파이썬 가상환경 원리와 비교
2024/08/11: 초안 작성
2024/08/18: 비교 표 작성
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목차
요약
파이썬 가상 환경 도구 비교
| 기능/도구 | venv | virtualenv | virtualenvwrapper | pyenv | conda | poetry |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 기본 기능 | 가상 환경 생성을 위한 핵심 파이썬 모듈 | 격리된 환경 생성을 위한 서드파티 라이브러리 | 보다 쉬운 관리를 위한 virtualenv 확장 | 여러 파이썬 버전과 가상 환경 관리 | 환경 및 패키지 관리와 여러 언어 지원 | 프로젝트 종속성 및 가상 환경 관리 |
| 설치 | 기본 제공(Python 3.3 이상) | pip를 통한 설치 필요 | pip를 통한 설치 필요 | 설치 및 설정 필요 | 설치 필요, 일반적으로 Anaconda를 통한 설치 필요 | pip를 통한 설치 필요 |
| Python 버전 관리 | 불가능 | pyenv 통합을 통해 제한적 | pyenv 통합을 통해 제한적 | 가능 | 가능 | 불가능 |
| 다국어 지원 | 지원하지 않음 | 지원하지 않음 | 지원하지 않음 | 지원하지 않음 | 지원함 | 지원하지 않음 |
| 환경 활성화 | source env/bin/activate | source env/bin/activate | workon <env_name> | pyenv activate <env_name> | conda activate <env_name> | poetry shell or automatic via poetry run |
| 환경 생성 | python -m venv <env_name> | virtualenv <env_name> | mkvirtualenv <env_name> | pyenv virtualenv <version> <env_name> | conda create -n <env_name> | poetry init and poetry install |
| 격리 수준 | 파이썬 패키지만 | 파이썬 패키지만 | 파이썬 패키지만 | 파이썬 버전 및 패키지 | 전체(언어, 버전, 패키지) | 파이썬 패키지만 |
| 패키지 관리 | pip 사용 | pip 사용 | pip 사용 | pip 사용, virtualenv과 통합 가능 | conda 및 pip 사용 | 내장 패키지 관리자 사용 |
| 글로벌 대 로컬 환경 | 로컬 전용 | 로컬 전용 | 글로벌 및 로컬 모두 관리 | 로컬 전용 | 글로벌 및 로컬 모두 관리 | 로컬 전용 |
| 사용 용이성 | 기본 | 보통 | 높음 | 보통 | 높음 | 높음 |
| 환경 변수 | 자동 관리 없음 | 자동 관리 없음 | 자동 관리 | 자동 관리 없음 | 자동 관리 | 자동 관리 없음 |
| 프로젝트별 환경 | 지원하지 않음 | 지원하지 않음 | 지원하지 않음 | pyenv-virtualenv 플러그인을 통해 지원함 | 지원함 | 지원함 |
| IDE와의 통합 | 기본 | 보통 | 보통 | 좋음 | 우수 | 우수 |
| 크로스 플랫폼 지원 | 지원 | 지원 | 지원 | 지원 | 지원 | 지원 |
| 가상 환경 크기 | 작음 | 작음 | 작음 | 작음 | 클 수 있음(종속성 포함) | 작음 |
| 환경 재현성 | requirements.txt 의존 | requirements.txt 의존 | requirements.txt 의존 | requirements.txt 의존 | 환경 재현성 reproducibility을 위해 environment.yml 사용 | pyproject.toml 및 poetry.lock 사용 |
| 시스템 파이썬과 함께 사용 | 사용 | 사용 | 사용 | 사용 | 사용하지 않음(별도의 환경 필요) | 사용 |
| 파이썬이 아닌 패키지 지원 | 지원하지 않음 | 지원하지 않음 | 지원하지 않음 | 지원하지 않음 | 지원함 | 지원하지 않음 |
- 파이썬 가상 환경은 다양한 도구와 방법을 사용하여 만들 수 있으며, 각각 고유한 기능, 이점 및 사용 사례가 있음.
