【经验贴】 如何在jupyter中使用anoconda环境

前提: mac环境. 配备anoconda和jupyter

什么是虚拟环境?

在 Python 开发中，使用虚拟环境有很多好处。虚拟环境是一个独立的、隔离的 Python 工作空间，它允许你在不同项目之间切换，同时避免包和依赖项之间的冲突。它具有以下一些功能

• 依赖管理：虚拟环境可以帮助你为每个项目分别管理依赖项，确保每个项目都有其所需的特定库版本。这样可以避免版本冲突或不兼容的问题。
• 隔离：虚拟环境创建了一个独立的 Python 空间，使每个项目在其自己的环境中运行，从而降低了库和项目之间的相互影响。
• 复现与共享：使用虚拟环境，你可以轻松地将项目的依赖项打包到一个文件中（如 requirements.txt），以便于与其他开发者共享项目配置。这使得项目更容易在其他开发者的计算机上复现和运行。
• 系统保护：通过在虚拟环境中安装库，你可以避免向系统全局安装库，这有助于保护系统 Python 安装的完整性和干净度。
• 多版本 Python 支持：如果你需要在同一台计算机上使用多个 Python 版本，虚拟环境允许你针对每个项目分别选择 Python 解释器。这对于测试新版本的 Python 或处理依赖于特定 Python 版本的项目非常有用。

总之，使用虚拟环境可以提高开发效率，减少库和依赖项之间的冲突，使项目更易于共享和复现。

依赖管理和隔离观点有一定的重合, 但是这两个概念在实际应用中也是密切相关的;但是侧重点不同.

问题提出

我在使用jupyter过程中发现, 没有办法使用本地anoconda的环境(本地虚拟环境也没有).那么如何配置anoconda才可以让jupyter查看到本地虚拟环境?

实现效果

开始

1. 打开mac终端, 创建foo环境 python版本为3.7

conda create -n foo python=3.7

2. 切换到foo环境

conda activate foo

3. 在foo环境中安装jupyter内核包,ipykernel

conda install -n foo ipykernel

4. 安装内核 foo 是取的虚拟环境名字, conda_foo 是jupyter的内核名字

python -m ipykernel install --user --name foo --display-name "conda_foo"

5. 运行即可实现.

参考

https://blog.csdn.net/mighty13/article/details/119859242 使用Anaconda虚拟环境作为Jupyter notebook内核

其他知识

关于jupyter内核

Jupyter 内核是 Jupyter 项目的一个重要组成部分，它允许 Jupyter 系统与各种编程语言进行交互。一个内核负责执行用户在 Jupyter 笔记本中编写的代码，并将执行结果返回给前端。Jupyter 支持许多编程语言，每种编程语言都有自己的内核。

ipykernel 是 Jupyter 内核的一个实现，它提供了 IPython 内核，用于与 Python 编程语言进行交互。IPython 是一种强大的交互式 Python 解释器，提供了比标准 Python 解释器更丰富的功能，如代码自动补全、语法高亮和更友好的调试功能。

ipykernel 的主要功能：

1. 代码执行：ipykernel 负责在 Jupyter 笔记本中执行 Python 代码并返回执行结果。这包括基本的数值计算、文本操作和数据分析等。
2. 交互式功能：ipykernel 支持丰富的交互式功能，如魔术命令、内省（查看变量和对象的详细信息）和使用 ? 或 help() 函数获取帮助文档。
3. 显示系统：ipykernel 集成了一个强大的显示系统，用于在 Jupyter 笔记本中呈现各种类型的输出，如文本、图像、表格和图表。这使得数据可视化变得非常简便。
4. 与其他 Jupyter 组件集成：ipykernel 与其他 Jupyter 组件（如 JupyterLab、Jupyter Notebook 和 nbconvert）紧密集成，为用户提供统一的界面和操作方式。

安装 ipykernel 的方法是使用 pip 或 conda：

• 使用 pip 安装：pip install ipykernel
• 使用 conda 安装：conda install -c conda-forge ipykernel

总之，ipykernel 是一个强大的 Jupyter 内核实现，它为 Python 提供了丰富的交互式功能，使得 Jupyter 笔记本成为一个非常适合数据分析、机器学习和科学计算的工具。

因此我们可以推断出, jupyter可以下载不同的内核来使用不同的语言~

- END -