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

python 复制代码

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

将环境写入kernel中

shell 复制代码

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

选择新的kernel

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

生成jupyter的配置文件：jupyter notebook --generate-config

控制台继续输入：jupyter notebook password （会输入两次密码，用来验证）

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

新建
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