[python] Anaconda(아나콘다) 설치 및 실행하기

안녕하세요 리세마라입니다.

 

오늘은 Anaconda(아나콘다)라는 python 배포판을 설치하는 방법에 대해 알아보겠습니다.

 

Anaconda가 뭐에요?

Anaconda는 python의 배포판 중 하나입니다.

Data science(데이터 과학) 및 Machine Learning(머신 러닝)을 쉽게 시작하도록 구성되어 있습니다.

다양한 open source와 library가 준비되어 있다는 특징이 있습니다.

또한 가상 환경을 구축할 수 있도록 지원해서 사용하기 매우 편리합니다.

가상 환경은 특정 패키지나 파이썬 버전을 유지할 수 있도록 개별적으로 관리하게 도와줍니다.

VM과 비슷한 느낌으로 가상환경마다 따로 격리시키고 관리한다고 보시면 되겠습니다.

 

 

Anaconda 다운로드 및 설치하기

아래 링크로 접속해줍니다.

www.anaconda.com/products/individual

Anaconda | Individual Edition

 

상기 링크로 접속해서 Download 버튼을 눌러줍니다.

windows 환경을 사용한다면 64-bit로 다운로드합니다.

 

 

다운로드한 파일을 실행시켜 줍시다.

 

 

 

 

Next x 3

 

Next x 2

 

 

Next x 2, 튜토리얼은 보기 싫으니 체크박스 비워주고 Finish 눌러줍니다.

축하합니다! 클릭 몇번으로 Anaconda 설치가 끝났습니다!

 

 

Anaconda 실행해보기

윈도우 버튼을 눌러서 보면 아나콘다가 설치되어있는 것을 확인할 수 있습니다.

Anaconda Navigator를 실행시켜 봅시다.

 

Anaconda Navigator의 화면입니다.

실행할 가상환경을 선택하거나, CMD prompt를 실행시키거나, Jupyter notebook을 실행할 수 있습니다.

보통 저 3개를 가장 많이 활용합니다. 

 

 

Anaconda 및 python version 확인하기

설치가 제대로 되었는지 확인하기 위해 CMD를 실행하여 정보를 확인해보겠습니다.

CMD.exe Prompt의 Launch 버튼을 클릭해서 CMD를 실행해줍시다.

CMD가 실행되었습니다.

저 새까만 창에 Anaconda version 확인을 위해 아래의 코드를 입력해줍시다.

conda --version

Anaconda 4.9.2 version이 정상적으로 설치되었음을 알 수 있습니다.

 

python 정보 확인하기

다음으로 python 정보를 확인해보겠습니다. 

아래의 코드를 입력해주세요.

python --version

python version은 3.8.5가 설치되어 있음을 알 수 있습니다.

 

Anaconda로 Jupyter notebook 실행해보기

python이 제대로 작동하는지 jupyter notebook을 실행해서 알아보겠습니다.

간단한 코드를 작성하여 정상적으로 실행되는지 확인해보겠습니다.

 

Anaconda Navigator에서 Jupyter notebook을 실행해줍시다.

 

Chrome이 열리면서 jupyter notebook이 실행됩니다.

New 버튼과 python3을 눌러 새 jupyter notebook 파일을 생성해줍니다.

 

jupyter notebook 창이 새로 떴습니다.

python version을 다시 한번 확인해보겠습니다.

새 jupyter notebook 창에 아래 코드를 붙여넣고 Run 버튼을 클릭해주세요.

import sys
print(sys.version)

 

잘 작동하는 것을 확인할 수 있습니다.

anaconda와 동일하게 3.8.5 version입니다.

다음은 코드의 정석과 같은 hello world를 출력해보겠습니다.

아래 코드를 작성해 넣고 Run 버튼을 눌러주세요.

print("hello world!")

잘 출력되는 것을 확인할 수 있습니다. 이상이 없나봅니다.

 

이상으로 anaconda 설치 및 작동확인을 모두 마치겠습니다. 감사합니다.

다음에는 VS Code 설치와 extension 설치, anaconda와 jupyter notebook 연동을 다루겠습니다.