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가상환경 생성

웹 크롤링 작업을 진행해 볼겸해서 conda 에 가상 환경을 생성해 보려고 한다. 

conda create -n WEB_SEARCH --clone=/home/pi/miniconda3

WEB_SEARCH 라는 이름으로 진행 

Error: Error: post-link failed for: openssl-1.0.2l-0  에러 발생  

역시나 한번에 되는 건 없다. 

Error: Error: post-link failed for: openssl-1.0.2l-0" 오류는 라즈베리파이에서 conda를 설치할 때 발생할 수 있는
일반적인 오류입니다. 이 오류는 openssl 라이브러리 설치 문제로 인해 발생하며 일반적으로 파이썬 3.9 이상을 실행하는 라즈베리파이 4에서 발생합니다.

일반적인 오류라고 하니 해결해 봅시다. 

sudo apt update
sudo apt install libssl-dev

#openssl 라이브러리를 업데이트한 후 conda를 다시 설치할 수 있습니다.
conda install conda
conda install anaconda-client

WEB_SERCH 가 이미 있어서 삭제 후에 다시 생성 

#기존에 동일한 이름으로 생성이 이미 되었다면 삭제
conda env remove --n 가상환경이름

#사용자 생성
conda create -n WEB_SEARCH --clone=/home/pi/miniconda3

가상환경 활성화  (source activate 가상환경이름)

conda activate WEB_SEARCH 를 진행했더니 에러가 발생했다. 

source activate WEB_SEARCH

음... 설치는 되는 것 같은데 conda환경에서 라이브러리 설치를 하면 ssl 에러가 여전히 발생했다.

armv8 버전에 64bit 로 다운로드 하여 설치를 진행하였으나 이 또한 원할하지 않았다. 

> 라즈베리파이4 버전에서 사용할 수 있는 Conda 는 아직 원할하지 않는것 같다. 

리눅스 환경에서 진행하는 경우

## 환경설정 적용 (부팅 시 자동 적용 되도록 셋업을 했다면 진행하지 않아도 된다 )

source ~/.bashrc

### 사용자 리스트 확인 

conda env list

### 사용자 생성

conda create -n AI_PIC python=3.10.6

### 사용자 삭제 

conda env remove --n 가상환경이름

### 가상환경 활성화

conda activate 가상환경이름

최근 라즈베리파이는 OS 설치시에 SSH 설정을 같이 할 수 있도록 하고 있어 SD Card 로 부팅시스템을 만들고 나면 바로 SSH 접속이 가능하다.  (자세한 것은 공식 홈페이지 참조 (https://www.raspberrypi.com/software/) )

미니콘다는 파이썬 패키지 관리자 및 가상 환경 관리 프로그램인 conda의 무료 최소 설치 프로그램입니다. 아나콘다의 작은 부트스트랩 버전으로 conda, Python, 해당 패키지에 의존하는 패키지 및 pip, zlib 및 기타 몇 가지 유용한 패키지만 포함됩니다.

1. ssh 로 접속하여 폴더를 하나 만들고 miniconda 설치 파일을 다운로드 한다.
( 라즈베리파이4 CPU =  Quad core Cortex-A72 (ARM v8) 64-bit SoC)

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py38_4.10.3-Linux-aarch64.sh

2. 설치 진행 (설치 경로를 변경한다. )

sudo md5sum Miniconda3-py38_4.10.3-Linux-aarch64.sh # (optional) check md5
sudo /bin/bash Miniconda3-py38_4.10.3-Linux-aarch64.sh 
# -> change default directory to 
/home/pi/miniconda3

3. 환경변수 추가 

#open the bashrc
sudo nano /home/pi/.bashrc 
# -> add this line: 
export PATH="/home/pi/miniconda3/bin:$PATH"

4. TEST

source /home/pi/.bashrc
conda
python --version

업무 특성상 리눅스 사용환경에서 작업을 하는 경우가  많이 있다. 

최근 파이썬으로 프로젝트를 진행하는 경우가 늘어나고 있기도 하고

개인적으로 테스트를 진행하는 것은 서버를 분리하는 것이 좋겠다는 판단을 했다. 

문제는 서버를 구매해야 한다는 것인데... 가격이 늘 문제다.

파이썬으로  프로젝트를 진행하고자 할 때 선택할 수 있는 것은 3가지 였다. 

1. 메인으로 사용하고 있는 윈도우 PC 를 사용 (성능 좋음, 그래픽 카드 보유)

2. 구글 Colab  (성능 보통, 작업환경 간편)

3. 리눅스 서버를 별도로 운영하여 작업환경 구축  (추가 비용 필요)

 간단한 테스트는 구글 colab 이 가장 좋겠지만 이왕이면 좀더 확장성이 좋은 리눅스 서버를 하나 구매하는 것으로

결정을 했고, 가격을 타협하여 라즈베리파이를 사용하기로 했다(응?) .   타협의 범위가 너무 큰거 아녀?    ㅡㅅ ㅡ?

완벽하진 않겠지만 기본적인 것은 돌아 가겠지..

파이썬을 사용해본 사람들이라면 알겠지만 파이썬 버전, 라이브러리 호환성 부분이 항상 문제가 된다.  파이썬 특성상 다양한 라이브러리를 import 하여 사용하게 되는데, 특정 라이브러리는 특정 버전에서만 동작하거나 다른 라이브러리와 호환성 이슈가 발생하게 된다.  

이러한 문제를 해결해기 위해서  사용되고 있는게 아나콘다(Anaconda) 이다. 

아나콘다에 대해서 좀 더 자세하게 알아보자면, 구글 바드가 아래와 같이 대답해 준다. 

 아나콘다는 파이썬과 R 프로그래밍 언어를 위한 자유-오픈 소스 배포판입니다. 패키지 관리와 디플로이를 단순하게 하기 위해 설계되었으며 수백 가지의 파이썬 패키지가 포함되어 있습니다. 아나콘다는 과학 계산, 데이터 분석 및 기계 학습에 자주 사용됩니다.

아나콘다는 Continuum Analytics에서 개발했습니다. 2014년 Anaconda, Inc.에서 인수했습니다. 아나콘다는 무료로 사용할 수 있으며 Windows, macOS 및 Linux에서 사용할 수 있습니다.

아나콘다는 Python 패키지를 설치하고 관리하는 데 사용할 수 있는 conda 패키지 관리자를 사용합니다. conda는 명령줄 도구와 GUI를 모두 제공합니다. conda를 사용하여 패키지를 설치, 업그레이드, 제거 및 관리할 수 있습니다.
아나콘다는 Jupyter Notebook, Spyder 및 PyCharm을 포함한 다양한 개발 환경과 함께 사용할 수 있습니다.

Jupyter Notebook은 웹 브라우저에서 실행되는 인터랙티브 노트북 환경입니다. Spyder는 통합 개발 환경(IDE)이며 데이터 분석 및 기계 학습에 자주 사용됩니다. PyCharm은 Python 개발을 위한 IDE입니다.

아나콘다는 과학 계산, 데이터 분석 및 기계 학습에 사용할 수 있는 강력한 도구입니다. 패키지 관리와 디플로이를 단순하게 하기 위해 설계되었으며 수백 가지의 파이썬 패키지가 포함되어 있습니다. 아나콘다는 무료로 사용할 수 있으며 Windows, macOS 및 Linux에서 사용할 수 있습니다.

라즈베리파이는 구매 완료 했다.

아나콘다를 설치해 보자.