가상 환경¶

Python 프로젝트를 작업할 때는 가상 환경 (또는 이와 유사한 도구)을 사용하는 것이 좋습니다. 각 프로젝트 마다 설치하는 패키지를 분리하여 관리할 수 있습니다.

정보

이미 가상 환경에 대해 잘 알고 있다면, 이 섹션은 건너 뛰어도 괜찮습니다. 🤓

팁

가상 환경(Virtual Environment) 은 환경 변수(Environment Variable) 와 다릅니다.

환경 변수는 시스템에 존재하며, 프로그램이 사용할 수 있는 변수입니다.

가상 환경은 몇몇 파일로 구성된 하나의 디렉터리입니다.

정보

이 페이지에서는 가상 환경의 사용 방법과 작동 방식을 설명합니다.

만약 모든 것을 관리해주는 도구 (Python 설치까지 포함)를 사용하고 싶다면 uv를 사용해보세요.

프로젝트 생성¶

먼저, 프로젝트를 위한 디렉터리를 하나 생성합니다.

보통 사용자 홈 디렉터리 안에 code라는 디렉터리를 만들고, 그 안에 프로젝트마다 하나씩 디렉터리를 만들어 관리합니다.

// 홈 디렉터리로 이동
$ cd
// 모든 코드 프로젝트를 위한 디렉터리 생성
$ mkdir code
// code 디렉터리로 이동
$ cd code
// 이번 프로젝트를 위한 디렉터리 생성
$ mkdir awesome-project
// 해당 프로젝트 디렉터리로 이동
$ cd awesome-project

가상 환경 생성¶

Python 프로젝트를 처음 시작할 때, 가상 환경을 프로젝트 내부에 생성합니다.

팁

이 작업은 프로젝트를 처음 설정할 때 한번만 해주면 됩니다. 이후 작업할 때 반복할 필요는 없습니다.

venvuv

Python 표준 라이브러리에 포함된 venv 모듈을 사용해 가상 환경을 생성할 수 있습니다.

$ python -m venv .venv

명령어 상세 설명

python: python 프로그램을 실행합니다.
-m: 특정 모듈을 스크립트처럼 실행합니다. 대상 모듈을 바로 뒤에 지정합니다.
venv: Python 표준 라이브러리에 포함된 venv 모듈을 실행합니다.
.venv: 가상 환경을 .venv 디렉터리에 생성합니다.

uv가 설치되어 있다면, uv를 통해 가상 환경을 생성할 수 있습니다.

$ uv venv

팁

uv는 기본적으로 .venv 디렉터리에 가상 환경을 생성합니다.

별도로 디렉터리 이름을 추가 인자로 넘겨 주면 경로를 지정 할 수 있습니다.

해당 명령어는 .venv 디렉터리에 새로운 가상 환경을 생성합니다.

.venv 또는 다른 이름

가상 환경을 다른 디렉터리에 생성할 수도 있지만, 관례적으로 .venv 디렉터리 이름을 사용합니다.

가상 환경 활성화¶

이후 실행하는 Python 명령어와 패키지 설치가 가상 환경을 따르도록, 가상 환경을 활성화하세요.

팁

터미널을 새로 열고 프로젝트 작업을 시작할 때는, 항상 이 작업을 해주세요.

Linux, macOSWindows PowerShellWindows Bash

$ source .venv/bin/activate

$ .venv\Scripts\Activate.ps1

Windows에서 Bash(예: Git Bash)를 사용하는 경우:

$ source .venv/Scripts/activate

팁

가상 환경에 새로운 패키지를 설치할 때마다, 해당 환경을 다시 활성화하세요.

이렇게 하면 해당 패키지로 설치된 터미널(CLI) 프로그램을 사용할 때, 전역에 설치된 다른 버전이 아니라, 가상 환경 안에 설치된 정확한 버전을 사용합니다.

가상 환경이 활성화 여부 확인¶

가상 환경이 활성화되었는지 확인합니다. (이전 명령어가 제대로 작동했는지 확인합니다).

