[설치] pipenv로 pyenv 뽕 뽑기

원본 게시글: https://velog.io/@euisuk-chung/pipenv-너도-같이-오고-pyenv-pipenv

지난 번 포스팅에서는 pyenv에 대해서 살펴보고 이를 리눅스 환경(+Window환경)에 설치하는 방법에 대해서 살펴봤는데요(링크) 이번 포스팅에서는 pyenv의 효과를 극대화할 수 있는 pipenv에 대해서 살펴보고, 이를 어떻게 사용할지 알아보도록 하겠습니다 🤗

1. pipenv란?

• 정의: pipenv는 파이썬의 의존성 관리와 가상 환경을 통합적으로 관리하는 도구입니다. 이 도구는 Pipfile과 Pipfile.lock 파일을 이용하여 의존성을 명시하고, 프로젝트마다 독립된 가상 환경을 생성하여 관리합니다. 이를 통해 개발 환경의 일관성과 재현성을 보장합니다.

2. pipenv 설치 방법

• pipenv 설치:

  pip install pipenv
  

  이 명령은 시스템에 pipenv를 설치합니다. 특정 사용자에 국한하지 않고 시스템 전체에 설치됩니다.

3. pipenv 가상 환경 생성 및 관리

• (참고) 내 PyENV 환경에 설치된 파이썬 버전 리스트 확인하기

  pyenv versions # check installed envs
  

• 가상 환경 생성:

  mkdir MyProject
  cd MyProject
  pipenv --python 3.9.1
  

  이 명령은 프로젝트 디렉토리 내에 Pipfile을 생성하고 지정된 파이썬 버전으로 가상 환경을 초기화합니다.

• 가상 환경 활성화 및 비활성화:

  pipenv shell   # 활성화
  exit           # 비활성화
  

• pyenv와의 연동:

  • 시스템에 원하는 파이썬 버전이 없는 경우, pipenv는 pyenv를 통해 자동으로 해당 버전을 설치하도록 요청할 수 있습니다.

4. Pipfile?

Pipfile은 일반적으로 프로젝트의 루트 디렉토리에 위치하게 됩니다. 이 파일은 프로젝트와 관련된 파이썬 의존성을 관리하기 위한 주요 파일로, 프로젝트 폴더에 직접 생성됩니다.

• Pipfile의 위치: Pipfile은 프로젝트 폴더 안에 위치합니다. 예를 들어, 프로젝트 폴더가 MyProject라면, MyProject/Pipfile에 위치하게 됩니다.
• Pipfile의 확장자: Pipfile은 확장자 없이 그냥 Pipfile로 저장됩니다. 이와는 별개로, 의존성을 고정하는 Pipfile.lock 파일도 같은 폴더에 생성되며, 이 파일 역시 확장자가 없습니다.

• Pipfile과 Pipfile.lock의 사용:

  • Pipfile: 프로젝트에 필요한 패키지와 파이썬 버전을 선언적으로 명시합니다.
  • Pipfile.lock: pipenv lock 명령을 실행하여 생성되며, 이 파일은 Pipfile의 선언된 의존성에 대한 구체적인 버전 정보와 해시값을 포함합니다. 이 파일을 통해 프로젝트가 다른 시스템에서 동일하게 재현될 수 있습니다.

• Lock 파일 생성 및 사용 예시:

  pipenv install numpy  # numpy 설치
  pipenv lock           # Pipfile.lock 생성 및 업데이트
  

  프로젝트를 배포하거나 다른 개발 환경에서 작업을 재개할 때 Pipfile.lock을 사용하여 정확히 같은 의존성을 설치합니다.

5. pipenv lock?

✔️ pipenv lock 명령의 역할

• 종속성 잠금: pipenv lock은 Pipfile에 명시된 종속성을 기반으로 Pipfile.lock 파일을 생성하거나 업데이트합니다. 이 파일은 프로젝트의 모든 종속성과 그 정확한 버전을 포함하고, 이를 통해 개발 환경의 일관성을 유지합니다.
• 환경 재현: Pipfile.lock은 프로젝트를 다른 시스템이나 다른 개발자에게 전달할 때 동일한 종속성을 확실하게 재현할 수 있게 해줍니다. 이는 모든 사용자가 동일한 환경에서 작업할 수 있도록 보장합니다.

💡 Q. pipenv install numpy 만 수행해도, pipfile은 업데이트가 될텐데, 굳이 lock을 해주는 이유가 뭘까요?

📖 A. pipenv install 명령어를 사용하면 자동으로 Pipfile이 업데이트되며, 필요한 패키지가 설치됩니다. 그런데 pipenv lock 명령어를 실행하는 것은 추가적인 목적을 가지고 있습니다.

✔️ pipenv install과 pipenv lock의 차이

• pipenv install: 이 명령은 Pipfile에 명시된 패키지를 설치하고 자동으로 Pipfile.lock을 업데이트합니다. 이 과정에서 새로운 패키지가 설치되거나 업데이트될 때마다 Pipfile.lock이 갱신되어 현재 환경을 반영합니다.

