Jupyter Kernel 추가하기
파이썬을 이용하다보면 프로젝트마다 필요한 라이브러리들이 다르고 파이썬의 버전도 다른경우가 대부분입니다. 그래서 다양한 가상환경 세팅을 위한 라이브러리들과 환경들이 존재합니다. 제목처럼 Anaconda
에서 가상환경을 만들고 jupyter
에 커널을 연결하는 방법을 소개드리겠습니다.
1. 환경만들기
conda create -n [env name] [python=ver]
Anaconda Prompt
에서 위와 같이 입력을 하시면 가상환경이 만들어집니다. 환경변수를 설정해놓으셨다면 윈도우 기준 꼭 Anaconda Prompt
가 아니어도 CMD 등 에서도 가능합니다.
- [env name] 옵션은 여러분이 만든 가상환경에 붙는 이름입니다.
- [python=ver]은 필요할 경우 기입하시면 됩니다. 특정 파이썬 버전이 필요하시면 해당 버전을 기입하시면 됩니다. 옵션을 주지 않는 경우
Anaconda
의 기본 버전으로 파이썬이 설정됩니다.
2. 환경 확인하기
conda info --envs
Anaconda
가상환경 목록 확인이 필요할 경우 위 명령어를 통해 만들어진 환경들을 볼 수 있습니다.
3. 사용하기
환경을 만들고 해당 환경을 사용하고 라이브러리 설치를 위해선 활성화를 주어야합니다.
# 활성화
conda activate [env name]
# 비활성화
conda deactivate
- [env name] 활성화하려는 환경
activate
를 이용해 활성화 시키면 경로 이름 앞에 위 이미지처럼 환경이름이 표시됩니다.
deactivate
를 실행하면 환경이름이 사라지고 현재 경로이름만 표시가 됩니다.
4. Jupyter에 커널 연결하기
프롬포트를 실행시키고 연결이 필요한 환경을 활성화 해줍니다. 활성화가 되면 jupyter
연결을 위해 ipykernel
을 설치 해줍니다.
pip install ipykernel
ipykernel
이 설치 되면 아래 명령어로 jupyter
환경에 커널을 연결합니다.
python -m ipykernel install --user --name [env name] --display-name [display name]
- [env name]은
conda info
를 통해 표시되는 여러분이 만들 떄 사용한 이름입니다. - [display name]은
jupyter
환경에서 커널을 선택할 때 표시되는 이름입니다.
[env name]과 [display name]을 꼭 동일하게 맞출 필요는 없습니다.
5. 커널 연결 해제하기
jupyter kernelspec uninstall [display name]
더 이상 해당 커널을 jupyter
환경에서 사용하지 않을 경우 위 명령어를 통해 연결을 해제할 수 있습니다. 커널 연결만 해제 할 뿐 가상환경은 유지됩니다.
6. 환경 삭제
conda remove -n [env name] --all
가상환경이 모든 쓸모를 다하고 더 이상 필요가 없어진 경우 위의 방법으로 삭제하시면 됩니다.