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Ubuntu 16.04에 Anaconda Python 배포판을 설치하는 방법


소개

Anaconda는 오픈 소스 패키지 관리자, 환경 관리자, Python 및 R 프로그래밍 언어 배포판입니다. 일반적으로 대규모 데이터 처리, 과학 컴퓨팅 및 예측 분석에 사용되며 데이터 과학자, 개발자, 비즈니스 분석가 및 DevOps에서 일하는 사람들에게 서비스를 제공합니다.

Anaconda는 720개가 넘는 오픈 소스 패키지 모음을 제공하며 무료 및 유료 버전으로 제공됩니다. Anaconda 배포판은 conda 명령줄 유틸리티와 함께 제공됩니다. Anaconda 설명서 페이지를 읽으면 Anaconda 및 conda에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.

이 튜토리얼은 Ubuntu 16.04 서버에 Python 3 버전의 Anaconda를 설치하는 과정을 안내합니다.

전제 조건

이 가이드를 시작하기 전에 서버에 sudo 권한이 설정된 비루트 사용자가 있어야 합니다. Ubuntu 16.04 초기 서버 설정 가이드를 완료하여 이를 수행하는 방법을 배울 수 있습니다.

아나콘다 설치

Anaconda를 설치하는 가장 좋은 방법은 최신 Anaconda 설치 프로그램 bash 스크립트를 다운로드하고 확인한 다음 실행하는 것입니다.

Anaconda 다운로드 페이지에서 최신 버전의 Python 3용 Anaconda를 찾으십시오. 작성 당시 최신 버전은 5.0.1이지만 가능하다면 이후의 안정 버전을 사용해야 합니다.

그런 다음 서버의 /tmp 디렉토리로 변경합니다. Anaconda bash 스크립트와 같이 실행 후 필요하지 않은 임시 항목을 다운로드하기에 좋은 디렉토리입니다.

  1. cd /tmp

curl을 사용하여 Anaconda 웹사이트에서 복사한 링크를 다운로드합니다.

  1. curl -O https://repo.continuum.io/archive/Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

이제 SHA-256 체크섬을 통한 암호화 해시 확인으로 설치 프로그램의 데이터 무결성을 확인할 수 있습니다. 스크립트의 파일 이름과 함께 sha256sum 명령을 사용합니다.

  1. sha256sum Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

다음과 유사한 출력이 표시됩니다.

Output
55e4db1919f49c92d5abbf27a4be5986ae157f074bf9f8238963cd4582a4068a Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

적절한 Anaconda 버전에 대한 출력을 64비트 Linux의 Python 3 기반 Anaconda 페이지에서 사용 가능한 해시와 비교하여 확인해야 합니다. 출력이 sha2561 행에 표시된 해시와 일치하는 한 계속할 수 있습니다.

이제 스크립트를 실행할 수 있습니다.

  1. bash Anaconda3-5.0.1-Linux-x86_64.sh

다음과 같은 결과가 표시됩니다.

Output
Welcome to Anaconda3 5.0.1 (by Continuum Analytics, Inc.) In order to continue the installation process, please review the license agreement. Please, press ENTER to continue

계속하려면 ENTER를 누른 다음 ENTER를 눌러 라이선스를 읽으십시오. 라이선스 읽기를 마치면 라이선스 조건을 승인하라는 메시지가 표시됩니다.

Output
Do you approve the license terms? [yes|no]

동의하는 한 를 입력합니다.

이 시점에서 설치 위치를 선택하라는 메시지가 표시됩니다. ENTER를 눌러 기본 위치를 수락하거나 다른 위치를 지정하여 수정할 수 있습니다.

Output
Anaconda3 will now be installed into this location: /home/sammy/anaconda3 - Press ENTER to confirm the location - Press CTRL-C to abort the installation - Or specify a different location below [/home/sammy/anaconda3] >>>

설치 프로세스가 계속되며 다소 시간이 걸릴 수 있습니다.

완료되면 다음 출력을 받게 됩니다.

