jupyter notebook中的查看环境变量

### 如何在 Jupyter Notebook 中查看环境变量

为了在 Jupyter Notebook 中查看环境变量，可以利用 Python 的内置模块 `os` 来访问操作系统级别的功能。具体来说，通过调用 `os.environ` 可以获取当前环境中所有的环境变量，并且可以通过特定方法来查询单个环境变量的值。

下面是一个简单的例子展示如何实现这一点：

import os

# 查看所有环境变量
all_env_vars = dict(os.environ)

for key, value in all_env_vars.items():
    print(f"{key}: {value}")

如果只想查看某个具体的环境变量，则可以用如下方式：

specific_var_value = os.environ.get("PATH")  # 这里以 PATH 为例
print(specific_var_value)

上述代码片段展示了两种不同的方法来检索并打印环境变量的信息。第一种方法遍历整个 `os.environ` 字典对象并将每一对键值对输出；第二种则是针对指定名称的环境变量进行查找并返回其对应的值[^3]。

相关问题

如何在Jupyter Notebook中设置环境变量？

在Jupyter Notebook中设置环境变量通常是为了让Notebook或运行在其中的Python脚本访问特定路径、配置信息或其他系统资源。以下是在Jupyter Notebook中设置环境变量的步骤：

1. **打开或创建一个新的Jupyter Notebook**:
打开你的Jupyter Notebook，如果尚未创建，可以在命令行（对于本地安装）或者Jupyter Lab（云环境或在线服务）中启动。

2. **使用`os.environ`模块**:
Python有一个内置的`os`模块，它提供了操作环境变量的方法。你可以直接使用它来设置或更新环境变量。

import os

# 设置环境变量
os.environ['NEW_VAR_NAME'] = 'value'

这将在当前会话中设置环境变量。请注意，这些更改仅影响当前的Jupyter Notebook实例。

3. **保存环境到文件**:
如果你希望更改持久化，可以在你的Python脚本中使用`json`模块将环境变量保存到一个文件，然后在需要时读取：

import json

# 将环境变量写入一个json文件
with open('env_vars.json', 'w') as f:
    json.dump(os.environ, f)

# 读取文件恢复环境变量
with open('env_vars.json', 'r') as f:
    restored_env = json.load(f)
    os.environ.update(restored_env)

4. **重启Notebook以应用永久变更**:
如果你只是临时设置，重启Jupyter Notebook可能不需要。但如果你想让更改生效到整个系统的其他进程，你需要确保这些环境变量被添加到了系统级别的环境变量配置文件（如Windows的`System Variables`或Linux/Mac的`.bashrc`或`.bash_profile`）。

jupyter notebook设置环境变量

### 如何在 Jupyter Notebook 中设置环境变量

当遇到 `jupyter notebook` 不是内部或外部命令的情况时，这通常意味着未正确配置环境变量[^1]。为了使能够在任何位置启动 Jupyter Notebook 并确保其正常工作，需将 Python 的 Scripts 文件夹路径添加至系统的 PATH 环境变量。

对于已经安装 Anaconda 或 Miniconda 用户来说，在 base 环境中通过 CMD/Powershell 执行 `jupyter notebook` 命令前，应该确认该命令可以在这些 shell 工具里被识别并执行[^2]。如果仍然无法找到 `jupyter notebook` 命令，则可能是因为没有将正确的路径添加到系统环境变量中。此时可以查看 pip 安装 Jupyter Notebook 后给出的具体路径，并将其加入到环境变量 path 下面；例如给定的路径可能是 `e:\python3.6\lib\site-packages`[^3]。

另外一种方法是在每次启动 Jupyter Notebook 之前临时设定所需的环境变量。可以通过创建一个新的笔记本单元格来定义特定于当前会话的环境变量：

import os
os.environ['MY_ENV_VAR'] = "my_value"
print(os.getenv('MY_ENV_VAR'))

这种方法仅适用于单次运行期间有效，关闭浏览器标签页或重启内核之后就会失效。若希望永久保存更改，则需要编辑操作系统的全局环境变量设置或者利用 conda 创建虚拟环境来进行管理。

最后还可以考虑生成自定义配置文件以便更灵活地控制 Jupyter Notebook 行为。此过程涉及到了解如何定位个人配置文件的位置以及怎样对其进行适当调整以满足需求。具体做法是从命令行界面调用如下指令完成初始化配置文件的操作：`jupyter notebook --generate-config`[^4]。