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Python虚拟环境轻松配置：Jupyter Notebook中的内核管理指南

news 2026/2/11 0:21:36

问题

在Python开发中，一些人在服务器上使用Jupyter Notebook中进行开发。一般是创建虚拟环境后，向Jupyter notebook中添加虚拟环境中的Kernel，后续新建Notebook中在该Kernel中进行开发，这里记录一下如何创建Python虚拟环境以及添加Kernel，便于进一步在Jupyter Notebook中使用不同Python版本和环境的灵活性。

解决办法

在这里插入图片描述

Jupyter Notebook是数据科学家和程序员中广泛使用的工具，因为它允许使用各种编程语言进行交互式计算，如Python、R、Julia等。然而，在开发中可能会发现需要使用不同版本的Python，甚至特定的Python环境。在这种情况下，向Jupyter Notebook添加新内核会非常有帮助。

目录：

  • 先决条件
  • 步骤1：创建Python3虚拟环境
  • 第2步：激活虚拟环境
  • 第3步：安装IPython内核包
  • 第4步：向Jupyter注册内核
  • 第5步：验证和使用新内核
  • 结论

先决条件

在开始之前，应该在系统上安装以下工具：

  • Python3. x
  • Jupyter Notebook
  • Virtualenv/Conda（用于创建虚拟环境）

如果没有安装好这些，请按照它们各自网站上的说明进行设置。

步骤1：创建Python3虚拟环境

首先，需要为Python3内核创建一个新的虚拟环境，这将帮助独立于系统范围的Python安装来管理内核使用的依赖项和包。

打开终端（或Windows上的命令提示符）并导航到要创建虚拟环境的目录。然后，运行以下命令：

  • virtualenv
virtualenv -p python3 my-python3-env
  • conda
conda create -n my-python3-env python=3.7

这将使用python3解释器创建一个名为my-python3-env的新虚拟环境，可以将my-python3-env替换为您喜欢的任何名称。

第2步：激活虚拟环境

一旦创建了虚拟环境，就可以激活它，之后在虚拟环境的上下文中安装软件包并配置内核。要激活虚拟环境，请运行以下命令：

在Linux或macOS上：

  • virtualenv
source my-python3-env/bin/activate
  • conda
conda activate my-python3-env

在Windows上：

  • virtualenv
my-python3-env\Scripts\activate
  • conda
conda activate my-python3-env

激活虚拟环境后，终端提示符应更改以反映活动环境，如下所示：

(my-python3-env) $

第3步：安装IPython内核包

切换到对应的虚拟环境后，可以安装IPython内核包。这个包是Python3内核在Jupyter Notebook中正常运行所必需的。运行以下命令安装IPython内核包：

pip install ipykernel

第4步：向Jupyter注册内核

安装了IPython内核包后，现在可以使用Jupyter Notebook注册新Python3内核。为此，将使用ipykernel命令，该命令作为IPython内核包的一部分安装。运行以下命令来注册内核：

python -m ipykernel install --user --name=my-python3-kernel

这个命令注册了一个名为my-python3-kernel新内核，并将其与活动虚拟环境相关联。可以将my-python3-kernbel替换任何其他的名称。选择内核时，此名称将显示在Jupyter Notebook界面中。

第5步：验证和使用新内核

要验证新内核是否已成功注册并可在Jupyter Notebook中使用，通过运行以下命令启动Jupyter Notebook：

jupyter notebook

这将在默认Web浏览器中打开Jupyter Notebook界面。通过单击右上角的新建按钮创建一个新笔记本，然后从下拉框中选择新内核（my-python3-kernel）。

IWmQp.png

现在应该能够在Jupyter Notebook中使用新的Python3内核，尝试在Notebook单元中运行一些Python代码，以确认一切都按预期工作。

有了这个新内核，现在可以在Jupyter Notebook中使用不同版本的Python或特定Python环境，使得数据科学和编程任务更加灵活和高效。

注：如果想移除Kernel，可以使用以下命令：

1 查看所有的kernel

jupyter kernelspec list

2 删除你想删除的kernel

jupyter kernelspec uninstall my-python3-kernel

参考

  • https://jupyter-client.readthedocs.io/en/latest/kernels.html
  • https://www.dataquest.io/blog/jupyter-notebook-tutorial/

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