Visual Studio에서 Python 환경을 만들고 관리하는 방법How to create and manage Python environments in Visual Studio

Python 환경은 Python 코드를 실행할 컨텍스트이며 전역, 가상 및 conda 환경을 포함합니다.A Python environment is a context in which you run Python code and includes global, virtual, and conda environments. 환경은 인터프리터, 라이브러리(일반적으로 Python 표준 라이브러리) 및 설치된 패키지 집합으로 구성됩니다.An environment consists of an interpreter, a library (typically the Python Standard Library), and a set of installed packages. 이러한 모든 구성 요소에 따라, 어떤 언어로 구성되고 구문이 유효한지, 어떤 운영 체제 기능에 액세스할 수 있으며 어떤 패키지를 사용할 수 있는지가 결정됩니다.These components together determine which language constructs and syntax are valid, what operating-system functionality you can access, and which packages you can use.

Windows의 Visual Studio에서는 이 문서에 설명된 대로 Python 환경 창을 사용하여 여러 환경을 관리하고 새 프로젝트의 기본값으로 하나의 환경을 선택합니다.In Visual Studio on Windows, you use the Python Environments window, as described in this article, to manage environments and select one as the default for new projects. 환경의 기타 측면은 다음 문서를 참조하십시오.Other aspects of environments are found in the following articles:

  • 지정된 프로젝트의 경우 기본값을 사용하는 대신 특정 환경을 선택할 수 있습니다.For any given project, you can select a specific environment rather than use the default.

  • Python 프로젝트용 가상 환경을 만들고 사용하는 방법에 대한 자세한 내용은 가상 환경 사용을 참조하세요.For details on creating and using virtual environments for Python projects, see Use virtual environments.

  • 환경에 패키지를 설치하려는 경우 패키지 탭 참조를 참조합니다.If you want to install packages in an environment, refer to the Packages tab reference.

  • 다른 Python 인터프리터를 설치하려면 Python 인터프리터 설치를 참조하세요.To install another Python interpreter, see Install Python interpreters. 일반적으로 기본 Python 배포를 위해 설치 관리자를 다운로드하고 실행하는 경우 Visual Studio는 새로 설치 및 환경이 Python 환경 창에 표시되고 프로젝트에 대해 선택될 수 있음을 검색합니다.In general, if you download and run an installer for a mainline Python distribution, Visual Studio detects that new installation and the environment appears in the Python Environments window and can be selected for projects.

Visual Studio에서 Python을 처음 사용하는 경우 다음 문서는 일반 배경에서도 제공됩니다.If you're new to Python in Visual Studio, the following articles also provide from general background:

참고

또한 파일 > 열기 > 폴더 명령을 사용하여 폴더로만 열리는 Python 코드의 환경을 관리할 수 없습니다.You can't manage environments for Python code that is opened only as a folder using the File > Open > Folder command. 대신 Visual Studio의 환경 기능을 사용하기 위해 기존 코드에서 Python 프로젝트를 만듭니다.Instead, Create a Python project from existing code to enjoy the environment features of Visual Studio.

참고

또한 파일 > 열기 > 폴더 명령을 사용하여 폴더로 열리는 Python 코드의 환경을 관리할 수 있습니다.You can manage environments for Python code that is opened as a folder using the File > Open > Folder command. Python 툴바를 사용하면 검색된 모든 환경 간에 전환하고 새 환경을 추가할 수도 있습니다.The Python toolbar allows you switch between all detected environments, and also add a new environment. 환경 정보는 Workspace .vs 폴더의 PythonSettings.json 파일에 저장됩니다.The environment information is stored in the PythonSettings.json file in the Workspace .vs folder.

Python 환경 창The Python Environments window

Visual Studio에서 인식하는 환경이 Python 환경 창에 표시됩니다.The environments that Visual Studio knows about are displayed in the Python Environments window. 창을 열려면 다음 방법 중 하나를 사용합니다.To open the window, use one of the following methods:

  • 보기 > 다른 창 > Python 환경 메뉴 명령을 선택합니다.Select the View > Other Windows > Python Environments menu command.

