Python虚拟环境管理与Jupyter内核配置指南

前言

• 针对Python开发人员及人工智能研究者，日常编码常涉及多个项目且各项目的Python版本与依赖库存在差异。虚拟环境技术通过为每个项目构建独立的运行空间，有效解决了环境配置冲突问题，确保不同项目可指定专属环境。
• Jupyter作为网页端编码工具，结合虚拟环境使用可显著提升开发效率与体验。
• 本文重点阐述基于Python与Conda的虚拟环境创建及删除流程，并介绍在Jupyter中添加或删除虚拟环境Kernel的具体方法。

一、使用系统自带的Python解释器创建Python虚拟环境

1.安装virtualenv

python3 -m pip install virtualenv

2.创建虚拟环境（注意：此处创建的虚拟环境Python版本取决于第1步中运行virtualenv的Python版本。若第1步使用python3执行，则生成的虚拟环境即为Python3版本）。

virtualenv env

3.激活虚拟环境（执行bin目录下的activate脚本）

source env/bin/activate

4.退出虚拟环境

deactivate

二、使用Anaconda创建Python虚拟环境

以下操作在Windows和Linux系统中均适用。

1.使用conda创建虚拟环境

conda create -n your_env_name python=X.X（2.7、3.6等)

2.查看当前存在的虚拟环境列表

conda env list

3.激活指定虚拟环境

conda activate your_env_name

4.关闭当前激活的虚拟环境

conda deactivate

5.删除指定虚拟环境

conda remove -n your_env_name --all

三、Jupyter添加或删除内核

方法1：1.切换至目标环境，确认已安装ipykernel

python -m ipykernel --version

若未安装，需执行：python -m pip install ipykernel

2.在Jupyter中安装内核（kernel）

python -m ipykernel install --user [ --name= ]

注意：在Linux系统中，因用户权限限制，命令中不可省略--user参数。

3.查看Jupyter Notebook中已注册的内核列表

jupyter kernelspec list

4.删除Jupyter中的指定内核

jupyter kernelspec remove kernelname

方法2：将Conda虚拟环境添加至Jupyter

执行完毕后，将在C:\Users\用户名\AppData\Roaming\jupyter\kernels目录下生成对应的kernel配置文件。

1、安装nb_conda扩展

conda install nb_conda ipykernel

2、进入Conda虚拟环境，随后将该环境添加至Jupyter内核列表

pip install ipykernel
ipython kernel install --user --name env_name
# python -m ipykernel install --user --name 虚拟环境名字 --display-name "jupyter浏览器中显示的名字"

至此，关于Python中Conda虚拟环境管理及Jupyter内核管理的介绍完毕。如需了解更多Python Conda及Jupyter相关内容，可搜索本站往期文章或继续浏览后续文章，感谢支持。