팁

이 단계는 선택 사항이지만, 모든 것이 예상대로 작동하고 있는지, 그리고 의도한 가상 환경이 활성화 되었는 지 확인하는 좋은 방법입니다.

Linux, macOS, Windows BashWindows PowerShell

$ which python

/home/user/code/awesome-project/.venv/bin/python

python 위치가 프로젝트 내부(이 예시에서는 awesome-project)의 .venv/bin/python 경로로 표시된다면 성공입니다. 🎉

$ Get-Command python

C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python

python 위치가 프로젝트 내부(이 예시에서는 awesome-project)의 .venv\bin\python 경로로 표시된다면 성공입니다. 🎉

pip 업그레이드¶

팁

uv를 사용한다면, pip 대신 uv로 패키지를 설치하게 되므로 pip을 업그레이드할 필요가 없습니다. 😎

pip을 사용하여 패키지를 설치하는 경우 (Python 표준 라이브러리에 포함되어 있습니다), 최신 버전으로 업그레이드하는 것이 좋습니다.

패키지 설치 중 발생하는 다양하고 특이한 에러들은 pip 업그레이드로 쉽게 해결되는 경우가 많습니다.

팁

이 작업은 보통 가상 환경을 생성한 직후 한 번만 하면 됩니다.

가상 환경이 활성화된 상태인지 확인한 후(앞서 설명한 명령어 사용), 아래 명령어를 실행하세요:

$ python -m pip install --upgrade pip

---> 100%

`.gitignore` 추가하기¶

Git을 사용하고 있다면 (사용하는 것이 좋습니다), .gitignore 파일을 추가해서 .venv 디렉터리 전체를 Git에서 제외하세요.

팁

uv를 사용해 가상 환경을 생성했다면, 이미 이 작업이 자동으로 처리되어 있으므로 이 단계는 건너뛰어도 됩니다. 😎

팁

이 작업도 마찬가지로, 가상 환경을 생성한 직후 한 번만 하면 됩니다.

$ echo "*" > .venv/.gitignore

명령어 상세 설명

echo "*": 터미널에 * 텍스트를 "출력"합니다 (다음 설명에서 조금 바뀝니다)
>: 왼쪽 명령어의 출력 내용을 터미널에 출력하지 않고, 오른쪽에 지정된 파일로 기록(write) 하라는 의미입니다.
.gitignore: 출력된 텍스트가 기록될 파일 이름입니다.

그리고 Git에서 *는 "모든 것"을 의미합니다. 따라서 .venv 디렉터리 안의 모든 것을 무시하게 됩니다.

이 명령어는 다음과 같은 내용을 가진 .gitignore 파일을 생성합니다:

패키지 설치¶

가상 환경을 활성화한 후, 그 안에 필요한 패키지들을 설치할 수 있습니다.

팁

프로젝트에서 필요한 패키지를 설치하거나 업그레이드할 때는 이 작업을 한 번만 하면 됩니다.

만약 특정 패키지의 버전을 업그레이드하거나, 새로운 패키지를 추가할 필요가 생기면 다시 이 작업을 반복하면 됩니다.

패키지 직접 설치¶

급하게 작업하거나, 프로젝트에 필요한 패키지 목록을 따로 파일로 관리하고 싶지 않은 경우, 패키지를 직접 설치할 수도 있습니다.

팁

패키지 이름과 버전 정보를 파일에 정리해두는 것(예: requirements.txt 또는 pyproject.toml)은 (매우) 좋은 생각입니다.

pipuv

$ pip install "fastapi[standard]"

---> 100%

uv를 사용하는 경우:

$ uv pip install "fastapi[standard]"
---> 100%

`requirements.txt`에서 설치¶

requirements.txt 파일이 있다면, 그 안에 명시된 패키지들을 한 번에 설치할 수 있습니다.

pipuv

$ pip install -r requirements.txt
---> 100%

uv를 사용하는 경우:

$ uv pip install -r requirements.txt
---> 100%

requirements.txt

다음은 몇 가지 패키지를 포함한 requirements.txt의 예시입니다:

fastapi[standard]==0.113.0
pydantic==2.8.0

프로그램 실행¶

가상 환경을 활성화한 후에는 프로그램을 실행할 수 있습니다. 이때 해당 가상 환경에 설치된 Python과 패키지들이 사용됩니다.