  • 솔루션 탐색기에서 프로젝트의 Python 환경 노드를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 모든 Python 환경 보기를 선택합니다.Right-click the Python Environments node for a project in Solution Explorer and select View All Python Environments:

    솔루션 탐색기에서 모든 환경 명령 보기

    솔루션 탐색기에서 모든 환경 명령 보기

두 경우 모두 Python 환경 창은 솔루션 탐색기와 함께 나타납니다.In either case, the Python Environments window appears alongside Solution Explorer:

Python 환경 창

Python 환경 창

Visual Studio는 레지스트리(다음 PEP 514)와 함께 가상 환경 및 Conda 환경(환경 유형 참조)을 사용하여 설치된 글로벌 환경을 검색합니다.Visual Studio looks for installed global environments using the registry (following PEP 514), along with virtual environments and conda environments (see Types of environments). 목록에 원하는 환경이 표시되지 않으면 기존 환경 수동 식별을 참조하세요.If you don't see an expected environment in the list, see Manually identify an existing environment.

목록에서 환경을 선택하는 경우 Visual Studio는 개요 탭에 해당 환경에 대한 다양한 속성과 명령을 표시합니다. 예를 들어 위의 이미지에서 인터프리터의 위치가 C:\Python36-32임을 알 수 있습니다.When you select an environment in the list, Visual Studio displays various properties and commands for that environment on the Overview tab. For example, you can see in the image above that the interpreter's location is C:\Python36-32. 개요 탭 아래에 있는 네 개의 명령은 각각 인터프리터가 실행 중인 명령 프롬프트를 엽니다.The four commands at the bottom of the Overview tab each open a command prompt with the interpreter running. 자세한 내용은 Python 환경 창 탭 참조 - 개요를 참조하세요.For more information, see Python Environments window tab reference - Overview.

환경 목록 아래의 드롭다운 목록을 사용하여 패키지IntelliSense와 같은 다른 탭으로 전환합니다.Use the drop-down list below the list of environments to switch to different tabs such as Packages, and IntelliSense. 이러한 탭은 Python 환경 창 탭 참조에도 설명되어 있습니다.These tabs are also described in the Python Environments window tab reference.

환경을 선택해도 모든 프로젝트에 대한 해당 관계는 변경되지 않습니다.Selecting an environment doesn't change its relation to any projects. 목록에서 굵게 표시된 기본 환경은 Visual Studio가 모든 새 프로젝트에 대해 사용하는 환경입니다.The default environment, shown in boldface in the list, is the one that Visual Studio uses for any new projects. 새 프로젝트에서 다른 환경을 사용하려면 이 환경을 새 프로젝트의 기본 환경으로 설정 명령을 사용합니다.To use a different environment with new projects, use the Make this the default environment for new projects command. 프로젝트의 컨텍스트 내에서 항상 특정한 환경을 선택할 수 있습니다.Within the context of a project you can always select a specific environment. 자세한 내용은 프로젝트의 환경 선택을 참조하세요.For more information, see Select an environment for a project.

나열된 각 환경의 오른쪽에는 해당 환경에 대한 대화형 창을 여는 컨트롤이 있습니다.To the right of each listed environment is a control that opens an Interactive window for that environment. Visual Studio 2017 15.5 이전에서 해당 환경의 IntelliSense 데이터베이스를 새로 고치는 다른 컨트롤이 표시됩니다.(In Visual Studio 2017 15.5 and earlier, another control appears that refreshes the IntelliSense database for that environment. 데이터베이스에 대한 세부 정보는 환경 창 탭 참조를 참조하세요.See Environments window tab reference for details about the database.)

Python 환경 창을 충분히 넓게 확장하면 작업하기에 더 편리한 환경을 보다 자세히 볼 수 있습니다.When you expand the Python Environments window wide enough, you get a fuller view of your environments that you may find more convenient to work with.

