310.10 a

Description: Let's take a look at the basics of the conda environment. Creating environments, searching for environments.

#300#Applications#310#Development_Environment#310.10#Conda#310.10 a#Conda_base

conda create --name myenv: Creates a new environment named 'myenv'.
conda activate myenv: Activate the environment 'myenv'.
conda deactivate: Exit the current environment.
conda env list: List all installed conda environments.
conda remove --name myenv --all: Deletes the 'myenv' environment.

conda list?
pip의 경우 파이썬 패키지 관리자로서 파이썬 관련된 패키지가 보임
conda list는 conda 가상환경에 설치된 모든 언어의 패키지가 보임

conda install을 통해 설치된 패키지가 주로 보임(pip install과같이 다른 곳에서 설치된 패키지도 보이나 모든 패키지가 보이는 것은 아님)
conda 패키지제공자를 통해 다운로드 하기에 일관성 제공 가능.
예를 들어 pip install torch할경우 pip버전에따라 설정이나 다운로드 위치가 달라질 수 있는 부분을 conda install pytorch시 어느 conda에서나 동일한 torch 제공.
추가로 torch를 위해 설치되는 패키지들또한 conda list에 등록됨. 단 pip list를 통해 pytorch가 보이진않음

생각 해 볼점

conda와 pip 패키지가 둘다 있는데 버전이 다른경우
conda에만 있는 경우
pip 패키지에만 있는 경우

패키지 사용이 위와같이복잡하게 조건이 걸릴 수 있어서 conda 환경에서는 conda install을 통해서만 패키지 설치하는 것이 적합함.
그렇다고 conda install 만 하면 되나? 또 그것도 아님. 요즘과 같이 colab으로 환경을 제공할 경우 conda가 아닌 !pip install과 같이 패키지를 설치하기에


트러블 슈팅
conda activate 안 먹힘

conda-script.py: error: argument COMMAND: invalid choice: 'activate' (choose fro m 'clean', 'compare', 'config', 'create', 'info', 'init', 'install', 'list', 'no tices', 'package', 'remove', 'uninstall', 'rename', 'run', 'search', 'update', ' upgrade', 'doctor', 'content-trust', 'env')

여러 시도 후 환경에 영향이라 판단. 구글링
https://stackoverflow.com/questions/53995171/anaconda-conda-error-argument-command-invalid-choice-when-trying-to-update-pa

 **conclusion, a brief summary:**

1. Initialisation


conda init <shell-name> # e.g., zsh or bash

사용했던 conda 명령어


확인용
conda env list

환경 제거용
conda remove --name mydjango --all
conda remove --name <conda env> --all

환경생성
conda create -n mydjango
conda create -n <conda env>

환경 활성화
conda activate mydjango
conda activate <conda env>

첫 시작시
conda init
conda init bash

패키지 다운로드
conda install pytorch
conda install <package 1> ... <package n>
conda install pytorch torchvision -c pytorch


콘다 환경 파일로 출력
conda env export > py39.yaml
conda env export > <file name>