Jupyter Lab安装配置及多Kernel配置

Stella981
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1.Anconda/Miniconda安装与简单使用
1.1 下载Anaconda和配置Jupyter环境变量
1.2 下载Miniconda和配置Jupyter Lab
1.2.1 安装jupyter
1.3 其他下载源
2.使用Anaconda/Miniconda
2.1 conda环境管理
2.2 conda配置Jupyter Lab环境
3 实战:构建科学计算专用虚拟环境
参考资料

1.Anconda/Miniconda安装与简单使用

主要目的:使用虚拟环境(VirtualEnv)管理不同的Python包

1.1 下载Anaconda和配置Jupyter环境变量

  • 安装64位版本的Anaconda,其中自带了jupyter lab/jupyter notebook (jupyter lab是jupyter notebook的升级版,推荐使用jupyter lab,有好用的widge有待探索)

可以从Anaconda官方网站(点击这里),Anaconda是跨平台运行的软件,支持Windows、Linux和MacOS

Jupyter Lab安装配置及多Kernel配置

  • 接下来需要在系统环境变量中加上jupyter的安装路径,这样在命令行工具中才能够使用jupyter关键字

1.2 下载Miniconda和配置Jupyter Lab

由于Anaconda集成了许多软件包,十分臃肿,下载耗时,安装也占用较大的空间。Miniconda只是简单封装了Conda package manager和Python,对于一些对空间占用比较在意的同学,可以下载使用Miniconda(点击这里
Jupyter Lab安装配置及多Kernel配置

1.2.1 安装jupyter

Miniconda中安装好了python环境之后,直接输入

conda install jupyter

或者使用pip

pip install jupyter # 如果未成功,则切换到/yourpython/Scripts/pip.exe install jupyter

1.3 其他下载源

官方网站提供的下载源速度较慢,教育网的同学可以使用清华大学的镜像网站(或者其他国内高校镜像站)进行下载,速度会提升很多。
直达地址:https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/
Jupyter Lab安装配置及多Kernel配置
_archive_中是各个版本的Anaconda包,注意在下载的时候选择最近更新的版本,默认的排序中提供的是2013年的版本,需要点击date重新排序即可看到最近更新的版本。同样地,_miniconda_中时各个版本的miniconda安装包。

2.使用Anaconda/Miniconda

打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。使用conda管理虚拟环境,可以分离管理多个常用的Python环境。

2.1 conda环境管理

  • Conda基本知识

    conda list # 查看安装了哪些包。
    conda env list 或 conda info -e # 查看当前存在哪些虚拟环境
    conda update conda # 检查更新当前conda
    conda update anaconda # 检查更新anaconda
    conda update python # 检查更新Python

  • Conda环境管理

    set CONDA_FORCE_32BIT=1
    conda create -n ArcPython27 python=2.7 # 新建一个名为ArcPython27的32位虚拟环境
    activate ArcPython27 # 激活/去活某个环境
    deactivate ArcPython27
    conda remove -n Arcpython27 --all # 删除某个已有的环境

  • Conda包管理

    conda install -n Arcpython27 numpy # 安装包
    conda update -n Arcpython27 numpy # 更新包
    conda remove -n Arcpython27 numpy # 删除包

  • Conda源管理

    conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 添加Anaconda的TUNA镜像
    conda config --set show_channel_urls yes

2.2 conda配置Jupyter Lab环境

conda install ipykernel # 安装ipykernel包到当前的python环境中

安装好之后,将这个环境加入到Jupyter Lab中

Python -m ipykernel install --name arcpy27 # --name后加的参数即是在Jupyter Lab中显示的名称

  • 安装Arcpy,所遇到问题的描述
    使用本地jupyter notebook 时一直报错 no module named XXX
    总结原因: 是jupyter notebook 使用的kernel版本选择错误,尝试重新指向所需使用的python版本。但jupyter notebook的kernel列表中没有此python,因此,重新添加新kernel即可。

3 实战:构建科学计算专用虚拟环境

  • 新建一个64位的虚拟环境

    conda create -n scipython python=3.6
    activate scipython
    conda install -c conda-forge plotnine # 测试安装包plotnine

参考资料

Anaconda安装配置
Anaconda32位和64位共存

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来自为知笔记(Wiz)

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