Python 환경 창 확장된 보기

Python 환경 창을 충분히 넓게 확장하면 작업하기에 더 편리한 환경을 보다 자세히 볼 수 있습니다.When you expand the Python Environments window wide enough, you get a fuller view of your environments that you may find more convenient to work with.

Python 환경 창 확장된 보기

참고

Visual Studio에서는 system-site-packages 옵션을 적용하지만 Visual Studio 내에 이를 변경하는 방법은 제공하지 않습니다.Although Visual Studio respects the system-site-packages option, it doesn't provide a way to change it from within Visual Studio.

환경이 나타나지 않으면 어떻게 하나요?What if no environments appear?

환경이 나타나지 않으면 Visual Studio가 표준 위치에서 Python 설치를 검색하지 못한 것입니다.If no environments appear, it means Visual Studio failed to detect any Python installations in standard locations. 예를 들어 Visual Studio 2017 이상을 설치했지만 Python 워크로드에 대한 설치 관리자 옵션에서 모든 인터프리터 옵션을 선택 취소했을 수 있습니다.For example, you may have installed Visual Studio 2017 or later but cleared all the interpreter options in the installer options for the Python workload. 마찬가지로 Visual Studio 2015 이전을 설치했지만 인터프리터를 수동으로 설치하지 않았을 수 있습니다(Python 인터프리터 설치 참조).Similarly, you may have installed Visual Studio 2015 or earlier but did not install an interpreter manually (see Install Python interpreters).

컴퓨터에 Python 인터프리터가 있지만 Visual Studio(모든 버전)가 이를 검색하지 못하는 경우 + 사용자 지정 명령을 사용하여 해당 위치를 수동으로 지정합니다.If you know you have a Python interpreter on your computer but Visual Studio (any version) did not detect it, then use the + Custom command to specify its location manually. 다음 섹션인 기존 환경 수동 식별을 참조하세요.See the next section, Manually identify an existing environment.

Visual Studio는 python.org의 설치 관리자를 사용하여 Python2.7.11을 2.7.14로 업그레이드하는 경우와 같은 기존 인터프리터의 업데이트를 검색합니다. 설치 과정에서 Python 환경 목록에서 이전 환경이 사라진 후 업데이트가 그 자리에 나타납니다.Visual Studio detects updates to an existing interpreter, such as upgrading Python 2.7.11 to 2.7.14 using the installers from python.org. During the installation process, the older environment disappears from the Python Environments list before the update appears in its place.

그러나 파일 시스템을 사용하여 인터프리터 및 해당 환경을 수동으로 이동할 경우 Visual Studio에서는 새 위치를 알 수 없습니다.However, if you manually move an interpreter and its environment using the file system, Visual Studio won't know the new location. 자세한 내용은 인터프리터 이동을 참조하세요.For more information, see Move an interpreter.

환경 유형Types of environments

Visual Studio는 글로벌 환경, 가상 환경 및 Conda 환경을 사용할 수 있습니다.Visual Studio can work with global, virtual, and conda environments.

글로벌 환경Global environments

각 Python 설치(예: Python 2.7, Python 3.6, Python 3.7, Anaconda 4.4.0 등은 Python 인터프리터 설치 참조)는 고유한 글로벌 환경을 유지 관리합니다.Each Python installation (for example, Python 2.7, Python 3.6, Python 3.7, Anaconda 4.4.0, etc., see Install Python interpreters) maintains its own global environment. 각 환경은 특정 Python 인터프리터, 표준 라이브러리, 사전 설치된 패키지 집합 및 해당 환경이 활성화된 상태에서 설치하는 모든 추가 패키지로 구성됩니다.Each environment is composed of the specific Python interpreter, its standard library, a set of pre-installed packages, and any additional packages you install while that environment is activated. 패키지를 전역 환경에 설치하면 해당 환경을 사용하는 모든 프로젝트에서 사용할 수 있습니다.Installing a package into a global environment makes it available to all projects using that environment. 환경이 파일 시스템의 보호 영역(예: c:\program files 내)에 있는 경우 패키지를 설치하려면 관리자 권한이 필요합니다.If the environment is located in a protected area of the file system (within c:\program files, for example), then installing packages requires administrator privileges.