$ python main.py

Hello World

에디터 설정¶

에디터를 사용할 경우, 앞서 만든 가상 환경을 사용하도록 설정하는 것이 좋습니다. (대부분의 에디터는 자동으로 감지하기도 합니다.) 이렇게 하면 자동 완성 기능이나 코드 내 오류 표시 기능을 제대로 사용할 수 있습니다.

예시:

팁

이 설정은 보통 가상 환경을 처음 만들었을 때 한 번만 해주면 됩니다.

가상 환경 비활성화¶

프로젝트 작업이 끝났다면, 가상 환경을 비활성화할 수 있습니다.

$ deactivate

이렇게 하면 이후에 python 명령어를 실행했을 때, 가상 환경의 Python이나 그 안에 설치된 패키지들을 사용하지 않게 됩니다.

이제 작업할 준비가 되었습니다¶

이제 프로젝트 작업을 시작할 준비가 완료되었습니다.

팁

위 내용을 더 깊이 이해하고 싶으신가요?

그렇다면 계속 읽어 주세요. 👇🤓

가상 환경을 왜 사용하는가¶

FastAPI를 사용하려면 먼저 Python을 설치해야 합니다.

그 후에는 FastAPI와 함께 사용할 기타 패키지들을 설치해야 합니다.

패키지를 설치할 때 보통 Python에 기본 포함된 pip 명령어(또는 유사한 도구)를 사용합니다.

하지만 pip을 그냥 직접 사용하면, 해당 패키지들은 전역 Python 환경(시스템 전체에 설치된 Python)에 설치됩니다.

문제점¶

그렇다면, 전역 Python 환경에 패키지를 설치하면 어떤 문제가 발생할까요?

어느 시점이 되면, 서로 다른 패키지들에 의존하는 여러 개의 프로그램을 작성하게 될 것입니다. 그리고 이들 중 일부는 같은 패키지의 서로 다른 버전을 필요로 할 수 있습니다. 😱

예를 들어, 마법사의 돌(philosophers-stone) 프로젝트를 만들었다고 가정해봅시다. 이 프로그램은 해리 포터(harry)라는 패키지의 v1 버전을 의존합니다. 따라서 harry를 설치해야 합니다.

flowchart LR
    stone(philosophers-stone) -->|requires| harry-1[harry v1]

그런데 나중에 아즈카반의 죄수(prisoner-of-azkaban)이라는 또 다른 프로젝트를 만들게 되었고, 이 프로젝트도 역시 harry 패키지를 사용합니다. 그런데 이 프로젝트는 harry의 v3 버전이 필요합니다.

flowchart LR
    azkaban(prisoner-of-azkaban) --> |requires| harry-3[harry v3]

하지만 이제 문제가 생깁니다. 로컬 가상 환경 대신에 전역 환경에 패키지를 설치하게 되면, 어떤 버전의 harry를 설치할지를 선택해야 하기 때문입니다.

예를 들어, 마법사의 돌(philosophers-stone)을 실행하고 싶다면 먼저 harry v1 버전을 다음과 같이 설치 해야 합니다:

$ pip install "harry==1"

그러면 결국 전역 Python 환경에는 harry v1버전이 설치된 상태가 됩니다.

flowchart LR
    subgraph global[global env]
        harry-1[harry v1]
    end
    subgraph stone-project[philosophers-stone project]
        stone(philosophers-stone) -->|requires| harry-1
    end

하지만 이제 아즈카반의 죄수(prisoner-of-azkaban)을 실행하고 싶다면, harry v1버전을 제거하고 harry v3버전을 설치해야 합니다. (또는 단순히 v3버전을 설치하는 것만으로도 기존의 v1버전이 자동으로 제거됩니다.)

$ pip install "harry==3"

그렇게 하면 이제 전역 Python 환경에는 harry v3버전이 설치된 상태가 됩니다.

