Jupyter Notebook中配置多版本Python

最新 Anaconda 中，默认安装 Python 3.8.3，因为某些原因需要使用 Python 3.7

1. 安装 Python 3.7

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# conda 创建一个名为 python37 的环境
conda create --name python37 python=3.7

--name 可简写为 -n

注意: 豆瓣源此处不知为何 404，可使用清华源代替

2. 配置 Jupyter Notebook 支持 Python 3.7

2.1 切换到 python37 环境

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# Windows 
activate python37

# Mac      
source activate python37

注意: PowerShell 不兼容 anaconda 虚拟环境，无法使用 PowerShell 进入 python37 参考: https://blog.csdn.net/qq_44671752/article/details/104277948 可使用 cmd

2.2 将当前Python版本（python37）加入现有的 Jupyter

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python -m ipykernel install --name python37

出现问题: D:337.exe: No module named ipykernel

解决:

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pip install ipykernel

重新运行

通过ipykernel为jupyter添加 python37 环境

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# 其实 --name 只是指定一个在 Jupyter 的 display_name 而已，一定要确保当前已切换到  python37 环境
# 调用的是 python ，而 python 具体调用谁 取决于 当前处于哪个环境
python -m ipykernel install --name python37

注意：不是下方这句, 下方是为单独用户安装，配置文件路径不一致并且你需要将哪个环境的python 添加到 Jupyter 中，就要切换到哪个环境，再执行此条语句将 ipykernel 指向当前环境且注册到 Jupyter 中

执行上方后,就会导致下图所示，解决：将其修改为默认的路径即可

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D:\anaconda3\python.exe

通过下方命令可以看出 python 在哪个环境

成功为 jupyter 添加 python37 环境后，检查

可以打开

C:UsersyiyunAppDataRoamingjupyterkernelspython3

C:ProgramDatajupyterkernelspython37

查看 kernel.json 中 Python 路径是否配置正确

3.离开 python37 环境

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# Windows
deactivate

# Mac 
source deactivate

4. 重启 Jupyter

查看 Kernel 是否有 python37 可供选择

打开ipynb 后弹出错误

解决: 缺少包, 安装包

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activate python37

pip install autopep8

PS: 目前新环境，还没安装任何包，需要安装包报错，不一定是 python 版本问题，也可能是包版本问题 AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'as_matrix'解决方法 pandas 新版本中移除了 as_matrix

解决方法1:

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pip uninstall pandas

pip  install pandas==0.25.3

解决方法2:

使用新 api 代替

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#df.as_matrix() 改为
df.values

补充

1. 显示配置源

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conda config --show channels

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conda config --show-sources

C:.condarc

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ssl_verify: true
channels:
  - https://pypi.douban.com/simple/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - defaults
show_channel_urls: true

2. 临时使用国内源

pip install 临时使用国内源可用 -i

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pip install keras==2.0.8 -i https://pypi.douban.com/simple/

3. conda 多环境管理

3.1 conda 查看已有环境

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conda info --envs

3.2 克隆环境

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conda create -n py37copyed --clone python37

3.3 删除环境

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conda remove -n <env_name> --all

3.4 分享环境

方式1: conda

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# 导出环境: 导出当前环境 到 environment.yml
conda env export --name environmentName > environment.yml

# 使用环境方式1: 根据此文件 创建环境
conda env export > environment.yml

# 使用环境方式2: 将目标环境更新为 与 源环境完全一致
conda env update -f environment.yml

方式2: pip

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# 生成 requirements.txt 文件
pip freeze > requirements.txt

# 安装 requirements.txt 文件依赖
pip install -r requirements.txt

安装的包被存于 D:337-packages

3.5 切换环境

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activate python37

# 第一个命令无效时使用
conda activate python37

离开环境

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conda deactivate

4. Jupyter Notebook Kernel 管理

4.1 查看安装的内核和位置

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jupyter kernelspec list

C:3 为 anaconda3 默认安装后 jupyter配置文件地址

kernel.json

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{
 "argv": [
  "D:\anaconda3\python.exe",
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "display_name": "Python 3",
 "language": "python"
}

4.2 移除不需要的kernel

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jupyter kernelspec remove base

参考

感谢帮助！

Anaconda、Jupyter、Kernel与No module named XXX
jupyter增加多版本python内核
pandas报DataFrame object has no attribute 'as_matrix'解决办法
AttributeError: 'DataFrame' object has no attribute 'as_matrix'解决方法
jupyter notebook 删除与增加kernel

本文作者： yiyun

本文链接： https://cloud.tencent.com/developer/article/1970532

开源 kernel jupyternotebook python

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