전역 환경은 컴퓨터의 모든 프로젝트에서 사용할 수 있습니다.Global environments are available to all projects on the computer. Visual Studio에서는 특별히 프로젝트별로 다른 항목을 선택하지 않는 한 하나의 전역 환경을 모든 프로젝트에 사용되는 기본값으로 선택합니다.In Visual Studio, you select one global environment as the default, which is used for all projects unless you specifically choose a different one for a project. 자세한 내용은 프로젝트의 환경 선택을 참조하세요.For more information, see Select an environment for a project.

가상 환경Virtual environments

글로벌 환경에서 작업하면 쉽게 시작할 수 있다 해도 해당 환경은 시간이 지남에 따라 다른 프로젝트에 설치한 많은 다른 패키지와 겹쳐 복잡해집니다.Although working in a global environment is an easy way to get started, that environment will, over time, become cluttered with many different packages that you've installed for different projects. 이러한 혼란은 알려진 버전을 사용하여 특정 집합의 패키지에 대해 빌드 서버 또는 웹 서버에서 설정하는 환경의 종류인 애플리케이션을 철저히 테스트하는 것을 어렵게 합니다.Such clutter makes it difficult to thoroughly test an application against a specific set of packages with known versions, which is exactly the kind of environment you'd set up on a build server or web server. 두 프로젝트에 호환되지 않는 패키지 또는 동일한 패키지의 다른 버전이 필요한 경우 충돌이 발생할 수 있습니다.Conflicts can also occur when two projects require incompatible packages or different versions of the same package.

이러한 이유로 개발자는 종종 프로젝트에 대한 가상 환경을 만듭니다.For this reason, developers often create a virtual environment for a project. 가상 환경은 특정 인터프리터가 포함된 프로젝트의 하위 폴더입니다.A virtual environment is a subfolder in a project that contains a copy of a specific interpreter. 가상 환경이 활성화되면 설치한 모든 패키지는 해당 환경의 하위 폴더에만 설치됩니다.When you activate the virtual environment, any packages you install are installed only in that environment's subfolder. 그런 다음, 해당 환경 내에서 Python 프로그램을 실행하면 이 프로그램이 해당 특정 패키지에 대해서만 실행되는지 알 수 있습니다.When you then run a Python program within that environment, you know that it's running against only those specific packages.

Visual Studio는 프로젝트에 대한 가상 환경을 만드는 작업을 직접 지원합니다.Visual Studio provides direct support for creating a virtual environment for a project. 예를 들어 requirements.txt가 포함된 프로젝트를 열거나 해당 파일이 포함된 템플릿에서 프로젝트를 만드는 경우 Visual Studio에서는 사용자에게 가상 환경을 자동으로 만들고 해당 종속성을 설치하게 합니다.For example, if you open a project that contains a requirements.txt, or create a project from a template that includes that file, Visual Studio prompts you to automatically create a virtual environment and install those dependencies.

열린 프로젝트 내에서 언제든 새 가상 환경을 만들 수 있습니다.At any time within an open project, you can create a new virtual environment. 솔루션 탐색기에서 프로젝트 노드를 확장하고 Python 환경 노드를 마우스 오른쪽 단추로 클릭하고 “가상 환경 추가”를 선택합니다.In Solution Explorer, expand the project node, right-click Python Environments, and select "Add Virtual Environment." 자세한 내용은 가상 환경 만들기를 참조하세요.For more information, see Create a virtual environment.

Visual Studio에서는 쉽게 다른 컴퓨터에서 환경을 다시 만들 수 있도록 가상 환경에서 requirements.txt 파일을 생성하는 명령을 제공합니다.Visual Studio also provides a command to generate a requirements.txt file from a virtual environment, making it easy to recreate the environment on other computers. 자세한 내용은 가상 환경 사용을 참조하세요.For more information, see Use virtual environments.

