如何知道Jupyter笔记本中正在运行哪个？

Question 1

我在用于Python编程的浏览器中使用Jupyter笔记本，已经安装了Anaconda（Python 3.5）。但是我很确定Jupyter使用本地python解释器而不是anaconda运行我的python命令。如何更改它并将Anaconda用作解释器？

Ubuntu 16.10-Anaconda3

Question 2

from platform import python_version

print(python_version())

这将为您提供运行脚本的python的确切版本。例如输出：

3.6.5

Question 3

import sys
sys.executable

会给你翻译。您可以在创建新笔记本时选择所需的解释器。确保您的anaconda解释器的路径已添加到您的路径中（最有可能在bashrc / bash_profile中的某个位置）。

例如，我以前在.bash_profile中有以下行，我是手动添加的：

export PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"

编辑：如评论中所述，这不是将anaconda添加到路径的正确方法。引用Anaconda的文档，应在安装后改为使用以下方法conda init：

我应该将Anaconda添加到macOS或Linux PATH吗？

我们不建议手动将Anaconda添加到PATH。在安装过程中，系统将询问您“是否希望安装程序通过运行conda init来初始化Anaconda3？” 我们建议“是”。如果输入“ no”，则conda根本不会修改您的Shell脚本。为了在安装过程完成后进行初始化，请先运行source <path to conda>/bin/activate然后再运行conda init

Question 4

import sys
print(sys.executable)
print(sys.version)
print(sys.version_info)

见下文：-当我在CONDA venv之外运行JupyterNotebook时的输出

/home/dhankar/anaconda2/bin/python
2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jul  2 2016, 17:42:40) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)]
sys.version_info(major=2, minor=7, micro=12, releaselevel='final', serial=0)

当我在使用命令创建的CONDA Venv中运行相同的JupyterNoteBook时看到以下内容-

conda create -n py35 python=3.5 ## Here - py35 , is name of my VENV

在我的Jupyter笔记本中打印：

/home/dhankar/anaconda2/envs/py35/bin/python
3.5.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul  2 2016, 17:53:06) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)]
sys.version_info(major=3, minor=5, micro=2, releaselevel='final', serial=0)

另外，如果您已经使用不同版本的Python创建了各种VENV，则可以通过从JupyterNotebook菜单中选择KERNEL >> CHANGE KERNEL切换到所需的内核... JupyterNotebookScreencapture

还要在现有的CONDA虚拟环境中安装ipykernel-

http://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments

来源-https ://github.com/jupyter/notebook/issues/1524

 $ /path/to/python -m  ipykernel install --help
 usage: ipython-kernel-install [-h] [--user] [--name NAME]
                          [--display-name DISPLAY_NAME]
                          [--profile PROFILE] [--prefix PREFIX]
                          [--sys-prefix]

安装IPython内核规范。

可选参数：-h，--help显示此帮助消息并退出--user为当前用户而不是系统范围内安装--name NAME指定kernelspec的名称。需要同时具有多个IPython内核。--display-name DISPLAY_NAME指定kernelspec的显示名称。当您有多个IPython内核时，这将很有帮助。--profile PROFILE指定要加载的IPython配置文件。这可以用来创建内核的自定义版本。--prefix PREFIX为kernelspec指定安装前缀。需要将其安装到非默认位置，例如conda / virtual-env。--sys-prefix安装到Python的sys.prefix。--prefix ='/ Users / bussonniermatthias / anaconda'的简写。用于conda / virtual-envs。

Question 5

假设您的后端系统错误，则可以kernel通过kernel.json在kernelsjupyter数据路径的文件夹中创建新的或编辑现有的后端来更改后端jupyter --paths。您可以有多个内核（R，Python2，Python3（+ virtualenvs），Haskell），例如，可以创建一个Anaconda特定的内核：

$ <anaconda-path>/bin/python3 -m ipykernel install --user --name anaconda --display-name "Anaconda"

应该创建一个新内核：

<jupyter-data-dir>/kernels/anaconda/kernel.json

{
    "argv": [ "<anaconda-path>/bin/python3", "-m", "ipykernel", "-f", "{connection_file}" ],
    "display_name": "Anaconda",
    "language": "python"
}

您需要确保ipykernel在anaconda发行版中安装了软件包。

这样，您就可以在内核之间切换，并使用不同的内核使用不同的笔记本。

Question 6

为Jupyter Notebook创建虚拟环境

最小的Python安装是

sudo apt install python3.7 python3.7-venv python3.7-minimal python3.7-distutils python3.7-dev python3.7-gdbm python3-gdbm-dbg python3-pip

然后您可以创建和使用环境

/usr/bin/python3.7 -m venv test
cd test
source test/bin/activate
pip install jupyter matplotlib seaborn numpy pandas scipy
# install other packages you need with pip/apt
jupyter notebook
deactivate

您可以使用以下命令为Jupyter创建内核

ipython3 kernel install --user --name=test