<div id="readability-page-1" class="page"><div>Apple Silicon Macbook에 Miniforge를 설치하여 Python 개발환경을 만든 후,&nbsp; Visual Studio Code와 연동하는 작업까지 진행합니다.&nbsp;
Apple Silicon Macbook용 Tensorflow를 사용하려면 Miniforge를 사용해야 해서 진행했습니다.

포스트 글 작성시 Macbook M1에서 진행했지만 M1, M2, M3가 모두 Apple Silicon 계열이라고 생각해서 포스트 제목을 수정했습니다.

2022. 2. 4&nbsp; 최초작성
2024. 3. 2

참고&nbsp;
<a href="https://github.com/conda-forge/miniforge/">https://github.com/conda-forge/miniforge/</a>


1. Command + Space를 누른 후, terminal을 입력후 엔터를 눌러 터미널을 실행합니다.&nbsp;

2. 진행하기 위해 필요한 wget을 설치합니다.&nbsp; wget을 쉽게 설치하려면 homebrew가 필요한데 이걸 사용하면 다른 패키지들도 쉽게 설치가능하니 깔아두시는게 좋을겁니다.&nbsp;&nbsp;

우선 homebrew를 설치합니다.&nbsp;
% ruby -e "$(curl -fsSL <a href="https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install">https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/master/install</a>)"

Next steps 메시지 다음에 나오는 다음 두 명령어를 복사하여 실행합니다.&nbsp; brew 경로를 환경변수 PATH에 추가해주어 아무데서나 brew 명령어를 사용할 수 있게 해줍니다.&nbsp;&nbsp;

% echo 'eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"' &gt;&gt; /Users/webnautes/.zprofile
% eval "$(/opt/homebrew/bin/brew shellenv)"

3. 이제 brew 명령어를 사용하여 wget을 설치합니다.

% brew install wget

4. Miniforge 설치 파일을 다운로드합니다.&nbsp;

% wget <a href="https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh">https://github.com/conda-forge/miniforge/releases/latest/download/Miniforge3-MacOSX-arm64.sh</a>&nbsp;

5. Miniforge 설치를 진행합니다. 라이센스에서 q를 누르는거 외에는 대부분 엔터와 yes를 입력하면 됩니다.&nbsp; conda init 물어볼때에는 반드시 yes를 하세요.&nbsp;

% bash Miniforge3-MacOSX-arm64.sh

6. 터미널이 활성화된 상태에서 Command + Q를 누르면 터미널이 종료됩니다. 터미널을 다시 실행하면 conda의 base 가상 환경이 자동으로 활성화된 상태가 됩니다. (base)가 맨앞에 추가되어 있는 것을 볼 수있습니다.

<figure data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-origin-width="1186" data-origin-height="758"><img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/KmLVr/btsFoc1frPJ/vIiINK5WObD6kLggEhHCb1/img.png" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';" width="616" height="394" data-origin-width="1186" data-origin-height="758"></figure>


7. 사용할 파이썬 버전 3.12로 지정하여 newenv라는 이름의 가상환경 생성합니다.

디폴트 경로&nbsp; /Users/사용자 아이디/miniforge3/envs 위치에 newenv 디렉토리를 생성하여 가상환경을 만듭니다.&nbsp;&nbsp;
이곳에 파이썬 가상환경을 위한 패키지, 파이썬 등이 설치됩니다.&nbsp;

% conda create -n newenv python=3.12

conda env list 명령으로 확인해보면 가상환경 리스트에 newenv가 추가되고 그 옆에 가상환경 경로가 출력됩니다.