Conda 환경Conda environments

Conda 환경은 conda 도구를 사용하거나 Visual Studio 버전 2017 15.7 이상에서 통합 Conda 관리를 사용하여 만듭니다.A conda environment is one created using the conda tool, or with integrated conda management in Visual Studio 2017 version 15.7 and higher. (Visual Studio 설치 관리자를 통해 제공되는 Anaconda 또는 Miniconda가 필요합니다. 설치를 참조하세요.)(Requires Anaconda or Miniconda, which are available through the Visual Studio installer, see Installation.)

  1. Python 환경 창에서 + Conda 환경 만들기를 선택하면 새 Conda 환경 만들기 탭이 열립니다.Select + Create conda environment in the Python Environments window, which opens a Create new conda environment tab:

    새 Conda 환경의 탭 만들기

  2. 이름 필드에서 환경의 이름을 입력하고, Python 필드에서 기본 Python 인터프리터를 선택하고 만들기를 선택합니다.Enter a name for the environment in the Name field, select a base Python interpreter in the Python field, and select Create.

  3. 출력 창에서는 생성이 완료되면 몇 가지 CLI 지침을 사용하여 새 환경에 대한 진행률을 보여줍니다.The Output window shows progress for the new environment, with a few CLI instructions once creation is complete:

    성공적으로 Conda 환경 만들기

  4. 프로젝트의 환경 선택에 설명된 대로 다른 환경에서 수행한 것처럼 Visual Studio 내에서 프로젝트의 Conda 환경을 활성화할 수 있습니다.Within Visual Studio, you can activate a conda environment for a project as you would any other environment as described on Select an environment for a project.

  5. 환경에서 패키지를 설치하려면 패키지 탭을 사용합니다.To install packages in the environment, use the Packages tab.

  1. Python 환경 창(또는 Python 도구 모음)에서 + 환경 추가를 선택하면 환경 추가 대화 상자가 열립니다.Select + Add Environment in the Python Environments window (or from the Python toolbar), which opens the Add environment dialog box. 이 대화 상자에서 Conda 환경 탭을 선택합니다.In that dialog, select the Conda environment tab:

    환경 추가 대화 상자의 Conda 환경 탭

  2. 다음 필드를 구성하세요.Configure the following fields:

    필드Field 설명Description
    프로젝트Project 환경을 만들 프로젝트입니다(동일한 Visual Studio 솔루션에 여러 프로젝트가 있는 경우).The project in which to create the environment (if you have multiple projects in the same Visual Studio solution).
    이름Name Conda 환경의 이름입니다.The name for the conda environment.
    다음의 패키지 추가Add packages from 종속성을 설명하는 environment.yml 파일이 있으면 환경 파일을 선택합니다. 또는 하나 이상의 Anaconda 패키지 이름을 선택하여 아래 필드에 하나 이상의 Python 패키지 또는 Python 버전을 나열합니다.Choose Environment file if you have an environment.yml file describing your dependencies, or choose One or more Anaconda package names and list at least one Python package or a Python version in the field below. 패키지 목록은 Conda에 Python 환경을 만들도록 지시합니다.The package list instructs conda to create a Python environment. 최신 버전의 Python을 설치하려면 python을 사용하고, 특정 버전을 설치하려면 python=3.7에서 처럼 python=,major>.<minor>를 사용합니다.To install the latest version of Python, use python; to install a specific version, use python=,major>.<minor> as in python=3.7. 패키지 단추를 사용하여 일련의 메뉴에서 Python 버전 및 공통 패키지를 선택할 수도 있습니다.You can also use the package button to select Python versions and common packages from a series of menus.
    현재 환경으로 설정Set as current environment 환경이 만들어지면 선택한 프로젝트에서 새 환경을 활성화합니다.Activates the new environment in the selected project after the environment is created.
    새 프로젝트의 기본 환경으로 설정Set as default environment for new projects Visual Studio에서 만드는 모든 새 프로젝트에서 자동으로 Conda 환경을 설정하고 활성화합니다.Automatically sets and activates the conda environment in any new projects created in Visual Studio. 이 옵션은 Python 환경 창에서 이 환경을 새 프로젝트의 기본 환경으로 설정을 사용하는 것과 동일합니다.This option is the same as using the Make this the default environment for new projects in the Python Environments window.
    Python 환경 창에서 보기View in Python Environments window 환경을 만든 후 Python 환경 창을 표시할 것인지 지정합니다.Specifies whether to show the Python Environments window after creating the environment.

