python에서 venv를 이용하는 간단한 튜토리얼

Python의 가상 환경(venv) 사용법

1. 가상 환경 생성하기

# Windows의 경우
python -m venv myenv

# macOS/Linux의 경우
python3 -m venv myenv

2. 가상 환경 활성화하기

# Windows의 경우
myenv\Scripts\activate

# macOS/Linux의 경우
source myenv/bin/activate

활성화되면 프롬프트 앞에 (myenv)가 표시됩니다.

1. 가상 환경에서 패키지 설치하기

# 예: requests 패키지 설치
pip install requests

# 설치된 패키지 목록 확인
pip list

2. 프로젝트에 필요한 패키지 목록 저장하기

pip freeze > requirements.txt

3. 다른 환경에서 패키지 설치하기

pip install -r requirements.txt

4. 가상 환경 비활성화하기

deactivate

• 가상 환경 삭제: 가상 환경이 더 이상 필요하지 않으면 해당 디렉토리를 삭제하면 됩니다.
• 여러 Python 버전: 시스템에 여러 버전의 Python이 설치되어 있는 경우 특정 버전의 Python을 사용하여 가상 환경을 만들 수 있습니다. 예를 들어, Python 3.9를 사용하여 가상 환경을 만들려면 python3.9 -m venv .venv 명령어를 사용합니다.

팁

• 프로젝트 디렉토리에 .venv와 같은 이름으로 가상 환경을 만들면 Git 저장소에 해당 디렉토리를 추가하지 않도록 .gitignore 파일에 .venv를 추가하는 것이 좋습니다.

가상 환경을 사용하면 다음과 같은 장점이 있습니다:

• 프로젝트별로 독립된 Python 환경을 유지할 수 있습니다
• 패키지 버전 충돌을 방지할 수 있습니다
• 다른 개발자와 동일한 환경을 쉽게 공유할 수 있습니다

가상 환경을 생성할 때 특정 버전의 Python을 지정하는 방법

1. 특정 버전의 Python 실행 파일을 직접 지정하기

# Python 3.8을 사용하여 가상 환경 생성
/usr/local/bin/python3.8 -m venv myenv

# Windows의 경우
C:\Python38\python.exe -m venv myenv

2. pyenv를 사용하는 방법

# pyenv 설치 (macOS)
brew install pyenv

# 특정 Python 버전 설치
pyenv install 3.8.12

# 해당 버전을 사용하여 가상 환경 생성
pyenv local 3.8.12
python -m venv myenv

1. conda를 사용하는 방법

# 특정 Python 버전으로 환경 생성
conda create -n myenv python=3.8

# 환경 활성화
conda activate myenv

2. 이미 생성된 가상 환경의 Python 버전 확인하기

# 가상 환경 활성화 후
python --version

추가로 알아두면 좋은 점:

• 시스템에 설치되지 않은 Python 버전은 사용할 수 없습니다
• pyenv나 conda를 사용하면 여러 Python 버전을 쉽게 관리할 수 있습니다
• requirements.txt에 Python 버전을 명시하는 것이 좋습니다 (예: python_version >= "3.8")