【Anaconda+jupyter notebook】jupyter notebook安装的三种方法及切换虚拟环境_conda install jupyter-程序员宅基地
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首先需要明白，Jupyter 在一个名为 kernel 的单独进程中运行用户的代码。kernel 可以是不同 Python 安装在不同的虚拟环境，甚至可以是不同语言（例如 Julia 或 R）的解释器。
因此，如何使用conda 环境和 Jupyter 有三种选择：
A.在conda 环境中运行 Jupyter 服务器和内核kernel
conda create -n my-conda-env # creates new virtual env
conda activate my-conda-env # activate environment in terminal
conda install jupyter # install jupyter + notebook
jupyter notebook # start server + kernel
方法特点：
- 为每一个 conda 环境 都安装 jupyter。
- Jupyter的全部部分 将完全安装在 conda 环境中。不同版本的 Jupyter 可用于不同的 conda 环境，但此选项可能有点矫枉过正。在环境中包含内核就足够了，内核是运行代码的封装 Python 的组件。Jupyter notebook 的其余部分可以被视为编辑器或查看器，并且没有必要为每个环境单独安装它并将其包含在每个 env.yml 文件中。
B.为 conda 环境创建特殊内核
conda create -n my-conda-env # creates new virtual env
conda activate my-conda-env # activate environment in terminal
conda install ipykernel # install Python kernel in new conda env
python -m ipython kernel install --user --name=my-conda-env-kernel --display-name "Python [conda env:luo]"# configure Jupyter to use Python kernel 将选择的conda环境注入Jupyter Notebook name=输入需要的kernel名字，对应于这个虚拟环境
jupyter notebook # run jupyter from system
方法特点：
- 只有 Python 内核会在 conda 环境中运行，通过调用ipython kernel install将 jupyter 配置为使用 conda 环境作为内核。
- 新建一个环境，就要重复操作一次。
C.使用 nb_conda_kernels 添加所有环境
conda activate base # could be also some other environment
conda install nb_conda_kernels
jupyter notebook # 不需下载，直接可打开
conda activate my-conda-env # this is the environment for your project and code
conda install ipykernel
conda deactivate
conda activate base
jupyter notebook
方法特点：
- 一键添加所有 conda 环境，在jupyter网页界面可直接切换。
- 在新建虚拟环境中需要再install一遍ipykernel即可，直接在网页端change kernel转换即可。
conda install ipykernel
当按照上述三种之一设置好之后，从Anaconda中拉jupyter notebook为快捷方式，在属性中修改目标和起始位置为目标文件夹的位置，此时打开默认是base环境，在kernel中切换对应环境kernel即可，如想检验，可以直接在jupyter notebook中输入conda list，检验该环境的包是否变化。
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