    중요

    Conda 환경을 만드는 경우 환경에 Python 런타임이 포함되도록 environments.yml 또는 패키지 목록을 사용하여 Python 버전 또는 Python 패키지를 하나 이상 지정해야 합니다.When creating a conda environment, be sure to specify at least one Python version or Python package using either environments.yml or the package list, which ensures that the environment contains a Python runtime. 지정하지 않으면 Visual Studio에서 환경을 무시합니다. 즉, 이 환경은 Python 환경 창 어디에도 표시되지 않고, 프로젝트의 현재 환경으로 설정되지 않으며, 글로벌 환경으로 사용할 수 없습니다.Otherwise, Visual Studio ignores the environment: the environment doesn't appear anywhere the Python Environments window, isn't be set as the current environment for a project, and isn't available as a global environment.

    Python 버전 없이 Conda 환경을 만드는 경우 conda info 명령을 사용하여 Conda 환경 폴더의 위치를 확인한 후 수동으로 해당 위치에서 환경의 하위 폴더를 제거하세요.If you happen to create a conda environment without a Python version, use the conda info command to see the locations of conda environment folders, then manually remove the subfolder for the environment from that location.

  3. 만들기를 선택하고 출력 창에서 진행률을 관찰합니다.Select Create, and observe progress in the Output window. 만들기가 완료되면 몇 가지 CLI 지침이 출력에 포함됩니다.The output includes with a few CLI instructions once creation is complete:

    성공적으로 Conda 환경 만들기

  4. 프로젝트의 환경 선택에 설명된 대로 다른 환경에서 수행한 것처럼 Visual Studio 내에서 프로젝트의 Conda 환경을 활성화할 수 있습니다.Within Visual Studio, you can activate a conda environment for a project as you would any other environment as described on Select an environment for a project.

  5. 환경에서 추가 패키지를 설치하려면 패키지 탭을 사용합니다.To install additional packages in the environment, use the Packages tab.

참고

Conda 환경을 사용하는 최상의 결과는 Conda 4.4.8 이상을 사용합니다(Conda 버전은 Anaconda 버전과 다름).For best results with conda environments, use conda 4.4.8 or later (conda versions are different from Anaconda versions). Visual Studio 설치 관리자를 통해 적합한 버전의 Miniconda(Visual Studio 2019) 및 Anaconda(Visual Studio 2017)를 설치할 수 있습니다.You can install suitable versions of Miniconda (Visual Studio 2019) and Anaconda (Visual Studio 2017) through the Visual Studio installer.

Conda 환경이 저장된 Conda 버전 및 기타 정보를 보려면 Anaconda 명령 프롬프트(즉, Anaconda가 경로에 있는 명령 프롬프트)에서 conda info를 실행합니다.To see the conda version, where conda environments are stored, and other information, run conda info at an Anaconda command prompt (that is, a command prompt where Anaconda is in the path):

conda info

Conda 환경 폴더가 다음과 같이 표시됩니다.Your conda environment folders appear as follows:

       envs directories : C:\Users\user\.conda\envs
                          c:\anaconda3\envs
                          C:\Users\user\AppData\Local\conda\conda\envs

Conda 환경을 프로젝트와 저장하지 않았기 때문에 글로벌 환경에서 비슷하게 작동합니다.Because conda environments are not stored with a project, they act similarly to global environments. 예를 들어 새 패키지를 conda 환경에 설치하면 해당 환경을 사용하는 모든 프로젝트에서 해당 패키지를 사용할 수 있습니다.For example, installing a new package into a conda environment makes that package available to all projects using that environment.

