【python虚拟环境管理】使用conda安装jupyter、将conda环境写入notebook的kernel中

文章目录

• 一. 什么是 jupyter
• • 1. jupyter notebook
  • 2. JupyterLab
  • 3. Jupyter Kernel
• 二. 使用conda安装Jupyter
• • 1. 安装jupyter note
  • 2. 将环境写入notebook的kernel中
  • 3. Jupyter note运维命令
  • 4. (可选)设置Jupyter 登录密码
• 三. jupyter note可视化界面操作
• • 1. 使用notebook
  • 2. 其他操作

一. 什么是 jupyter

1. jupyter notebook

jupyter notebook是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。它可以直接在代码旁写出叙述性文档，而不是另外编写单独的文档。也就是它可以能将代码、文档等这一切集中到一处，让用户一目了然。

• Jupyter这个名字是它要服务的三种语言的缩写：Julia，PYThon和R，这个名字与“木星（jupiter）”谐音。
• Jupyter Notebook 已迅速成为数据分析，机器学习的必备工具。因为它可以让数据分析师集中精力向用户解释整个分析过程。
• 我们可以通过Jupyter notebook写出了我们的学习笔记。但是jupyter远远不止支持上面的三种语言，目前能够使用的语言他基本上都能支持，包括C、C++、C#，java、Go等等。

2. JupyterLab

JupyterLab是Jupyter项目的最新版本，它在Jupyter Notebook的基础上进行了改进和扩展：

• JupyterLab提供了更现代化和灵活的用户界面，具有更好的可扩展性和集成性。
• 与Jupyter Notebook不同，JupyterLab采用了标签页式的界面布局，允许用户在一个窗口中同时打开多个笔记本、编辑器和终端等组件。
• JupyterLab支持更丰富的文件浏览器功能，用户可以直接在界面中浏览、创建和重命名文件。
• JupyterLab还引入了集成的代码编辑器，具有语法高亮、自动完成和代码折叠等功能，使得编写和编辑代码更加便捷。
• JupyterLab还提供了可定制的面板布局和主题样式，允许用户根据自己的喜好进行界面个性化设置。

3. Jupyter Kernel

Jupyter Kernel是一个计算引擎，它负责执行用户在Jupyter笔记本中输入的代码。 每个Kernel代表一种编程语言的运行环境。 例如，如果你在Jupyter笔记本中使用Python编写代码，那么你实际上是在Python Kernel下工作。 同样，对于R、Julia或其他语言，也有对应的Kernel。

二. 使用conda安装Jupyter

1. 安装jupyter note

conda create --name jupyter_env  conda activate jupyter_env  python --version  # 安装 conda install jupyter notebook  # 终端方式启动 jupyter notebook --no-browser   # 页面方式启动 jupyter notebook  # http://127.0.0.1:8888/tree?token=cc54b360beace434410e4b8d8c6cf951fef64edc22c2212e  # [I 2024-07-15 16:04:03.283 ServerApp] Skipped non-installed server(s): bash-language-server, dockerfile-language-server-nodejs, javascript-typescript-langserver, jedi-language-server, julia-language-server, pyright, python-language-server, python-lsp-server, r-languageserver, sql-language-server, texlab, typescript-language-server, unified-language-server, vscode-css-languageserver-bin, vscode-html-languageserver-bin, vscode-json-languageserver-bin, yaml-language-server  

2. 将环境写入notebook的kernel中

1. 将环境写入kernel中

# langchain-demo 是conda的虚拟环境 python -m ipykernel install --user --name=langchain-demo 

2. 选择新的kernel

3. 调试执行

看到之前没有加载的依赖加载进来了。

3. Jupyter note运维命令

https://docs.jupyter.org/en/latest/running.html

4. (可选)设置Jupyter 登录密码

1. 生成jupyter的配置文件：jupyter notebook --generate-config
2. 控制台继续输入：jupyter notebook password （会输入两次密码，用来验证）
3. 密码设置成功， 登录服务器： jupyter notebook

三. jupyter note可视化界面操作

1. 使用notebook

1. 新建
   

2. 编写与调试
   

2. 其他操作

https://cloud.tencent.com/developer/article/1091924

参考：

https://blog.csdn.net/qq_27825451/article/details/84427269