그리고 다시 마법사의 돌(philosophers-stone)을 실행하려고 하면, 작동하지 않을 수 있습니다. 왜냐하면 이 프로그램은 harry v1버전을 필요로 하기 때문입니다.

flowchart LR
    subgraph global[global env]
        harry-1[<strike>harry v1</strike>]
        style harry-1 fill:#ccc,stroke-dasharray: 5 5
        harry-3[harry v3]
    end
    subgraph stone-project[philosophers-stone project]
        stone(philosophers-stone) -.-x|⛔️| harry-1
    end
    subgraph azkaban-project[prisoner-of-azkaban project]
        azkaban(prisoner-of-azkaban) --> |requires| harry-3
    end

팁

Python 패키지들은 새 버전에서 호환성 문제(breaking changes)가 발생하지 않도록 최대한 노력하는 것이 일반적입니다. 하지만 그래도 안전하게 작업하려면, 테스트를 실행해보면서 새 버전을 의도적으로 설치하는 것이 좋습니다.

이제, 이런 일이 여러분의 모든 프로젝트가 사용하는 수많은 패키지들에서 동시에 발생한다고 상상해보세요. 이는 매우 관리하기 어려우며, 결국 서로 호환되지 않는 버전의 패키지로 프로젝트를 실행하게 될 가능성이 높고, 그로 인해 어떤 문제가 왜 발생하는지 알 수 없게 될 수 있습니다.

또한 사용하는 운영체제(Linux, Windows, macOS 등)에 따라 Python이 미리 설치되어 있을 수도 있습니다. 이런 경우에는 운영체제의 동작에 필요한 특정 버전의 패키지들이 함께 설치되어 있을 수 있습니다. 이 상태에서 전역 Python 환경에 임의의 패키지를 설치하면, 운영체제에 포함된 프로그램 일부가 깨질 위험도 있습니다.

패키지들은 어디에 설치되는가¶

Python을 설치하면, 컴퓨터에 여러 디렉터리와 파일들이 생성됩니다.

이 중 일부 디렉터리는 사용자가 설치한 패키지들을 보관하는 역할을 합니다.

예를 들어, 아래 명령어를 실행하면:

// 지금 실행하지 않아도 됩니다, 그냥 예제일 뿐이에요 🤓
$ pip install "fastapi[standard]"
---> 100%

해당 명령어는 FastAPI 코드를 포함한 압축 파일을 다운로드합니다. 이 파일은 보통 PyPI에서 받아옵니다.

또한 FastAPI가 의존하는 다른 패키지들도 함께 다운로드됩니다.

그리고 그 모든 파일들을 압축 해제한 뒤, 컴퓨터의 특정 디렉터리에 저장합니다.

기본적으로 이 파일들은 Python이 설치된 디렉터리 안, 즉 전역 환경에 내의 디렉터리에 저장됩니다.

가상 환경이란¶

전역 환경에 모든 패키지를 설치하면서 발생하는 문제에 대한 해결책은, 작업하는 각 프로젝트마다 가상 환경을 사용하는 것입니다.

가상 환경은 전역 환경과 매우 유사한 하나의 디렉터리이며, 그 안에 해당 프로젝트를 위한 패키지들을 설치할 수 있습니다.

이렇게 하면 각 프로젝트는 자체적인 가상 환경(.venv 디렉터리)을 가지게 되며, 그 안에 해당 프로젝트 전용 패키지들을 보유하게 됩니다.

flowchart TB
    subgraph stone-project[philosophers-stone project]
        stone(philosophers-stone) --->|requires| harry-1
        subgraph venv1[.venv]
            harry-1[harry v1]
        end
    end
    subgraph azkaban-project[prisoner-of-azkaban project]
        azkaban(prisoner-of-azkaban) --->|requires| harry-3
        subgraph venv2[.venv]
            harry-3[harry v3]
        end
    end
    stone-project ~~~ azkaban-project

가상 환경 활성화 의미¶

가상 환경을 활성화한다는 것은, 예를 들어 다음과 같은 명령어를 실행하는 것을 의미합니다:

Linux, macOSWindows PowerShellWindows Bash

$ source .venv/bin/activate

$ .venv\Scripts\Activate.ps1

Windows에서 Bash(예: Git Bash)를 사용하는 경우:

$ source .venv/Scripts/activate

이 명령어는 이후에 실행될 명령어에서 사용될 환경 변수 몇 개를 생성하거나 수정합니다.