Visual Studio 2017 버전 15.6 이전의 경우 기존 환경 수동 식별 아래에 설명된 대로 수동으로 지정하여 Conda 환경을 사용할 수 있습니다.For Visual Studio 2017 version 15.6 and earlier, you can use conda environments by pointing to them manually as described under Manually identify an existing environment.

Visual Studio 2017 버전 15.7 이상에서는 Conda 환경을 자동으로 검색하고 다음 섹션에 설명된 대로 Python 환경 창을 표시합니다.Visual Studio 2017 version 15.7 and later detects conda environments automatically and displays them in the Python Environments window as described in the next section.

기존 환경 수동 식별Manually identify an existing environment

Visual Studio 2017 버전 15.6 이전의 Conda 환경을 포함하여 비표준 위치에 설치된 환경을 식별하려면 다음 단계를 수행합니다.Use the following steps to identify an environment that's installed in a non-standard location (including conda environments in Visual Studio 2017 version 15.6 and earlier):

  1. Python 환경 창에서 + 사용자 지정을 선택하면 구성 탭이 열립니다.Select + Custom in the Python Environments window, which opens the Configure tab:

    새 사용자 지정 환경의 기본 보기

  2. 설명 필드에 환경에 대한 이름을 입력합니다.Enter a name for the environment in the Description field.

  3. 접두사 경로 필드에 인터프리터의 경로를 입력하거나 찾습니다( ... 사용).Enter or browse (using ...) to the path of the interpreter in the Prefix path field.

  4. Visual Studio가 해당 위치(예: conda 환경에 대해 아래에 표시된 경로)에서 Python 인터프리터를 검색할 경우 자동 검색 명령을 사용할 수 있습니다.If Visual Studio detects a Python interpreter at that location (such as the path shown below for a conda environment), it enables the Auto Detect command. 자동 검색을 선택하면 나머지 필드가 채워집니다.Selecting Auto Detect completes the remaining fields. 해당 필드를 수동으로 완료할 수도 있습니다.You can also complete those fields manually.

    자동 검색 명령 사용

    자동 검색을 사용한 후 환경 필드 완료

  5. 필드에 원하는 값이 포함되면 적용을 선택하여 구성을 저장합니다.Once the fields contain the values you want, select Apply to save the configuration. 이제 Visual Studio 내에서 다른 환경과 같이 해당 환경을 사용할 수 있습니다.You can now use the environment like any other within Visual Studio.

  6. 수동으로 식별된 환경을 제거해야 하는 경우 구성 탭에서 제거 명령을 선택합니다. 자동 감지 환경에서는 이 옵션을 제공하지 않습니다.If you need to remove a manually identified environment, select the Remove command on the Configure tab. Auto-detected environments do not provide this option. 자세한 내용은 구성 탭을 참조하세요.For more information, see Configure tab.

  1. Python 환경 창(또는 Python 도구 모음)에서 + 환경 추가를 선택하면 환경 추가 대화 상자가 열립니다.Select + Add Environment in the Python Environments window (or from the Python toolbar), which opens the Add environment dialog box. 이 대화 상자에서 기존 환경 탭을 선택합니다.In that dialog, select the Existing environment tab:

    환경 추가 대화 상자의 기존 환경 탭

  2. 환경 드롭다운을 선택하고 사용자 지정을 선택합니다.Select the Environment drop-down, then select Custom:

    환경 추가 대화 상자의 사용자 지정 환경 옵션

  3. 대화 상자에 있는 필드에서 접두사 경로 아래에 값을 입력하거나 ... 를 사용하여 인터프리터 경로를 찾으면 다른 필드가 대부분 채워집니다.In the provided fields in the dialog box, enter or browse (using ...) to the path of the interpreter under Prefix path, which fills in most of the other fields. 값을 검토하고 필요에 따라 수정한 후 추가를 선택합니다.After reviewing those values and modifying as necessary, select Add.

