문서의 임의 삭제는 제재 대상으로, 문서를 삭제하려면 삭제 토론을 진행해야 합니다. 문서 보기문서 이동문서 삭제토론 Python (문단 편집) === 가상 환경 === 한 컴퓨터 내에서 여러가지 프로젝트를 작업할 때, 필요한 버전이 다른 경우 프로젝트가 꼬일 가능성이 있다. 예를 들어 다음과 같은 상황을 가정하자. 프로젝트 {{{projA}}}에서는 모듈 {{{mod}}}의 1.0 버전에 있는 함수 {{{funcA}}}를 사용한다. 그런데 {{{mod}}}가 2.0 버전으로 업데이트 되면서 {{{funcA}}}가 사라지고 전혀 관련이 없는 함수 {{{funcB}}}가 생겼다. 이 때 또다른 프로젝트 {{{projB}}}에서 {{{funcB}}}가 필요하다. 이런 상황에서, {{{mod}}}를 2.0으로 업데이트 하면 {{{projA}}}를 실행할 수 없고, 업데이트를 하지 않으면 {{{projB}}}를 실행할 수 없다. 이런 때를 위해 필요한 것이 바로 가상환경이다. 로컬에서 python을 사용할 땐 poetry + pyenv + pyenv-virtualenv를 일반적으로 사용하며 속도나 용량이 다른 방법보다 낫다. [[Visual Studio Code|VSCode]] 같은 일부 [[IDE]]에서는 가상환경이 감지될 경우 폴더 내의 해당 가상환경을 자동으로 잡아서 실행해준다. 경로는 사용자 마음대로 정할 수 있지만, 대부분의 경우 가상 환경 경로를 가상환경 설정 내장 모듈과 동일한 이름의 {{{venv}}} 경로로 설정한다. 이를 이용해서 [[GitHub]] Desktop 등의 [[git]] 관리 앱 중에는 Python 프로젝트의 .gitignore 파일에 자동으로 venv/ 를 추가해주는 앱도 있다. * [[https://docs.python.org/3/library/venv.html|venv]] Python 3.3부터 추가된 가상 환경 관리 내장 모듈이다. 내장이기에 Python만 설치하면 {{{python -m venv <가상환경 경로>}}} 라는 단 한 줄의 명령만으로 매우 간편하게 사용이 가능하다. 가상환경 설치 후 {{{< 가상 환경 경로 >/bin/activate}}} 을 실행하면 가상환경이 실행된다. 가상환경 실행 중 {{{deactive}}}라는 명령으로 바로 가상환경을 종료할 수 있다. * virtualenv Python 가상 환경 관리자로, 패키지를 마음대로 설치할 수 있는 가상 환경을 생성한다. 각 프로젝트마다 자신이 사용할 가상 환경을 만들어주면 프로젝트마다 필요한 패키지를 따로 설정해 주는 것이 가능하다. {{{#!syntax sh virtualenv my-venv # 특정 Python 버전으로 된 환경을 구성하려는 경우에는... virtualenv my-venv --python=<특정 버전> }}} * conda Anaconda나 Miniconda를 설치하면 사용할 수 있다. {{{#!syntax sh conda create --name my-venv # 특정 Python 버전으로 된 환경을 구성하려는 경우에는... conda create --name my-venv --python=<특정 버전> }}}저장 버튼을 클릭하면 당신이 기여한 내용을 CC-BY-NC-SA 2.0 KR으로 배포하고,기여한 문서에 대한 하이퍼링크나 URL을 이용하여 저작자 표시를 하는 것으로 충분하다는 데 동의하는 것입니다.이 동의는 철회할 수 없습니다.캡챠저장미리보기