이 변수들 중 하나가 바로 PATH 변수입니다.

팁

PATH 환경 변수에 대해 더 알고 싶다면 환경 변수 문서의 PATH 환경 변수 섹션을 참고하세요.

가상 환경을 활성화하면, 가상 환경의 경로인 .venv/bin (Linux와 macOS) 또는 .venv\Scripts(Windows)를 PATH 환경 변수에 추가됩니다.

예를 들어, 가상 환경을 활성화하기 전의 PATH 변수는 다음과 같았다고 가정해봅시다:

Linux, macOSWindows

/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin

시스템은 다음 경로들에서 프로그램을 찾게 됩니다:

/usr/bin
/bin
/usr/sbin
/sbin

C:\Windows\System32

시스템은 다음 경로들에서 프로그램을 찾게 됩니다:

C:\Windows\System32

가상 환경을 활성화한 후에는, PATH 변수는 다음과 같은 형태가 됩니다:

Linux, macOSWindows

/home/user/code/awesome-project/.venv/bin:/usr/bin:/bin:/usr/sbin:/sbin

시스템은 가장 먼저 다음 경로에서 프로그램을 찾기 시작합니다:

/home/user/code/awesome-project/.venv/bin

그 후에 다른 디렉터리들을 탐색합니다.

따라서 터미널에 python을 입력하면, 시스템은 다음 위치에 있는 Python 프로그램을 찾게 됩니다:

/home/user/code/awesome-project/.venv/bin/python

그리고 해당 Python을 사용하게 됩니다.

C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts;C:\Windows\System32

시스템은 가장 먼저 다음 경로에서 프로그램을 찾기 시작합니다:

C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts

그 후에 다른 디렉터리들을 탐색합니다.

따라서 터미널에 python을 입력하면, 시스템은 다음 경로에 있는 Python 프로그램을 찾게 됩니다:

C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python

그리고 해당 Python을 사용하게 됩니다.

중요한 세부 사항 중 하나는, 가상 환경의 경로가 PATH 변수의 가장 앞에 추가된다는 점입니다. 시스템은 사용 가능한 다른 Python들보다 먼저 이 경로를 찾습니다. 그래서 터미널에서 python을 실행하면, 전역 환경의 Python이 아닌 가상 환경에 있는 Python이 사용됩니다. (예: 전역 환경에 설치된 python이 있더라도 그보다 우선합니다.)

가상 환경을 활성화하면 이 외에도 몇 가지 다른 것들이 변경되지만, 이는 그중에서도 가장 중요한 변화 중 하나입니다.

가상 환경 확인하기¶

가상 환경이 활성화 되었는지 확인하려면, 아래 명령어를 사용할 수 있습니다:

Linux, macOS, Windows BashWindows PowerShell

$ which python

/home/user/code/awesome-project/.venv/bin/python

$ Get-Command python

C:\Users\user\code\awesome-project\.venv\Scripts\python

즉, 현재 사용되는 python 프로그램은 가상 환경 내부에 있는 것입니다.

Linux와 macOS에서는 which, Windows PowerShell에서는 Get-Command 명령어를 사용합니다.

이 명령어는 PATH 환경 변수에 지정된 경로들을 순서대로 탐색하면서 python이라는 이름의 프로그램을 찾습니다. 찾는 즉시, 해당 프로그램의 경로를 출력합니다.

중요한 점은 터미널에서 python을 실행했을 때, 실제로 실행되는 "python"이 어떤 것인지 정확히 알 수 있다는 것입니다.

따라서 현재 올바른 가상 환경에 있는지 확인할 수 있습니다.