Output
... installation finished. Do you wish the installer to prepend the Anaconda3 install location to PATH in your /home/sammy/.bashrc ? [yes|no] [no] >>>

conda 명령을 사용할 수 있도록 yes를 입력합니다. 다음 출력이 표시됩니다.

Output
Prepending PATH=/home/sammy/anaconda3/bin to PATH in /home/sammy/.bashrc A backup will be made to: /home/sammy/.bashrc-anaconda3.bak ...

설치를 활성화하려면 ~/.bashrc 파일을 가져와야 합니다.

  1. source ~/.bashrc

그런 다음 conda 명령(예: list)을 사용하여 설치를 확인할 수 있습니다.

  1. conda list

Anaconda 설치를 통해 사용 가능한 모든 패키지의 출력을 받게 됩니다.

Output
# packages in environment at /home/sammy/anaconda3: # _ipyw_jlab_nb_ext_conf 0.1.0 py36he11e457_0 alabaster 0.7.10 py36h306e16b_0 anaconda 5.0.1 py36hd30a520_1 ...

이제 Anaconda가 설치되었으므로 Anaconda 환경 설정으로 넘어갈 수 있습니다.

Anaconda 환경 설정

Anaconda 가상 환경을 사용하면 필요한 Python 버전 및 패키지로 구성된 프로젝트를 유지할 수 있습니다. 설정한 각 Anaconda 환경에 대해 사용할 Python 버전을 지정하고 모든 관련 프로그래밍 파일을 해당 디렉토리에 함께 보관할 수 있습니다.

먼저 사용할 수 있는 Python 버전을 확인할 수 있습니다.

  1. conda search "^python$"

Python 3 및 Python 2 버전을 포함하여 대상으로 삼을 수 있는 다양한 버전의 Python으로 출력을 받게 됩니다. 이 자습서에서는 Python 3과 함께 Anaconda를 사용하므로 패키지의 Python 3 버전에만 액세스할 수 있습니다.

최신 버전의 Python 3을 사용하여 환경을 만들어 보겠습니다. 버전 3을 python 인수에 할당하여 이를 달성할 수 있습니다. 우리는 환경을 my_env라고 부르지만 특히 환경을 사용하여 둘 이상의 Python 버전에 액세스하는 경우 환경에 대해 더 설명적인 이름을 사용하고 싶을 것입니다.

  1. conda create --name my_env python=3

다운로드한 항목과 설치할 패키지에 대한 정보가 포함된 출력을 받은 다음 y 또는 n을 진행하라는 메시지가 표시됩니다. 동의하는 한 y를 입력합니다.

conda 유틸리티는 이제 환경에 대한 패키지를 가져오고 완료되면 알려줍니다.

다음을 입력하여 새 환경을 활성화할 수 있습니다.

  1. source activate my_env

환경이 활성화되면 명령 프롬프트 접두사가 변경됩니다.

환경 내에서 사용하려는 Python 버전을 사용하고 있는지 확인할 수 있습니다.

  1. python --version
Output
Python 3.6.0 :: Continuum Analytics, Inc.

Anaconda 환경을 비활성화할 준비가 되면 다음을 입력하여 비활성화할 수 있습니다.

  1. source deactivate

source라는 단어를 .로 바꾸면 동일한 결과를 얻을 수 있습니다.

보다 구체적인 버전의 Python을 대상으로 지정하려면 3.5와 같이 특정 버전을 python 인수에 전달할 수 있습니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

  1. conda create -n my_env35 python=3.5

다음 명령을 사용하여 각 환경 내에서 동일한 분기를 따라 Python 버전을 업데이트할 수 있습니다(Python 3.5.1에서 Python 3.5.2로 업데이트).

  1. conda update python

보다 구체적인 버전의 Python을 대상으로 하려면 python=3.3.2에서와 같이 python 인수에 전달할 수 있습니다.

다음 명령으로 설정한 모든 환경을 검사할 수 있습니다.

