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Ubuntu Server 20.04 arm64에 Miniconda 설치하고 Visual Studio Code와 연동하는 방법을 다룹니다. 

2021. 11. 27  최초작성



참고 

https://varhowto.com/install-miniconda-ubuntu-20-04/ 




1. 설치를 할 때 사용할 최신버전 설치 쉘스크립트를 다운로드합니다.

$ wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh



2. 쉘스크립트의 퍼미션을 실행가능하도록 변경합니다.

$ chmod +x Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh



3. 쉘 스크립트 실행하여 설치합니다. 엔터 혹은 yes만 입력하면 됩니다.  conda init 물어볼 때 반드시 yes 해줘야 합니다. 

$ ./Miniconda3-latest-Linux-aarch64.sh



4. Miniconda 실행 파일 위치를  path 환경변수에 추가합니다.  

 

~/.bashrc 파일을 열어서

$ nano ~/.bashrc

 

파일 끝에 다음 내용을 추가합니다. webnautes는 사용중인 아이디로 변경하세요. 

export PATH=/home/webnautes/miniconda3/bin:$PATH

 

환경변수 PATH 설정을 바로 반영되도록 합니다. 

$ source ~/.bashrc

 

터미널에서 conda를 실행하면 에러가 나지 않아야 합니다. 



5. 이 부분은 진행안해도 됩니다. 참고하세요.  

 

파이썬 프로젝트들이 추가되는 위치가 디폴트로 /home/사용자 아이디/miniconda3 아래로 지정되어 있습니다.  

 

다음처럼 프로젝트가 저장될 위치를 지정하면 홈디렉토리의 .condarc 파일에 추가되며 해당 위치에 프로젝트 폴더가 생성됩니다.  

webnautes는 사용중인 아이디로 변경하세요. 

 

$ mkdir ~/work

$ conda config --append envs_dirs /home/webnautes/work

 

디폴트 위치로 다시 돌리려면 다음처럼 제거하면 됩니다. 

$ conda config --remove envs_dirs  /home/webnautes/work



6. 사용할 파이썬 버전 3.7으로 지정하여 newenv라는 이름의 가상환경 생성합니다. 

디폴트 경로  /home/사용자 아이디/miniconda3 또는 5번에서 지정한 위치에 newenv 디렉토리를 생성하여 가상환경을 만듭니다.  

가상환경을 위한 패키지, 파이썬 등이 설치됩니다. 

$ conda create -n newenv python=3.7



가상환경 리스트에 newenv가 추가되고 그 옆에  가상환경 경로가 출력됩니다.  

$ conda env list

# conda environments:

#

base                  *  /home/webnautes/miniconda3

newenv                   /home/webnautes/miniconda3/envs/newenv



7. conda activate 다음에 가상환경 이름을 적어주어 가상환경을 활성화합니다. 가상환경 이름이 앞에 출력됩니다. 

webnautes@webnautesPC:~$ conda activate newenv

(newenv) webnautes@webnautesPC:~$ 



다음과 같은 에러가 발생할 수 있습니다. 

webnautes@webnautesPC:~$ conda activate newenv

CommandNotFoundError: Your shell has not been properly configured to use 'conda activate'.
To initialize your shell, run

    $ conda init <SHELL_NAME>

Currently supported shells are:
  - bash
  - fish
  - tcsh
  - xonsh
  - zsh
  - powershell

See 'conda init --help' for more information and options.

IMPORTANT: You may need to close and restart your shell after running 'conda init'.



아래 링크에 나온대로 진행하면 됩니다. 

https://somjang.tistory.com/entry/Anaconda-CommandNotFoundError-Your-shell-has-not-been-properly-configured-to-use-conda-activate-해결-방법  



홈디렉토리로 이동후 다음처럼 실행합니다. 

 

$ cd ~

$ source ~/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh



다시 해보면 정상적으로 동작합니다.

 

webnautes@webnautesPC:~$ conda activate newenv

(newenv) webnautes@webnautesPC:~$ 



8. 가상환경을 다음처럼 비활성화합니다. 앞에 붙어있던 가상환경 이름이 사라집니다. 

(newenv) webnautes@webnautesPC:~$ conda deactivate

webnautes@webnautesPC:~$ 



참고로 다음처럼 newenv라는 이름의 가상환경을 삭제합니다. 

$ conda env remove -n newenv



가상환경 리스트에서 newenv 가상환경이 제거된 것을 볼 수 있습니다. 

$ conda env list

# conda environments:

#

base                  *  /home/webnautes/miniconda3



9. Visual Studio Code 설치 방법은 다음 포스트를 참고하세요

 

Ubuntu Server 20.04 Arm64에 Visual Studio Code 설치하기

https://webnautes.tistory.com/1584 



10. 다음처럼 work 폴더를 생성한 후,  해당 디렉토리로 이동하여 code .으로 실행하면 해당 디렉토리를 열면서 Visual Studio Code가 실행됩니다. 

$ mkdir ~/work

$ cd ~/work

$ code .



파일을 하나 생성하여 다음 코드입력합니다. 

테스트를 해보기 위해 작성한 간단한  numpy를 사용하는 코드입니다.

 

import numpy as np

 

a = np.array([1, 2, 3])

 

print(a)



파이썬 코드를 Visual Studio Code에서 첨 사용하는 거라면 오른쪽아래에 다음과 같은 메시지 박스가 보입니다. 

Install을 클릭하여 설치합니다.

 




Control + Shift + P를 누르고 interpreter를 입력하여  메뉴에서 Python:Select Interpreter를 선택합니다. 




파이썬 인터프리터 목록에서 새로 생성한 가상 환경 이름을 찾아 선택합니다. 

여기에선 newenv:conda입니다. 

 



메뉴에서 View > Terminal을 선택하거나 Control + `를 누르면  newenv 가상환경이 자동으로 활성화 된것을 볼 수 있습니다. 

이곳에 newenv 가상환경을 위한 패키지를 설치할 수 있습니다.

 

참고로 `는 맥북 키보드의 왼쪽 위에 있는 ~ 표시가 있는 키입니니다. 

 



이 터미널에서 앞에서 입력한 코드에서 사용한 numpy 패키지를 설치합니다. 

 

pip install numpy



pip list 명령으로 현재 사용중인 newenv 가상환경에 설치된 패키지 목록을 볼 수 있습니다. 

좀전에 설치한 numpy도 보입니다. 

 

가상 환경별로 패키지가 따로 관리됩니다.

가상환경에 저장된 패키지 목록을 텍스트로 저장하여 다른 곳에 한번에 설치하는 방법도 있습니다. 여기에선 다루지 않습니다. 

 



9. 마우스 우클릭하여 Run Python File In Terminal을 선택하여 실행합니다. 

정상적으로 완료되면 다음처럼 보입니다. 

 

문제 없다면 넘파이 배열의 값 [1 2 3]이 출력됩니다.

 



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해본 것을 문서화하여 기록합니다.
부족함이 있지만 도움이 되었으면 합니다.


포스트 작성시에는 문제 없었지만 이후 문제가 생길 수 있습니다.
질문을 남겨주면 가능한 빨리 답변드립니다.


제가 쓴 책도 한번 검토해보세요 ^^

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