jupter 启动python env
时间: 2024-01-29 07:01:12 浏览: 24
要在Jupyter中启动Python环境,您可以按照以下步骤操作:
1. 首先,确保您已经安装了Jupyter Notebook。您可以使用pip命令在终端中安装Jupyter:
```
pip install jupyter
```
2. 在终端中运行以下命令来启动Jupyter Notebook:
```
jupyter notebook
```
3. 这将在默认浏览器中打开Jupyter Notebook主页。在这个页面上,您可以看到文件系统的目录。
4. 在主页右上角,您可以看到一个"New"按钮。点击这个按钮,然后选择"Python 3"选项。
5. 现在,将在一个新的浏览器选项卡中打开一个新的Jupyter Notebook。
6. 这个新的Jupyter Notebook已经启动了Python 3环境。您可以在每个单元格中输入和执行Python代码。
请注意,如果您的环境中安装了其他版本的Python,您也可以选择其他版本来启动。
如果您要退出Jupyter Notebook,可以在终端中按下Ctrl+C来停止Jupyter的运行。
相关问题
更改Jupyter Notebook的Python版本
如果你已经安装了多个版本的Python,并且希望在Jupyter Notebook中使用其中一个特定版本的Python,可以按照以下步骤更改:
1. 首先,打开命令行终端并输入以下命令来查看已安装的Python版本:
```
$ conda info --envs
```
这会显示所有可用环境的列表。
2. 选择要在Jupyter Notebook中使用的特定环境,并激活它。例如,要使用Python 3.7环境,请输入以下命令:
```
$ conda activate py37
```
这将激活名为“py37”的Python 3.7环境。
3. 接下来,安装ipykernel包,以便在Jupyter Notebook中使用该环境。输入以下命令:
```
$ conda install ipykernel
```
4. 将该环境添加到Jupyter Notebook中。输入以下命令:
```
$ python -m ipykernel install --user --name=py37
```
这将把名为“py37”的环境添加到Jupyter Notebook中。
5. 最后,启动Jupyter Notebook并选择新添加的环境。打开终端,输入以下命令:
```
$ jupyter notebook
```
在Jupyter Notebook中,从“Kernel”菜单中选择“Change Kernel”,并选择要使用的环境(例如,“Python [conda env:py37]”)。
现在,你可以在Jupyter Notebook中使用所需的Python环境了。
jupyterlab+conda+env
JupyterLab是一个基于Web技术的交互式开发环境,它支持多种编程语言,包括Python、R、Julia等。而conda env则是Anaconda提供的一个工具,用于管理不同的python环境,使用户可以在同一台机器上轻松切换不同的开发环境,便于开发、测试、部署等工作。
在使用JupyterLab开发Python项目时,可以通过conda env在每个项目中创建一个独立的环境,以避免因为库的版本不一致而出现问题。具体的步骤如下:
1. 安装Anaconda:首先需要安装Anaconda环境,安装完成后可以使用conda命令来管理不同的环境和库。
2. 创建conda环境:使用conda create命令创建一个新的conda环境,如conda create --name myenv python=3.7,这将创建一个名为myenv的环境并安装Python 3.7。
3. 激活conda环境:创建完conda环境后,需要使用conda activate命令激活该环境,如conda activate myenv。
4. 安装JupyterLab:在新的conda环境中使用conda install jupyterlab命令安装JupyterLab。
5. 启动JupyterLab:使用jupyter lab命令启动JupyterLab,然后在浏览器中打开JupyterLab页面。
6. 开发Python项目:在JupyterLab的文件管理器中创建一个新的Python项目,并在其中编写代码,由于该项目是在独立的conda环境中运行的,所以不会受到其他项目的影响。
总之,JupyterLab和conda env是两个非常强大的工具,可以极大地提高Python开发的效率和灵活性。通过它们的结合使用,可以轻松创建独立的开发环境,并在其中进行Python项目的开发和测试。