  1. conda info --envs
Output
# conda environments: # my_env /home/sammy/anaconda3/envs/my_env my_env35 /home/sammy/anaconda3/envs/my_env35 root * /home/sammy/anaconda3

별표는 현재 활성 환경을 나타냅니다.

conda create로 생성한 각 환경에는 여러 기본 패키지가 함께 제공됩니다.

  • openssl
  • 파이썬
  • readline
  • 설정 도구
  • sqlite
  • <코드>tk
  • <코드>xz
  • zlib

예를 들어 다음 명령을 사용하여 numpy와 같은 추가 패키지를 추가할 수 있습니다.

  1. conda install --name my_env35 numpy

생성 시 numpy 환경을 원하는 경우 conda create 명령에서 대상으로 지정할 수 있습니다.

  1. conda create --name my_env python=3 numpy

특정 프로젝트에서 더 이상 작업하지 않고 연결된 환경이 더 이상 필요하지 않은 경우 제거할 수 있습니다. 이렇게 하려면 다음을 입력합니다.

  1. conda remove --name my_env35 --all

이제 conda info --envs 명령을 입력하면 제거한 환경이 더 이상 나열되지 않습니다.

아나콘다 업데이트

모든 최신 패키지 릴리스로 작업할 수 있도록 Anaconda가 최신 상태인지 정기적으로 확인해야 합니다.

이렇게 하려면 먼저 conda 유틸리티를 업데이트해야 합니다.

  1. conda update conda

메시지가 표시되면 y를 입력하여 업데이트를 진행합니다.

conda 업데이트가 완료되면 Anaconda 배포를 업데이트할 수 있습니다.

  1. conda update anaconda

다시 메시지가 표시되면 y를 입력하여 계속 진행합니다.

이렇게 하면 conda 및 Anaconda의 최신 릴리스를 사용하고 있는지 확인할 수 있습니다.

아나콘다 제거

더 이상 Anaconda를 사용하지 않고 이를 제거해야 하는 경우 Anaconda를 제거할 때 구성 파일을 제거하는 anaconda-clean 모듈로 시작해야 합니다.

  1. conda install anaconda-clean

메시지가 표시되면 y를 입력합니다.

설치가 완료되면 다음 명령을 실행할 수 있습니다. 각 항목을 삭제하기 전에 y라고 대답하라는 메시지가 표시됩니다. 프롬프트를 표시하지 않으려면 명령 끝에 --yes를 추가하십시오.

anaconda-clean

이렇게 하면 홈 디렉터리에 .anaconda_backup이라는 백업 폴더도 생성됩니다.

Output
Backup directory: /home/sammy/.anaconda_backup/2017-01-25T191831

이제 다음 명령을 입력하여 전체 Anaconda 디렉터리를 제거할 수 있습니다.

  1. rm -rf ~/anaconda3

마지막으로 Anaconda가 추가한 .bashrc 파일에서 PATH 행을 제거할 수 있습니다. 이렇게 하려면 먼저 nano를 엽니다.

  1. nano ~/.bashrc

그런 다음 파일 끝으로 스크롤하거나(최근 설치인 경우) CTRL + W를 입력하여 Anaconda를 검색합니다. 다음 줄을 삭제하거나 주석 처리합니다.

# added by Anaconda3 4.2.0 installer
export PATH="/home/sammy/anaconda3/bin:$PATH"

파일 편집을 마쳤으면 CTRL + X를 입력하여 종료하고 y를 입력하여 변경 사항을 저장합니다.

이제 Anaconda가 서버에서 제거되었습니다.

결론

이 자습서에서는 Anaconda 설치, conda 명령줄 유틸리티 작업, 환경 설정, Anaconda 업데이트 및 더 이상 필요하지 않은 경우 Anaconda 삭제를 안내했습니다.

Anaconda를 사용하여 데이터 과학, 과학 컴퓨팅, 분석 및 대규모 데이터 처리를 위한 워크로드를 관리할 수 있습니다.