Anaconda 仮想環境構築

Anaconda 仮想環境作成手順

【概要】

　Anacondaで仮想環境を構築する方法を説明します。

【環境】

• OS：Windows
• Anaconda ：4.12.0

目次

1. はじめに
2. 仮想環境新規作成手順
3. コマンドまとめ

1.はじめに

root(base)環境ではダメなのか

結論、ダメではありません。
それでは、なぜ仮想環境を作成するのかと言いますと、
Pythonにはたくさんのパッケージ(ライブラリ)があります。
取り込んだパッケージのバージョンによって、動作しない場合が発生します。

（例）
　※パッケージの名前を仮にKariLibraryとします。
　Pythonのバージョンが3.9だとKariLibraryは正常に動かない
　Pythonのバージョンが3.6だとKariLibraryは正常に動く

といったことが起きます。
そんな時にroot環境のPythonのバージョンを都度変えていると
毎回Pythonのバージョンを確認する必要や、
Pythonのバージョンに合わせてパッケージもどれなら使えるかを
確認することは面倒ですよね。何より管理が難しくなります。

そこで登場するのが仮想環境です。
PCの中に疑似的なコンピュータを作成することで、
バージョンの管理がしやすくなります。

（例）
　仮想環境A：Pythonを3.9、WEBアプリを作成するDjangoの環境
　仮想環境B：Pythonを3.6、機械学習を勉強するための環境

このように仮想環境を作成することで、環境の切り替えだけで
すぐにその環境が使えるようになります。

それでは早速、仮想環境を作成してみましょう。

2.仮想環境新規作成手順

• Anaconda Promptを起動します。
  ※Anaconda Powershell Promptではないです。

Anacondaのインストールは別記事に記載していますので、
良ければ参考にしてみてください。

先頭に「(base)」と書かれているのがインストール時に作成されるroot環境で、どの環境を使っているかをここで判断することができます。

• 次に仮想環境を作成するコードを入力するのですが、
  入力するパターンをここでは3つ紹介します。

　■パターン①（Pythonを最新のバージョンで環境を作成）

conda create -n training_env python

-n は --name でも可。
「training_env」の部分を任意の名前に変えてください。

　■パターン②（Pythonのバージョンを指定して環境を作成）

conda create -n training_env python=3.6

「python=X.X」とすることで取り込むPythonのバージョンを指定できます。

　■パターン③（root環境のデフォルト時と同様の環境を作成）

conda create -n training_env anaconda

• 作成した環境に切り替える
  
  作成が完了したら図のような結果が返ってきます。
  返ってきた結果にも書かれていますが、
  環境の切り替えにはこちらのコードを入力します。

conda activate training_env
# activate training_env でも可

実行したらプロンプトの先頭が(base)から(切り替えた環境名)に変わります。

これで仮想環境の作成はできましたので、
後はお好きなように環境をアレンジしてみてください。
Windows -> スタート -> Anaconda3(64-bit) に
「Anaconda Prompt (training_env)」が新しく出来るので、
そちらを起動すると始めからtraining_envの環境に入った状態で
プロンプトを起動することができます。

3. コマンドまとめ

• 仮想環境作成

conda create -n [name] python=X.X

• 仮想環境削除

conda remove -n [name] --all

• 仮想環境一覧

conda list -e
# -e は --env でも可

• 仮想環境のアクティブ化

conda activate [name]

• 仮想環境の非アクティブ化(仮想環境から抜け出したいとき)

conda deactivate

• パッケージの一覧

conda list

• パッケージのインストール

conda install [package_name] == X.X.X
# X.X.X 部分にバージョンを指定

• パッケージのアンインストール

conda uninstall [package_name]

• パッケージの検索

conda search [package_name]

• パッケージの更新

conda update --all          # 全部のパッケージを更新
conda update [package_name] # 指定したパッケージのみ更新

# 環境も指定する場合
conda update -n [env_name] --all
conda update -n [env_name] [package_name] 

終わり。