% conda env list
# conda environments:
#
base&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; *&nbsp; /Users/webnautes/miniforge3
newenv&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; /Users/webnautes/miniforge3/envs/newenv

8. conda activate 다음에 가상환경 이름을 적어주어 가상환경을 활성화합니다. 가상환경 이름이 앞에 출력됩니다.&nbsp;

(base) webnautes@webnautesui-MacBookAir ~ % conda activate newenv
(newenv) webnautes@webnautesui-MacBookAir ~ %&nbsp;

9. 가상환경을 다음처럼 비활성화합니다. 앞에 붙어있던 가상환경 이름이 사라집니다.&nbsp;

(newenv) webnautes@webnautesui-MacBookAir ~ % conda deactivate
(base) webnautes@webnautesui-MacBookAir ~ %&nbsp;

주의할 점은 Miniforge를 사용하여 설치된 파이썬을 사용하기 전에 python과 python3를 실행해봐야 합니다.&nbsp;

포스트에서 테스트한 맥북에서는 homebrew에서 설치된 python을 사용하기 위해 다음 포스트의 내용을 적용해놓았기 때문에 발생했습니다.

MacOS 에러 – zsh: command not found: python 해결방법
<a href="https://webnautes.tistory.com/2037">https://webnautes.tistory.com/2037</a>&nbsp;

아래 실행결과를 보면&nbsp; python 명령으로는 MacOS에 있는 기존 파이썬이 실행되어 아래 결과에서 파이썬 버전이 3.9.13이고 python3 명령으로는 Miniforge를 사용하여 설치된 파이썬이 실행되어 파이썬 버전이 3.12.2라는 것을 확인할 수 있습니다.

(newenv) webnautes@webnautesui-MacBookAir ~ % python
Python 3.9.13 (main, May 24 2022, 21:13:51)&nbsp;
[Clang 13.1.6 (clang-1316.0.21.2)] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
&gt;&gt;&gt; quit()

(newenv) webnautes@webnautesui-MacBookAir ~ % python3
Python 3.12.2 | packaged by conda-forge | (main, Feb 16 2024, 20:54:21) [Clang 16.0.6 ] on darwin
Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information.
&gt;&gt;&gt; quit()

Visual Studio Code에서 실행시에는 이런 문제가 발생하지 않습니다. Visual Studio Code에서 현재 설정된 파이썬 가상환경에 맞추어 알아서 python을 실행해주기 때문입니다.&nbsp;

참고로 다음처럼 newenv라는 이름의 가상환경을 삭제할 수 있습니다. 지금 실행을 해본다면 위에서 했던 방식으로 newenv 파이썬 가상환경을 설치한후 10번 이후를 진행해야 합니다.&nbsp;

% conda env remove -n newenv

가상환경 리스트에서 newenv 가상환경이 제거된 것을 볼 수 있습니다.&nbsp;
% conda env list
# conda environments:
#
base&nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; &nbsp; *&nbsp; /Users/webnautes/miniforge3

10. Visual Studio Code를 설치합니다.&nbsp;

% brew install --cask visual-studio-code

11. 다음처럼 work 폴더를 생성한 후,&nbsp; 해당 디렉토리로 이동하여 code .으로 실행하면 해당 디렉토리를 열면서 Visual Studio Code가 실행됩니다.&nbsp;

% mkdir work
% cd work
% code .

탐색기에서 디렉토리 이름에 마우스 커서를 가져가면 보이는 New 파일 아이콘을 클릭하여&nbsp; 파이썬 파일을 하나 생성하여 다음 코드입력합니다.&nbsp;

<figure data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-origin-width="853" data-origin-height="776"><img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/HBLrJ/btsFsa9kLxF/5LdBgSeKMfi3gllRrNN661/img.png" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';" width="333" height="303" data-origin-width="853" data-origin-height="776"></figure>


테스트를 해보기 위해 작성한 간단한&nbsp; numpy를 사용하는 코드입니다.

<div>
import numpy as np a = np.array([1, 2, 3]) print(a)
</div>

파이썬 코드를 Visual Studio Code에서 첨 사용하는 거라면 오른쪽아래에 다음과 같은 메시지 박스가 보입니다.&nbsp;
Install을 클릭하여 설치합니다.

