jupyter notebook加载anaconda环境

在使用Jupyter Notebook时，如果想要加载Anaconda环境中的虚拟环境，可以按照以下步骤进行设置：
1. 打开Anaconda Prompt命令行工具。
2. 输入conda activate 虚拟环境名称，激活对应的虚拟环境。
3. 输入python -m ipykernel install --user --name 虚拟环境名称，该虚拟环境注册为Jupyter Notebook的kernel。
4. 打开Jupyter Notebook，在New中选择对应的虚拟环境kernel即可。

这样，就能够在Jupyter Notebook中加载Anaconda环境中的虚拟环境了。

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python爬虫：用Jupyter Notebook (Anaconda)软件的xpath方法爬取网站https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2024的学校名称和排名

在Python中，特别是使用Jupyter Notebook（基于Anaconda的环境），你可以利用BeautifulSoup库配合XPath来抓取网站信息。首先确保安装了必要的库，如requests、beautifulsoup4和lxml。下面是一个基本步骤：

1. 安装缺失的库（如果你还没有安装）：

!pip install requests beautifulsoup4 lxml

2. 使用Jupyter Notebook编写代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 发送GET请求获取网页内容
url = "https://www.shanghairanking.cn/rankings/bcur/2024"
response = requests.get(url)

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析HTML内容
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'lxml')
    
    # 使用XPath选择学校名称和排名的数据
    schools = soup.select('div.rank-item > h2 span:nth-child(1)')
    rankings = soup.select('div.rank-item > h2 span:nth-child(2)')

    # 存储数据
    data = []
    for school, ranking in zip(schools, rankings):
        name = school.text.strip()
        rank = ranking.text.strip().replace(',', '')
        data.append({'School Name': name, 'Rank': rank})
        
    # 将数据转换为pandas DataFrame
    df = pd.DataFrame(data)
    
    # 可视化或保存数据
    print(df)
else:
    print(f"无法加载页面，状态码：{response.status_code}")

注意，由于网站结构可能会变化，上述XPath表达式可能需要根据实际的HTML结构进行调整。运行这段代码后，你会看到学校名称及其对应的排名。

jupyter notebook anaconda打开怎么使用代码提示

### 如何在 Jupyter Notebook 中使用 Anaconda 启用代码提示

为了在 Jupyter Notebook 中启用代码提示，可以按照以下方法操作：

安装 `nbextensions` 插件有助于增强 Jupyter Notebook 的功能，其中包括代码自动补全和提示。这可以通过 Anaconda 来完成。

#### 安装 Nbextensions 插件
首先需要确保已经安装了必要的扩展包来支持这些特性。执行下列命令可以在当前环境中安装 `nb_conda_kernels` 和 `jupyter_contrib_nbextensions`:

conda install -c conda-forge nb_conda_kernels jupyter_contrib_nbextensions

上述命令将会下载并安装所需的软件包以提供更好的用户体验[^3]。

#### 配置 Nbextensions 插件
一旦完成了插件的安装，则需进一步配置使能特定的功能模块。对于希望获得良好的编码体验而言，“Hinterland” 是一个非常有用的选项之一，它提供了实时的代码建议和服务。

可通过浏览器访问 Jupyter Notebook 主页，在顶部菜单栏找到 "Nbextensions" 并点击进入设置页面。勾选 “Hinterland” 或者其他任何感兴趣的附加组件即可激活它们[^4]。

此时重新加载 Jupyter Notebook 页面或重启服务之后便能够享受到更加流畅高效的编程过程了。