팁

하나의 가상 환경을 활성화한 뒤, 해당 Python을 가진 상태에서 또 다른 프로젝트로 이동하는 것은 흔히 발생합니다.

하지만 이때 이전 프로젝트의 가상 환경에 있는 잘못된 Python 실행 파일을 사용하게 되어 새 프로젝트가 정상 작동하지 않을 수 있습니다.

그래서 현재 어떤 python이 사용되고 있는지 확인할 수 있는 능력은 매우 유용합니다. 🤓

가상 환경을 비활성화하는 이유¶

예를 들어 마법사의 돌(philosophers-stone)이라는 프로젝트에서 작업 중이라고 해보겠습니다. 이때 해당 가상 환경을 활성화하고, 필요한 패키지를 설치하며 작업을 진행합니다.

그런데 이제는 다른 프로젝트인 아즈카반의 죄수(prisoner-of-azkaban)을 작업하고 싶어졌습니다.

그래서 그 프로젝트 디렉터리로 이동합니다:

$ cd ~/code/prisoner-of-azkaban

만약 마법사의 돌(philosophers-stone)의 가상 환경을 비활성화하지 않았다면, 터미널에서 python을 실행할 때 여전히 마법사의 돌(philosophers-stone) 가상 환경의 Python을 사용하게 됩니다.

$ cd ~/code/prisoner-of-azkaban

$ python main.py

// sirius를 임포트하는 데 실패했습니다. 설치되어 있지 않아요 😱
Traceback (most recent call last):
    File "main.py", line 1, in <module>
        import sirius

하지만 마법사의 돌(philosophers-stone)의 가상 환경을 비활성화한 다음, 아즈카반의 죄수(prisoner-of-azkaban) 프로젝트의 가상 환경을 활성화하면, 이제 python 명령어는 아즈카반의 죄수(prisoner-of-azkaban) 가상 환경의 Python을 사용하게 됩니다.

$ cd ~/code/prisoner-of-azkaban

// 이전 디렉터리에 있을 필요 없이, 어디서든 가상 환경을 비활성화할 수 있습니다. 다른 프로젝트 디렉터리로 이동한 후에도 괜찮아요 😎
$ deactivate

// prisoner-of-azkaban/.venv 가상 환경을 활성화합니다 🚀
$ source .venv/bin/activate

// 이제 python을 실행하면, 이 가상 환경에 설치된 sirius 패키지를 찾게 됩니다 ✨
$ python main.py

못된 짓을 꾸미고 있음을 엄숙히 맹세합니다.🧙
ImportError는 이제 없습니다. 🐺

대안들¶

이 문서는 여러분이 Python 프로젝트를 시작하고, 그 내부에서 어떻게 돌아가는지 알려주는 간단한 가이드입니다.

가상 환경, 패키지 의존성(Requirements), 프로젝트를 관리하는 방법에는 이 외에도 다양한 대안들이 존재합니다.

만약 준비가 되었다면, 프로젝트 전체, 패키지 의존성, 가상 환경 등을 통합적으로 관리할 수 있는 도구를 써보는 것도 좋습니다. 그럴 때 추천하는 도구가 바로 uv입니다.

uv는 다양한 기능을 지원합니다:

다양한 버전의 Python 설치
각 프로젝트 별 가상 환경 관리
패키지 설치
프로젝트의 의존성과 버전 관리
설치된 패키지들과 그 버전을 정확히 고정(lock)해서,개발 환경과 운영 환경이 완전히 동일하게 작동할 수 있도록 보장
이 외에도 다양한 기능을 지원

결론¶

여기까지 모두 읽고 이해했다면, 이제 많은 개발자들보다 가상 환경을 훨씬 더 깊이 있게 이해하게 되셨습니다. 🤓

이런 세부적인 내용을 알고 있으면, 언젠가 복잡해 보이는 문제를 디버깅할 때 분명히 큰 도움이 될 것입니다. 이제는 이 모든 것들이 내부에서 어떻게 작동하는지 알고 있기 때문입니다. 😎