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将Conda环境与Jupyter Notebook联系起来

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我正在努力为python做一些科学的东西设置一个良好的环境 . 为此，我安装了Jupyter和miniconda .

然后我希望能够拥有不同的环境，并将它们与Jupyter笔记本一起使用 . 所以我用conda创建了两个自定义env：py27和py35 .

> conda env list
# conda environments:
#
py27                     /Users/***/miniconda3/envs/py27
py35                     /Users/***/miniconda3/envs/py35
root                  *  /Users/***/miniconda3

然后在我的笔记本上我有两个内核 python 2 和 python 3 . 在笔记本内部，我使用python3内核获得以下内容：

> import sys
> print(sys.executable)
/Users/***/miniconda3/envs/py35/bin/python

这与python2内核：

> import sys
> print(sys.executable)
/usr/local/opt/python/bin/python2.7

  • 如何为python2设置 sys.executable 到miniconda env？

  • 如何将conda env与笔记本内核绑定？

  • 正在做 source activate py35 与 jupyter notebook 有链接？

我想我真的错过了什么 .

谢谢大家 .

---编辑

我有多个jupyter bin：

> where jupyter
/usr/local/bin/jupyter
/usr/local/bin/jupyter
/Users/ThomasDehaeze/miniconda3/bin/jupyter

我这里只有一个内核 /usr/local/share/jupyter/kernels/python2 . 但在Jupyter里面，我有两个内核， python2 和 python3 . 我在哪里可以找到另一个？

我从 /usr/local/share/jupyter/kernels/python2 修改了 kernel.json ：

{
 "display_name": "Python 2",
 "language": "python",
 "argv": [
  "/Users/***/miniconda3/envs/py27/bin/python2.7",
  "-m",
  "ipykernel",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ]
}

然后 ：

import sys
print(sys.executable)
/usr/local/opt/python/bin/python2.7

所以没有任何改变

python ipython jupyter jupyter-notebook miniconda

4 回答

  • 59

    对于Anaconda，我建议你一个更容易和更合适的解决方案;只是看看nb_conda_kernels package .

    它允许您“在Jupyter Notebook中管理基于conda环境的内核” .

    自Anaconda版本4.1.0以来应该包括在内，否则只需使用

    conda install nb_conda

    现在，您应该能够从Notebook界面直接管理所有目标 .

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  • 1

    我找到了解决方案 . 内核的设置位于此处 ~/Library/Jupyter/kernels/ .

    然后我修改了 kernel.json 文件并将正确的路径设置为python .

    现在它正在运作 .

    回复于
  • 5

    不知道还有什么帮助，但对我来说至关重要的是在root conda环境中安装 nb_conda_kernels . 尝试在特定的conda环境中安装它并没有让Jupyter Notebook能够使用除默认环境之外的其他conda环境 .

    conda install -n root nb_conda_kernels

jupyter notebook
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  • 0

    假设您的conda-env名为 cenv ，它就像：

    $ conda activate cenv
    (cenv)$ conda install ipykernel
    (cenv)$ ipython kernel install --user --name=<any_name_for_kernel>
    (cenv($ conda deactivate

    如果重新启动jupyter笔记本/实验室，您将能够看到新内核可用 .

    PS：如果您使用virtualenv等，上述步骤仍然有效 .

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