행궁동 데이터 엔지니어

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Python의 다양한 라이브러리(Library)활용이나, 코딩 공부를 위해서

리눅스 환경에 Anaconda를 설치하는 경우가 많습니다.

 

Anaconda는 Python 가상환경을 구성할 수 있어,

사용하려고하는 Libaray에 가장 잘 호환되는 Python 버전으로 환경을 구성하고 사용할 수 있다는 장점이 있어요. 

 

Python 2.x ~ 3.x 버전으로 자유롭게 구성을 할 수 있으니

현재 컴퓨터에서 3.x버전을 사용중인데, 기존 환경에 영향을 주지않고

2.x 버전으로 만들어진 Library를 사용하고 싶다면 Anaconda를 이용해 2.x 버전 환경을 구성하고 사용하면 됩니다.

 

 

# 리눅스환경에서 아나콘다(Anaconda) 설치하는 방법

1. 리눅스용 Anaconda 설치파일 다운로드

 

Anaconda 공식홈페이지, 하단에 Linux를 클릭하고 다운로드 받으면 됩니다.

 

다운로드 링크 : https://www.anaconda.com/distribution/#download-section

 

Anaconda Python/R Distribution - Free Download

Anaconda Distribution is the world's most popular Python data science platform. Download the free version to access over 1500 data science packages and manage libraries and dependencies with Conda.

www.anaconda.com

2. 리눅스 환경에서 Anaconda 설치하기

 

리눅스전용 Anaconda설치 파일

Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh를 다운로드 받았습니다.

 

압축파일이 아니기에 압축풀 필요도 없어요.

.sh(Shell Script)파일이니 sh로 실행 후 엔터만 입력해주시면 됩니다.

저는 해당 파일을 바탕화면에 복사하고 설치했어요.

 

명령어

cp Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh /root/Desktop/ <- 설치파일을 바탕화면으로 복사(cp)

sh Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh <- 설치파일(.sh) 실행

 

sh Anaconda3-2019.07-Linux-x86_64.sh(설치파일명) 입력 후 엔터 눌러주시면 설치됩니다!

 

 

설치하면서 나오는 메시지에는 모두 yes를 입력하시고, 설치완료후에는 reboot 명령어로 재부팅 해주시면

커맨드라인 인터페이스 앞에 (base)를 보실 수 있습니다.

 

 

 

설치완료된 모습, (base)를 볼수 있습니다. which python 명령어로 python 설치도 확인해보세요.

 

 

3. Anaconda를 이용한 가상환경 구성 및 활성화

 

저같은 경우는 pwndb라는 Python 라이브러리를 활용하기 위해 아나콘다를 설치했는데요.

해당 라이브러리가 파이썬 3.6과 호환성이 좋다고해서, 3.6 버전으로 가상환경을 설치 했습니다. 

명령어는 간단합니다.

 

명령어

 

- 가상환경 만들기

conda create -n (가상환경이름) python=(파이썬버전)

결국 제가 사용한 명령어는 

conda create -n pwndb python=3.6

 

- 가상환경 활성화

conda activate (가상환경이름)

예시 

conda activate pwndb

비활성화는 conda deactivate (가상환경이름)

 

 

가상환경 생성, conda create -n (가상환경이름) python=(python 버전)
가상환경 생성완료, 활성화하기, conda activate (가상환경이름)

 

가상환경이 활성화되고나면 터미널인터페이스에서 (base)가 아닌 (가상환경이름)을 확인할 수 있습니다.

저는 pwndb라는 가상환경을 생성하고 활성화 해서, 좌측에 (pwndb)가 나옵니다.

 

##

저는 칼리리눅스에 아나콘다를 설치했는데요,

모든 리눅스 환경에서 동일한 방법으로 설치할 수 있으니, 다양한 Python 환경이 필요하신분은 설치해서 사용하시면 됩니다.

혹시 궁금하신 사항은 댓글 남겨주세요 ~

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