<figure data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-origin-width="912" data-origin-height="242"><img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/Fd7Xo/btsFm9cBBui/p3fVXryKWQucmKieFnD9T0/img.png" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';" width="500" height="132" data-origin-width="912" data-origin-height="242"></figure>


Command + Shift + P를 누르고 interpreter를 입력하여&nbsp; 메뉴에서 Python:Select Interpreter를 선택합니다.&nbsp;

<figure data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-origin-width="1212" data-origin-height="254"><img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/oJrEA/btsFp60veS3/IoLbMi2llRVZak3AmMlBv0/img.png" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';" width="646" height="136" data-origin-width="1212" data-origin-height="254"></figure>


파이썬 인터프리터 목록에서 새로 생성한 가상 환경 이름을 찾아 선택합니다.&nbsp;
여기에선 newenv입니다.&nbsp;

<figure data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-origin-width="1600" data-origin-height="620"><img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/bqqTrU/btsFsaBuTkC/SF5miMW1pEu53BDTNPrmO1/img.png" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';" width="659" height="254" data-origin-width="1600" data-origin-height="620"></figure>


메뉴에서 View &gt; Terminal을 선택하거나 Control + ~를 누르면&nbsp; newenv 가상환경이 자동으로 활성화 된것을 볼 수 있습니다.&nbsp;
이곳에 newenv 가상환경을 위한 패키지를 설치할 수 있습니다.

원래는 (newenv)만 출력되어야 하는데 포스트 업데이트하며 테스트시 (newenv) (base)로 출력되는 문제가 발생했습니다.

<figure data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-origin-width="1078" data-origin-height="378"><img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/dBFRyU/btsFq0MwjzI/S8aqDUkcKDv82J1ImMlz5K/img.png" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';" width="660" height="232" data-origin-width="1078" data-origin-height="378"></figure>


이 터미널에서 앞에서 입력한 코드에서 사용한 numpy 패키지를 설치합니다.&nbsp;

pip install numpy

<figure data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-origin-width="1246" data-origin-height="310"><img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/VzTcL/btsFqMHF4vt/jUSIHIkUoxIRto0ByuEvB1/img.png" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';" width="661" height="165" data-origin-width="1246" data-origin-height="310"></figure>


pip list 명령으로 현재 사용중인 newenv 가상환경에 설치된 패키지 목록을 볼 수 있습니다.&nbsp;
좀전에 설치한 numpy도 보입니다.&nbsp;

가상 환경별로 패키지가 따로 관리됩니다.
가상환경에 저장된 패키지 목록을 텍스트로 저장하여 다른 곳에 한번에 설치하는 방법도 있습니다. 여기에선 다루지 않습니다.&nbsp;

<figure data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-origin-width="1192" data-origin-height="310"><img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/cBOGU9/btsFp9iDS97/3BprFAgIrHDeeC5jPHpd1k/img.png" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';" width="665" height="173" data-origin-width="1192" data-origin-height="310"></figure>


12. 마우스 우클릭하여 Run Python File In Terminal을 선택하여 실행합니다.&nbsp;
정상적으로 완료되면 다음처럼 보입니다.&nbsp;

문제 없다면 넘파이 배열의 값 [1 2 3]이 출력됩니다.

<figure data-ke-mobilestyle="widthOrigin" data-origin-width="1142" data-origin-height="338"><img src="https://blog.kakaocdn.net/dn/m6x6I/btsFoK4sXZo/1FfpaHvKBrhwZPrTjPdDDK/img.png" onerror="this.onerror=null; this.src='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png'; this.srcset='//t1.daumcdn.net/tistory_admin/static/images/no-image-v1.png';" width="671" height="199" data-origin-width="1142" data-origin-height="338"></figure>

</div></div>

멈춤보단 천천히라도

Apple Silicon Macbook에 Miniforge를 설치하여 Python 개발환경을 만든 후, Visual Studio Code와 연동하는 작업까지 진행합니다. Apple Silicon Macbook용 Tensorflow를 사용하려면 Miniforge를 사용해야 해서 진행했습니다. 포스트 글 작성시 Macbook M1에서 진행했지만 M1, M2, M3가 모두 Apple Silicon 계열이라고 생각해서 포스트 제목을 수정했습니다. 2022...

Apple Silicon Macbook에 Miniforge 설치하여 Visual Studio Code와 연동하기

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