여기서는 가장 많이 사용되는 방법인 venv, virtualenv, virtualenvwrapper, pyenv, conda, poetry를 비교
- 각 도구는 고유한 강점을 가지고 있으며 다양한 사용 사례에 적합. 적합한 도구를 선택하는 것은 특정 요구 사항, 워크플로, 프로젝트의 복잡성에 따라 달라짐.
어쨌든 적합한 도구를 선택해야
- 간단한 프로젝트의 경우: 기본적인 격리가 필요한 소규모 프로젝트에는 venv로 충분
- 고급 Python 프로젝트의 경우: VM 또는 pyenv는 복잡한 설정을 위한 더 많은 기능을 제공
- 데이터 과학: conda는 과학 패키지 및 비파이썬 종속성에 대한 광범위한 지원을 제공
최신 파이썬 프로젝트: poetry는 최신 개발 관행에 중점을 두고 종속성 관리를 간소화
- venv: Python 3.3 이상의 간단한 기본 제공 환경 관리에 가장 적합
- virtualenv: venv보다 더 많은 유연성과 옵션을 제공하며, 이전 Python 버전을 지원
- virtualenvwrapper: 보다 사용자 친화적인 인터페이스로 여러 가상 환경의 관리를 간소화
- pyenv: 특히 개발 환경에서 여러 Python 버전을 관리하고 격리된 환경을 만드는 데 이상적
- conda: 환경 및 종속성 관리를 위한 종합적인 도구로, 패키지 관리 기능이 있어 특히 데이터 과학 및 머신 러닝 프로젝트에 적합
- poetry: 환경 관리, 종속성 해결, 패키징을 단일 도구로 통합
- venv
- 격리된 Python 환경을 만들기 위해 Python 3.3 이상에 포함된 경량 도구
- 사용법: 최소한의 설정으로 기본적인 환경 관리에 적합합니다.
제한 사항: 고급 기능 및 다국어 지원이 부족합니다.
- 설치: Python 3.3 이상에서는 설치가 필요하지 않습니다.
- Python 버전: Python 인터프리터와 동일한 버전을 사용합니다.
- 환경 관리: 가상 환경을 만들고, 활성화하고, 삭제하는 기본 명령어를 제공합니다.
- 사용 용이성: 간단하고 직관적입니다.
- 격리: 시스템 전체 패키지로부터 적당한 수준의 격리를 제공합니다.
- 종속성 관리: pip를 사용하여 관리합니다.
- virtualenv
- 오래되고 널리 사용되는 도구로, 추가 기능으로 venv를 확장함.
- 사용 방법: venv보다 더 강력하며 이전 Python 버전을 지원합니다.
제한 사항: 별도의 설치가 필요하며 다국어 지원이 부족합니다.
- 설치: pip install virtualenv를 통해 설치해야 합니다.
- Python 버전: 지정한 경우 다른 Python 버전으로 환경을 만들 수 있습니다.
- 환경 관리: 특정 Python 인터프리터로 환경을 만드는 등 venv에 비해 더 많은 옵션이 있습니다.
- 사용 편의성: venv보다 유연하지만 추가 명령이 필요합니다.
- 격리: 높은 격리 기능을 제공합니다.
- 종속성 관리: pip를 사용하여 관리합니다.
- virtualenvwrapper
- 설명: 더 나은 환경 관리를 위한 virtualenv의 확장 프로그램입니다.
- 사용법: 여러 환경을 쉽게 관리할 수 있는 명령을 제공합니다.
제한 사항: 가상 환경 및 추가 설정이 필요합니다.
- 설치: pip install virtualenvwrapper를 통해 설치해야 합니다.
- 파이썬 버전: 환경 생성을 위해 virtualenv를 사용합니다.
- 환경 관리: 환경을 쉽게 만들고, 삭제하고, 환경 간에 전환할 수 있는 명령(mkvirtualenv, rmvirtualenv, workon)을 추가합니다.
- 사용 편의성: 여러 환경에서의 작업을 간소화합니다.
- 격리: 높은 격리 기능을 제공합니다.
