conda vs virtualenv 라이브러리 관리 비교

개요

• 파이썬에는 가상환경이 다양하게 존재한다.
• 이 중, conda와 virtualenv 가상환경에서 라이브러리 관리를 어떻게 하는지 비교를 해보도록 한다.

프로젝트 폴더 생성

• 폴더명은 virtualTest로 명명했다.

Conda

• 먼저 가상환경을 만들어본다.

conda create -n virtualTest python=3.10

• conda 가상환경에 접속하는 방법은 다음과 같다.

conda activate virtualTest

environment.yml

• 라이브러리 관리를 위해 아래와 같이 샘플 코드를 생성한다.

name: virtualTest
channels:
  - defaults
dependencies:
  - python=3.10
  - numpy
  - pandas
  - pip:
    - streamlit

• 실행 코드는 아래와 같다.

conda env create -f environment.yml

• 라이브러리 추가 설치를 한다.

conda install matplotlib

• 추가된 라이브러리를 추출한다.

conda env export > env_file.yml

• 파일을 확인하면 아래와 같이 복잡하게 나타난다.

• 따라서, 기존 파일에 주요 라이브러리를 추가하고 업데이트를 해준다.

conda env update --file environment.yml --prune

virtualenv

• 처음에만 virtualenv 라이브러리를 설치한다. (그 다음부터는 실행 안해도 된다.)

pip install virtualenv

• 가상환경을 생성한다.

virtualenv venv

• 가상환경에 접속한다.

source venv/Scripts/activate

• virtualenv에서는 requirements.txt 파일을 기억한다.

numpy
pandas
seaborn

• 라이브러리를 설치한다.

pip install -r requirements.txt

• 다른 라이브러리를 설치한다.

pip install scipy

• 그 이후에 다음 명령어를 통해 기존에 설치한 라이브러리를 확인한다.

pip freeze > req.txt

• 마찬가지로 requirements.txt에서 직접 관리하는 것이 더 좋다.