Python 개발 환경 구성하기, pipenv 사용하기

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python 설치

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64bit로 설치해야함 (다운로드 이후 64 어쩌구 있는지 확인)

설치 시 옵션에 있는 add path 처리가 기본 비활성화인데 이거 체크 안 하면 수작업으로 path 추가해야 함 (체크하고 설치를 권장함)

추가되는 path는 2개임

C:\Users\bluesky\AppData\Local\Programs\Python\Python38\
C:\Users\bluesky\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Scripts\

tensorflow를 사용하려면 반드시 64bit로 다운로드하여야 함

pip 사용

업그레이드

pip install --upgrade pip

pip로 tensorflow 설치하기

Install TensorFlow 2

pip install --upgrade tensorflow

numpy는 tensorflow 설치 시 같이 설치됨 (아래 설명에서 나중에 필요한 것들만 추가로 설치하면 될 듯하다.)

pip install numpy matplotlib pillow

라이브러리는 Lib\site-packages에 설치됨.

 

C:\Users\bluesky\AppData\Local\Programs\Python\Python38\Lib\site-packages

pip로 하위 버전 설치 방법

pip uninstall numpy
pip install numpy==버전

버전 관리

pip는 내 로컬 python 설치 위치의 \lib\site-packages 하위 디렉터리에 라이브러리를 다운로드하여 사용한다.
하지만 python의 버전이 변경되거나 pip로 설치한 각 라이브러리 간 호환성을 관리해주지 않아 pip만 사용하는 것은 한계가 있다.
예를 들어 tensorflow를 설치하면 tensorflow가 참조하여 사용하는 numpy 라이브러리의 버전은 최신 버전이 아니다.
그런데 pip를 사용하여 numpy 라이브러리를 업데이트하거나 또는 여러 프로젝트를 사용하는 경우 각 프로젝트가 사용하는 라이브러리가 버전이 다를 경우 \lib\site-packages 하위에 단일로 관리되는 라이브러리로는 사용이 불가능하다.
따라서 각 프로젝트에서 사용하는 라이브러리에 대한 버전 관리가 필요하다.

pydev는 예전 방식이라고 하니 참고만 할 것 (3.6 이후 deprecated 되었다고 함)

실전! Python 실행 환경 설정하기 : TOAST Meetup

pipenv로 패키지 관리하기

여러 버전의 python이 설치되어 있는 경우 특정 버전을 사용하려는 경우 아래처럼 사용

하위 버전까지 명시 안 하면 알아서 해당 버전에 포함된 python을 실행함

py -3.8

해당 버전의 script를 실행하려면 -m 옵션을 추가한다.

예를 들어 virtualenv를 설치하기 위해 pip를 실행한다면 아래와 같다.

py -3.8 -m pip install virtualenv

virtualenv와 pipenv 차이

pipenv가 virtualenv를 기반으로 동작한다고 한다

virtualenv에 파이썬 버전을 지정하기

virtualenv venv --python=python3.8

virtualenv에서 가상 환경 생성

virtualenv venv

pipenv 사용하기

사용할 대상 프로젝트의 디렉터리에서 명령을 실행하면 해당 프로젝트에 대한 설정을 관리할 수 있게 된다.

pipenv 설치

pip install pipenv

초기화 하기

해당 명령을 수행한 위치에 Pipfile, Pipfile.lock이 생성됨

Pipfile.lock으로 의존성을 관리함

복원 시에도 동일하게 사용함

pipenv install

대략 아래 위치에 메타 파일이 생성됨.

C:\Users\bluesky\.virtualenvs

이후 pipenv로 라이브러리를 설치하면 해당 위치의 사용 중인 가상 환경 디렉터리 내 \lib\site-packages 위치에 라이브러리가 추가되게 되어 프로젝트 별로 라이브러리를 관리하게 된다.

만약 .virtualenvs에 설정된 내용을 삭제하고자 한다면 대상 프로젝트 위치에서 아래 명령을 수행한다.

pipenv --rm

가상 환경 활성화

현재 디렉터리에 설정된 가상 환경으로 활성화하여 사용하게 됨.

pipenv shell

대략 다음처럼 쉘에 현재 활성화된 환경이 표시된다.

(study_tensorflow-xyJhftaT) C:\Users\bluesky\git\blueskyPythonStudy\study_tensorflow>

라이브러리 설치

개발용 패키지 설치는 —dev 옵션을 추가하면 된다.

pipenv install tensorflow
pipenv install matplotlib

설치된 라이브러리 확인

pipenv graph

가상 환경의 위치는 아래 명령으로 확인 가능

pipenv --venv

가상 환경의 파이썬 위치는 아래 명령으로 확인 가능

pipenv --py