• pipenv lock: 이 명령은 실제로 패키지를 설치하지 않고, 현재 Pipfile의 상태를 바탕으로 Pipfile.lock만을 갱신합니다. 이는 패키지를 실제로 설치하지 않고도 종속성을 정확히 잠그고 싶을 때 유용합니다. pipenv lock 명령을 사용해야 하는 몇 가지 특별한 경우를 살펴보겠습니다:

  1. 종속성 파일(Pipfile)의 수동 변경: 개발자가 Pipfile을 수동으로 편집하여 패키지 버전을 변경하거나 새 패키지를 추가하는 경우, Pipfile.lock을 갱신해야 그 변경사항이 정확하게 반영됩니다. 이는 Pipfile의 상태가 Pipfile.lock과 동기화되도록 하는 데 필요합니다.
  2. 하위 종속성(패키지)의 업데이트: 패키지의 하위 종속성이 업데이트되었을 경우, pipenv lock 명령을 실행하여 이러한 변경사항을 Pipfile.lock에 반영할 수 있습니다. 이는 하위 패키지의 버전 변동이 상위 패키지의 기능성에 영향을 미칠 수 있기 때문입니다.
  3. 보안 패치 업데이트: 보안 취약점이 발견되어 해당 패키지의 새로운 버전이 출시되었을 때, pipenv lock을 사용하여 최신 보안 패치가 적용된 버전으로 종속성을 갱신할 수 있습니다. 이는 프로젝트의 보안을 강화하는 데 중요합니다.
  4. 호환성 검증(새 환경 테스트): 프로젝트를 새로운 환경에 배포하기 전에 pipenv lock을 실행하여 최신 종속성 상태를 확정하고, 이를 통해 새 환경에서의 호환성을 검증할 수 있습니다. 이 과정은 배포 전 충돌을 방지하는 데 도움이 됩니다.
  5. CI/CD 파이프라인(지속적 통합/배포): CI/CD 파이프라인에서 Pipfile.lock을 주기적으로 갱신하여 프로젝트의 종속성이 항상 최신 상태로 유지되고, 배포 시점에 문제가 발생하지 않도록 할 수 있습니다.

6. 프로젝트별 가상 환경 설정

• 가상 환경은 프로젝트 디렉토리에 기반하여 자동으로 이름이 생성되며, 관리는 ~/.local/share/virtualenvs 디렉토리에서 이루어집니다.

• TensorFlow와 PyTorch 프로젝트 예시:

  # Tensorflow_ObjectDetection 프로젝트 생성
  mkdir Tensorflow_ObjectDetection
  cd Tensorflow_ObjectDetection
  pipenv --python 3.9.1
  pipenv install tensorflow
  pipenv shell # 프로젝트 가상환경 실행
  

  # PyTorch_AnomalyDetection 프로젝트 생성
  mkdir PyTorch_AnomalyDetection
  cd PyTorch_AnomalyDetection
  pipenv --python 3.9.1
  pipenv install torch torchvision
  pipenv shell # 프로젝트 가상환경 실행
  

💡 Pipfiles(Pipfile, Pipfile.lock)은 Git repository에 추가하는 것이 좋습니다. 만약 다른사람이 repository을 clone 하면 Pipenv을 해당 시스템에 설치하고 pipenv install를 수행하면 Pipenv는 자동으로 Pipfiles를 찾아서 새로운 가상 환경을 만들고 필요한 패키지들을 설치합니다.

7. pipenv 명령어

기본 명령어

• pipenv install: 프로젝트 초기화 또는 Pipfile에 기록된 모든 패키지를 설치합니다. 특정 패키지를 명시할 경우 해당 패키지를 설치하고 Pipfile을 업데이트합니다.
• pipenv uninstall: 지정된 패키지를 가상 환경에서 제거하고 Pipfile에서 해당 항목을 제거합니다.
• pipenv lock: 현재 가상 환경에 설치된 모든 의존성을 Pipfile.lock에 고정합니다. 이 파일을 사용하면 다른 환경에서 동일한 패키지 설정으로 환경을 재현할 수 있습니다.
• pipenv graph: 현재 설치된 의존성의 그래프를 표시합니다. 이는 패키지 간의 의존 관계를 시각적으로 이해하는데 도움을 줍니다.

보안 및 정리 명령어

• pipenv check: 설치된 패키지를 PyUp Safety를 통해 보안 취약점이 있는지 검사하고, Pipfile에 명시된 PEP 508 마커와의 호환성을 확인합니다.
• pipenv clean: Pipfile.lock에 명시되지 않은 모든 패키지를 제거합니다. 이는 가상 환경을 깨끗하게 유지하는 데 유용합니다.

가상 환경 관리 명령어

• pipenv shell: 가상 환경 내에 쉘을 시작합니다. 이는 개발 환경을 가상 환경으로 한정하여 작업할 때 사용됩니다.
• pipenv --rm: 현재 프로젝트의 가상 환경을 제거합니다. 이 명령은 가상 환경을 완전히 삭제하지만, Pipfile과 Pipfile.lock은 유지됩니다.