- 종속성 관리: pip를 사용하여 관리합니다.
- pyenv
- 여러 Python 버전을 관리하고 격리된 환경을 만들기 위한 도구입니다.
- 사용법: 다양한 Python 버전이 필요한 프로젝트에 이상적입니다.
제한 사항: 패키지가 아닌 Python 버전 관리에 중점을 둡니다.
- 설치: pyenv 및 선택적으로 pyenv-virtualenv의 설치 및 설정이 필요합니다.
- 파이썬 버전: 여러 Python 버전을 관리하고 버전 간에 전환할 수 있습니다.
- 환경 관리: 고급 관리 기능으로 다양한 Python 버전과 환경 간에 원활하게 전환할 수 있습니다.
- 사용 편의성: 더 복잡하고 여러 도구를 통합합니다.
- 격리: 높은 격리 기능을 제공합니다.
- 종속성 관리: pip를 사용하여 관리합니다.
- conda
- Python 및 기타 언어를 위한 강력한 패키지 관리자이자 환경 관리자입니다.
- 사용법: 다국어 지원이 필요한 데이터 과학 및 머신 러닝 프로젝트에 가장 적합합니다.
제한 사항: 환경 규모가 더 크고 복잡합니다.
- 설치: 아나콘다 또는 미니콘다 배포가 필요합니다.
- Python 버전: 여러 Python 버전을 관리하며 다양한 버전의 환경을 만들 수 있습니다.
- 환경 관리: 고급, 패키지 관리와 환경 관리가 하나의 도구에 포함되어 있습니다.
- 사용 편의성: 사용자 친화적이며, 특히 데이터 과학 워크플로우에 적합합니다.
- 격리: 높은 격리 기능을 제공합니다.
- 종속성 관리: 콘다 패키지와 pip를 사용하여 관리합니다.
- poetry
- 패키지 관리와 환경 생성을 간소화하는 종속성 관리 도구입니다.
- 사용법: Python 프로젝트를 위한 사용하기 쉬운 명령어와 자동 환경 처리를 제공합니다.
제한 사항: Python에 중점을 두며, Python이 아닌 패키지는 지원하지 않습니다.
- 사용법: 종속성을 관리하고 가상 환경을 자동으로 생성합니다.
- 설치: 설치: pip 또는 설치 스크립트를 통해 설치합니다.
- 격리: 각 프로젝트에는 고유한 환경과 종속성 트리가 있습니다.
- 장점: 잠금 파일로 통합 종속성 관리. 종속성을 자동으로 해결합니다. 패키지와 환경을 모두 원활하게 관리합니다.
- 단점: 의견 구조에 적응이 필요할 수 있습니다. 간단한 프로젝트에는 과할 수 있습니다.
Poetry의 강점 및 사용 사례
종속성 관리: Poetry는 복잡한 종속성 그래프를 해결하고, 프로젝트의 종속성을 최신 상태로 유지하고, 여러 환경에서 재현성을 보장하는 잠금 파일(poetry.lock)을 생성하는 등 종속성 관리에 탁월한 기능을 제공합니다.
프로젝트 관리: Poetry는 Python 프로젝트 관리를 위한 올인원 솔루션을 제공합니다. 프로젝트의 구조 설정, pyproject.toml 파일의 종속성 정의부터 PyPI에 패키지 게시까지 모든 것을 처리합니다.
가상 환경 처리: Poetry는 가상 환경을 자동으로 생성하고 관리하므로 환경을 수동으로 설정하거나 활성화할 필요 없이 개발에만 집중할 수 있습니다.
재현성: 콘다와 마찬가지로 Poetry는 재현성을 강조합니다. pyproject.toml 및 poetry.lock 파일을 사용하면 다양한 컴퓨터와 환경에서 프로젝트를 안정적으로 재현할 수 있습니다.
최신 개발 관행: Poetry는 파이썬 생태계 전반에서 점점 더 많이 채택되고 있는 pyproject.toml 표준을 수용하여 최신 파이썬 개발에 맞게 조정되었습니다.
[참고자료]