Python为Jupyter notebook增加新的kernel

　　在项目中我们常常需要用到多个环境，因此在JupyterNotebook中配置多个内核是我们必须要学会的。为了举例子，我们这里利用conda创造了两个环境分别是py3.8和py3.7.

第一步：了解Jupyter Kernel如何启动的

　　当我们使用conda  activate py3.8 启动环境之后，如果当前环境中安装了jupyter和ipykernel两个包，我们就可以使用命令：jupyter notebook，在当前环境启动jupyter服务。此时在网页右上角中我们可以看到创建Notebook的地方出现了Python3（ipykernel），这意味着此时创建的jupyter notebook文件默认的内核是py3.8环境的内核（其实很容易想到，因为我们启动jupyter notebook这个服务就是在py3.8这个环境下启动的所以默认的内核自然应该是py3.8的）。

第二步：创建新内核

　　如果我们想要使用其他的环境，意味着我们需要重新conda  activate 环境名，再启动jupyter notebook服务，再创建Notebook，这一套操作十分麻烦，有没有更简单的呢？如果可以在同一个jupyter notebook服务链接到其他环境内核（不再使用默认的内核）是不是就可以不用这么麻烦了呢？

　　按照本文的例子，我现在想要在py3.8的环境里，创建Notebook时使用py3.7的内核。该怎么操作呢？

　　首先，启动py3.7环境（conda  activate py3.7 ），并且在该环境（py3.7）下安装jupyter和ipykernel两个包。接下来我们需要使用命令行将当前环境内核（py3.7）添加到.local/share/jupyter/kernels/配置文件中，在任何环境里启动的jupyter都是可以看到该配置文件，因此只要把内核环境（此处是py3.7）注册到这个文件中，接下来无论在什么环境启动jupyter notebook服务都是可以该内核的。命令行如下：

python -m ipykernel install --user --name py3.7（这里名字可以随便取可以是hello等）

　　如果顺利，会返回以下命令：

 　　这时候就能说明该环境（py3.7）已经注册到.local/share/jupyter/kernels/配置文件中了。这里要注意，命令行中--name 后面名字可以随便写，但是我们一定要在指定环境中输入以上命令行，如果你在python3.6环境中输入，此时注册的就是python3.6的内核（虽然内核名字叫做py3.7）。如果你在python3.9环境输入以上命令行，此时注册的就是3.9内核。

第三步：重启Jupyter服务

　　重启jupyter服务之后（刷新页面也可以），我们就可以看到此处已经有其他的内核选项了。此时就说明内核添加成功了。

第四步：其他常用命令

 　　这里提供一些其他常用的命令。

　　查看当前可用的kernel：

jupyter kernelspec list

 　　使用这个命令需要注意，看下我的结果。

 　　箭头所指的环境是指当前环境下的jupyter内核，而从py3.7内核（第一行）的路径可以知道这个是公用的（根据前面的解释可以知道已经注册到了.local/share/jupyter/kernels/配置文件中），任何环境下都能看到这个py3.7这个内核。而第二行python3的这个内核其实就是当前环境的默认内核(如果你conda  activate 其他环境，这里会变的)。

　　删除kernel：

jupyter kernelspec remove 内核名

 

 

参考网站：

为Jupyter notebook增加新的kernel_imbabao的博客-CSDN博客_jupyter 设置kernel

[Errno 13] Permission denied:’/usr/local/share/jupyter’_我是菜菜龙呀的博客-CSDN博客