패키지 동기화 및 업데이트 명령어

• pipenv sync: Pipfile.lock에 명시된 정확한 패키지 버전을 설치합니다. 이는 프로젝트를 새로 시작하거나 다른 개발자와 환경을 동기화할 때 유용합니다.
• pipenv update: pipenv lock을 실행하여 모든 패키지를 최신 버전으로 업데이트하고, 이어서 pipenv sync를 실행하여 이러한 변경 사항을 적용합니다.

추가 유용한 옵션

• --verbose: 상세한 출력 모드로 전환합니다. 명령 실행 중 발생하는 내부 과정을 더 자세히 볼 수 있습니다.
• --support: 문제 해결을 위한 진단 정보를 제공합니다. 이는 GitHub 이슈 등에서 문제를 보고할 때 유용하게 사용될 수 있습니다.
• --python [version]: 가상 환경을 생성할 때 사용할 특정 파이썬 버전을 지정합니다.
• --clear: pipenv, pip, 및 pip-tools 관련 캐시를 모두 지웁니다. 이는 문제 해결 시 유용하게 사용할 수 있습니다.

유첨1

🤔 그렇다면 기존 pip 중에 -U 또는 -q 파라미터가 붙은 것들은 어떻게 할까요?

pip install -q -U bitsandbytes
pip install -q -U git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pip install -q -U git+https://github.com/huggingface/peft.git
pip install -q -U git+https://github.com/huggingface/accelerate.git

pipenv는 기본적으로 종속성 관리를 위해 항상 가능한 최신 버전의 패키지를 설치하려고 하기 때문에 -U가 없습니다. pip → pipenv로 변경만 해주면 완료! 🚩

pipenv install -q git+https://github.com/huggingface/transformers.git
pipenv install -q git+https://github.com/huggingface/peft.git
pipenv install -q git+https://github.com/huggingface/accelerate.git

✍️ (참고) pip 명령어에서 사용하는 -q와 -U 옵션의 의미

-q (Quiet) : -q 옵션은 “quiet” 모드로 설치를 수행하는 것을 의미합니다. 즉, 명령어 실행 시 출력되는 메시지의 양을 줄여줍니다. 보통은 설치 과정 중의 상세한 정보를 최소화하고 싶을 때 사용합니다. -qq로 지정하면 출력을 더욱 줄일 수 있습니다.

-U (Upgrade) : -U 옵션은 “upgrade”의 약자로, 지정된 패키지를 최신 버전으로 업그레이드하라는 지시입니다. 만약 해당 패키지가 이미 시스템에 설치되어 있다면, -U 옵션을 통해 최신 버전으로 업데이트할 수 있습니다. 패키지가 설치되어 있지 않은 경우에는 새로 설치합니다.

유첨2

만약, pip install을 사용하여 패키지를 설치했지만 pipenv 환경에서 관리하고 싶은 경우, Pipfile에 해당 패키지를 명시적으로 추가하는 과정이 필요합니다. 이는 pipenv가 프로젝트의 종속성을 Pipfile과 Pipfile.lock을 통해 관리하기 때문입니다. 다음은 pipfile에 pip으로 설치한 패키지를 추가하는 방법을 단계별로 설명합니다.

1. Pipfile 열기

프로젝트 디렉토리에서 Pipfile을 텍스트 편집기로 열어줍니다. Pipfile은 일반적으로 프로젝트의 루트 디렉토리에 위치합니다.

2. 패키지 추가

Pipfile의 [packages] 섹션에 추가하고자 하는 패키지를 다음과 같이 기재합니다. 여기서 패키지 이름과 원하는 버전 규칙을 지정할 수 있습니다. *는 최신 버전을 자동으로 선택하라는 의미입니다:

[packages]
requests = "*"  # 최신 버전을 사용하고자 할 때
flask = "==1.1.2"  # 특정 버전을 명시하고자 할 때
numpy = ">=1.18.5"  # 최소 버전 요구사항을 명시하고자 할 때

3. Pipfile.lock 업데이트

수동으로 Pipfile을 편집한 후, Pipfile.lock을 업데이트해야 종속성이 올바르게 반영됩니다. 터미널에서 다음 명령을 실행합니다. 이 명령은 Pipfile의 변경사항을 바탕으로 Pipfile.lock을 새롭게 생성합니다:

pipenv lock

4. 패키지 설치

수정된 Pipfile을 바탕으로 필요한 패키지를 설치하려면 다음 명령을 사용합니다. 이 명령은 Pipfile에 명시된 모든 패키지를 설치하고, Pipfile.lock과 일치시킵니다:

pipenv install

주의사항

• 버전 호환성: 패키지 버전을 수동으로 지정할 때는 호환성을 고려해야 합니다. 설치하려는 패키지가 프로젝트에 이미 있는 다른 패키지와 호환되는지 확인해야 합니다.
• 문법 오류: Pipfile을 편집할 때 문법을 정확하게 지켜야 합니다. TOML 문법 오류는 pipenv 명령을 실행할 때 문제를 일으킬 수 있습니다.

오늘도 긴 글 읽어주셔서 감사합니다 ✌

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