Miniconda

개요

Miniconda는 Anaconda Distribution의 최소 설치 버전으로, conda 패키지 관리자와 Python, 그리고 이들이 의존하는 패키지들, 그리고 소수의 유용한 패키지만을 포함하는 무료 경량 설치 프로그램이다¹.

주요 특징

경량 설치

• Miniconda는 약 400MB의 디스크 공간만 필요한 반면, Anaconda는 약 3GB가 필요하다
• 필요한 패키지만 선택적으로 설치할 수 있어 깔끔한 환경 유지가 가능하다

Conda 패키지 관리자

Conda는 패키지 관리자이자 환경 관리자로 작동하며, 다음과 같은 기능을 제공한다:

• 공개 저장소에서 수천 개의 패키지에 접근 가능
• conda-forge, bioconda 등 다양한 채널에서 패키지 설치 가능
• 언어에 구애받지 않는 시스템 수준의 바이너리 패키지 및 환경 관리

명령줄 인터페이스

Miniconda는 명령줄 인터페이스(CLI)를 제공하며, Anaconda에 포함된 Navigator GUI는 포함되어 있지 않다.

Anaconda vs Miniconda

특징	Miniconda	Anaconda
설치 크기	~400MB	~3GB
사전 설치 패키지	최소한의 패키지	1,500개 이상의 패키지
인터페이스	명령줄(CLI)	명령줄 + GUI(Navigator)
대상 사용자	숙련된 사용자, 최소 환경 선호	초보자, 즉시 사용 가능한 환경 선호

선택 가이드

Miniconda를 선택하는 경우:

• 필요한 패키지를 정확히 알고 있는 경우
• 깔끔하고 최소한의 환경을 유지하고 싶은 경우
• 디스크 공간이 제한적인 경우
• 숙련된 Python 개발자

Anaconda를 선택하는 경우:

• 다양한 패키지를 탐색하고 싶은 초보자
• 즉시 사용 가능한 포괄적인 솔루션이 필요한 경우
• GUI를 통한 패키지 관리를 선호하는 경우

설치 및 설정

설치

1. anaconda.com/download에서 최신 설치 프로그램 다운로드
2. 운영체제에 맞는 설치 프로그램 실행
3. 로컬 사용자로 설치 (관리자 권한 불필요)
4. Windows의 경우 PATH에 추가하지 않는 것을 권장

설치 확인

conda list

conda가 올바르게 설치되었다면 설치된 패키지 목록이 표시된다.

가상 환경 관리

가상 환경은 프로젝트별로 Python과 패키지의 독립적인 설치 환경을 제공한다. 이를 통해 패키지 버전 충돌을 방지하고 프로젝트 재현성을 보장할 수 있다.

기본 명령어

환경 생성

# 기본 환경 생성
conda create --name myenv
 
# 특정 Python 버전 지정
conda create -n myenv python=3.9
 
# 패키지와 함께 생성
conda create -n myenv scipy nodejs

환경 활성화/비활성화

# 활성화
conda activate myenv
 
# 비활성화
conda deactivate

환경 관리

# 환경 목록 확인
conda info --envs
conda env list
 
# 특정 환경의 패키지 목록
conda list -n myenv
 
# 환경 삭제
conda remove --name myenv --all

환경 공유

# 환경 내보내기
conda export > environment.yml
 
# 환경 파일로부터 생성
conda env create -f environment.yml

베스트 프랙티스

1. Base 환경 사용 금지: base 환경을 직접 사용하지 말고, 항상 프로젝트별 가상 환경을 생성한다²
2. 동시 설치: 필요한 모든 패키지를 한 번에 설치한다. 하나씩 설치하면 의존성 충돌이 발생할 수 있다
3. conda 우선, pip는 필요시: 먼저 conda로 패키지를 설치하고, conda에 없는 경우에만 pip를 사용한다
4. 환경 파일 관리: 재현성을 위해 environment.yml 파일로 환경을 관리한다
5. 크로스 플랫폼 호환성: 다른 플랫폼에서 사용할 환경을 내보낼 때는 --from-history 플래그를 사용한다

권장 워크플로우

1. 새 프로젝트를 위한 가상 환경 생성
2. 환경 활성화
3. 필요한 패키지 설치
4. 재현성을 위해 환경 파일 내보내기

주요 사용 사례

• 경량 Python 환경: 최소한의 설치로 시작하여 필요한 패키지만 추가
• 데이터 과학 프로젝트: 프로젝트별로 독립된 패키지 환경 구성
• 개발 환경 관리: 다양한 Python 버전과 패키지 조합 테스트
• CI/CD 파이프라인: 빠른 설치가 필요한 자동화 환경

참고 자료

• Miniconda 공식 문서
• Conda 사용자 가이드 - 환경 관리
• Conda 공식 문서

Footnotes

1. Anaconda. “Miniconda Documentation”. https://www.anaconda.com/docs/getting-started/miniconda/main ↩

2. Best practice 권장사항으로, base 환경 대신 독립된 가상 환경 사용을 강조 ↩