    환경 추가 대화 상자에서 사용자 지정 환경 옵션에 대한 세부 정보를 지정하는 필드

  4. 환경에 대한 세부 정보는 Python 환경 창에서 언제든지 검토하고 수정할 수 있습니다.Details of the environment can be reviewed and modified at any time in the Python Environments window. 해당 창에서 환경을 선택하고 구성 탭을 선택하세요. 내용을 변경한 후에는 적용 명령을 선택합니다.In that window, select the environment, then select the Configure tab. After making changes, select the Apply command. 제거 명령을 사용하여 환경을 제거할 수도 있습니다(자동 감지 환경에는 사용할 수 없음).You can also remove the environment using the Remove command (not available for auto-detected environments). 자세한 내용은 구성 탭을 참조하세요.For more information, see Configure tab.

잘못된 환경 수정 또는 삭제Fix or delete invalid environments

Visual Studio에서 환경에 대한 레지스트리 항목을 찾았지만 인터프리터에 대한 경로가 올바르지 않은 경우 Python 환경 창은 취소선 글꼴을 사용하여 이름을 표시합니다.If Visual Studio finds registry entries for an environment, but the path to the interpreter is invalid, then the Python Environments window shows the name with a strikeout font:

잘못된 환경을 보여주는 Python 환경 창

잘못된 환경을 보여주는 Python 환경 창

유지할 환경을 수정하려면 먼저 해당 설치 관리자의 복구 프로세스를 사용해 보세요.To correct an environment you wish to keep, first try using its installer's Repair process. 예를 들어 표준 Python 3.x에 대한 설치 관리자에는 해당 옵션이 포함됩니다.The installers for standard Python 3.x, for example, include that option.

복구 옵션이 포함되지 않은 환경을 수정하거나 잘못된 환경을 제거하려면 다음 단계를 사용하여 레지스트리를 직접 수정합니다.To correct an environment that doesn't have a repair option, or to remove an invalid environment, use the following steps to modify the registry directly. Visual Studio는 레지스트리를 변경하는 경우 Python 환경 창을 자동으로 업데이트합니다.Visual Studio automatically updates the Python Environments window when you make changes to the registry.

  1. regedit.exe를 실행합니다.Run regedit.exe.

  2. HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Python으로 이동합니다.Navigate to HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Python. IronPython의 경우 대신 IronPython을 찾습니다.For IronPython, look for IronPython instead.

  3. CPython의 경우 Python Core, Anaconda의 경우 ContinuumAnalytics와 같이 배포와 일치하는 노드를 확장합니다.Expand the node that matches the distribution, such as Python Core for CPython or ContinuumAnalytics for Anaconda. IronPython의 경우 버전 번호 노드를 확장합니다.For IronPython, expand the version number node.

  4. InstallPath 노드 아래의 값을 검사합니다.Inspect the values under the InstallPath node:

    표준 CPython 설치를 위한 레지스트리 항목

    • 컴퓨터에 여전히 환경이 있는 경우 ExecutablePath의 값을 현재 위치로 변경합니다.If the environment still exists on your computer, change the value of ExecutablePath to the correct location. 필요에 따라 (기본값)WindowedExecutablePath 값을 수정합니다.Also correct the (Default) and WindowedExecutablePath values as necessary.
    • 환경이 컴퓨터에 더 이상 존재하지 않고 Python 환경 창에서 제거하려는 경우 위의 이미지에서 3.6과 같은 InstallPath의 부모 노드를 삭제합니다.If the environment no longer exists on your computer and you want to remove it from the Python Environments window, delete the parent node of InstallPath, such as 3.6 in the image above.

참조See also