[Anaconda] Install Anaconda3, Jupyter notebook with CLI

파이썬, 아나콘다, 주피터 노트북은 데이터 과학 및 소프트웨어 개발 분야에서 필수적인 도구입니다. 이들을 CLI(Command Line Interface)를 통해 간편하게 설치하는 방법을 알아보겠습니다. CLI를 사용하여 설치하는 것은 서버환경이나 원격 환경에서 유용하며, 각 도구의 최신 버전을 쉽게 설치하고 관리할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 분석 및 개발 작업을 보다 효율적으로 수행할 수 있습니다. CLI를 통해 이러한 도구들을 설치하는 방법은 많은 사람들에게 유용할 것입니다.

아나콘다(Anaconda)

아나콘다는 Python 등의 프로그래밍 언어를 위한 오픈 소스 패키지 관리 및 환경 관리 시스템입니다.

주로 데이터 분석, 머신러닝, 딥러닝 등의 작업을 쉽게 시작하고 관리하기 위해 사용됩니다.

아나콘다를 설치하면 다양한 라이브러리들이 미리 설치된 가상 환경을 손쉽게 구축할 수 있습니다.

 

아나콘다의 핵심은 Conda라는 패키지 관리자입니다. Conda를 사용하면 Python을 비롯한 다양한 패키지들을 손쉽게 설치, 업데이트, 제거할 수 있습니다. 또한 패키지 간의 의존성 관리를 자동으로 처리하여 환경 설정을 간편하게 할 수 있습니다.

아나콘다를 사용하면 여러 프로젝트나 작업에 필요한 서로 다른 환경을 쉽게 구축할 수 있습니다. 가상 환경을 사용하여 각 프로젝트에 필요한 패키지와 라이브러리를 격리된 환경에서 관리할 수 있습니다.

 또한, 아나콘다 배포판은 데이터 분석과 머신러닝 등에 필요한 수많은 패키지와 도구를 포함하고 있습니다. Numpy, Pandas, Matplotlib, Scikit-learn 등의 주요 패키지뿐만 아니라 주피터 노트북 등 통합 개발 환경도 함께 제공됩니다.

주피터 노트북(Jupyter Notebook)

주피터 노트북은 대화형으로 코드를 작성하고 실행할 수 있는 웹 기반의 통합 개발 환경입니다.

주로 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 등의 작업에서 사용됩니다. 

주피터 노트북은 코드뿐만 아니라 텍스트, 그림, 수식 등을 하나의 문서로 통합하여 작업할 수 있는 도구입니다.

 

주피터 노트북은 코드를 셀 단위로 실행할 수 있습니다. 이는 코드를 작성하고 실행하면서 중간 결과를 확인하거나 실험적인 작업을 진행하는데 유용합니다.  코드 셀과 함께 텍스트 셀을 사용하여 문서화할 수 있습니다. 또한, 이미지, 그래프, 수식 등을 표현할 수 있는 다양한 마크다운 기능을 제공합니다. Python의 시각화 라이브러리를 사용하여 인터랙티브 한 그래프 및 차트를 생성하고 노트북 안에서 시각적으로 확인할 수 있습니다. Github 등과 연동하여 노트북을 저장하고 공유할 수 있고, HTML, PDF, Markdown 등 다양한 형식으로 내보내기가 가능합니다. 주피터 노트북은 코드 작성과 동시에 문서 작업을 효과적으로 할 수 있어 데이터 분석, 머신러닝, 모델 개발, 교육 등 다양한 분야에서 사용되고 있습니다.

 

CLI에서 Anaconda3 설치 및 주피터 노트북 설치

1. Add user

서버의 계정을 추가하는 작업입니다. 이미 계정이 생성되어 있다면 생략하면 됩니다.

# 모든 사용자 확인
$ cat /etc/passwd

# 사용자 추가
$ useradd jiyun

# 비밀번호 설정
$ passwd jiyun

 

2. Install Anaconda3

Anacoda3 설치 파일 다운로드를 통해 Anaconda를 설치하는 과정입니다.

# 설치할 경로로 이동
# 내 계정의 홈 디렉토리에 설치를 추천합니다.
$ cd home/jiyun

# 리눅스 yum 환경 업데이트
$ yum update

# Anaconda3 python3.8 설치파일 다운로드
# python3.9 ) wget  https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.05-Linux-x86_64.sh
$ wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

# Anaconda 설치
$ sh Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh
    # license : yes
    # anaconda3 설치 경로 입력 or Enter
    # 환경변수 설정 : yes

# 환경변수 설정 확인
# vi 설치
# apt-get update 
# apt-get install vim
$ vi ~/.bashrc
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/home/jhlee92/anaconda3/bin/conda' 'shell.bash' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/home/jhlee92/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/home/jhlee92/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/home/jhlee92/anaconda3/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

# Anaconda 설치 활성화
$ source ~/.bashrc

# python 버전확인 , 3.8 나오면 성공!
$ python
Python 3.8.3 (default, Jul  2 2020, 16:21:59) 
[GCC 7.3.0] :: Anaconda, Inc. on linux
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.

# 설치파일 삭제
rm Anaconda3-2020.07-Linux-x86_64.sh

 

3. Install Jupyter notebook

아나콘다 설치 후 주피터 노트북 사용이 가능하도록 설치합니다.

# python
$ python

>>> from notebook.auth import passwd
>>> passwd()
''' Enter password: '''
>>> abcd1234!
''' Verify password: '''
>>> abcd1234!

# 해시값 복사
# argon2 ~ bSh5lZPVhU

>>> exit()

# conda update
$ conda update conda

# Jupyter 환경설정
# jupyter notebook --generate-config
$ vi /home/jiyun/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

# 환경 설정 파일 수정 (/찾을 문자열 입력 -> insert)
# 접속 가능한 ip 설정
c.NotebookApp.ip = ‘0.0.0.0’

# 사용할 디렉토리 경로
c.NotebookApp.notebook_dir = ‘/home/jiyun’

# 앞에서 만든 패스워드 해시값 넣기
c.NotebookApp.password = ‘argon2 ~ bSh5lZPVhU’

# 접속 포트 번호
c.NotebookApp.port = 12345

# 크롬 사용 설정
c.NotebookApp.browser ='open -a /Applications/Google\ Chrome.app %s'

 

4. Run Jupyter notebook

주피터 노트북이 상시 실행되도록 설정합니다.

# jupyter notebook 상시 실행
$ nohup jupyter notebook &

 

5. Delete Jupyter notebook

주피터 노트북을 제거하는 방법을 설명합니다. 필요시 사용하면 됩니다.

#jupyter를 완전히 제거합니다.

$ pip install pip-autoremove
$ pip-autoremove jupyter -y
$ pip-autoremove jupyter-core -y
 

#그 실행 후
$ pip freeze | grep jupyter
... # package-name 출력됨


$ pip uninstall {package-name}   //pip freeze | grep jupyter에 출력되는게 없을때까지

 

결론적으로, 이러한 방법을 통해 사용자는 간편하게 필요한 도구를 설치하고 최신 버전을 유지할 수 있습니다. 또한 CLI를 활용하면 자동화된 스크립트를 작성하여 여러 환경에서 동일한 설치 과정을 반복할 수 있습니다. 이를 통해 데이터 과학 및 소프트웨어 개발 작업을 효율적으로 수행할 수 있으며, 시간과 노력을 절약할 수 있습니다. 따라서 CLI를 활용하여 파이썬, 아나콘다, 주피터 노트북을 설치하는 방법은 데이터 과학자 및 개발자들에게 매우 유용합니다.