv --all

 

requirement.txt 로 가상환경 파일 생성

# For window
FOR /F "delims=~" %f in (requirements.txt) 
DO conda install --yes "%f" || pip install "%f"

# For Linux
while read requirement; do conda install --yes $requirement; 
done < requirements.txt 2>error.log

 

environment.yml 파일 생성 및 가상환경 생성

# environment.yml 파일 생성
conda env export > environment.yml

# 이 경우에는 env를 앞에 써 주어야 한다.
# -f는 --file을 의미한다.
conda env create -f environment.yml -n myenv

 

패키지 업데이트

conda update -n <environment_name> spacy

conda update -n <environment_name> --all
# 현재 환경 업데이트
conda update --all

 

conda version 확인 및 업데이트

conda -V
conda --version

conda update conda
conda update anaconda