Jupyter Notebook 对虚拟环境的访问

本文写作时间：2021 年 5 月

前言：

Jupyter Notebook 默认并不支持 Conda，无法访问虚拟环境中的资源，自然也无法切换不同的虚拟环境运行笔记。通过插件 nb_conda 可以添加对 Conda 环境的支持。

官方对于 nb_conda 的描述是：Provides Conda environment and package access extension from within Jupyter.

nb_conda 的 GitHub 主页地址为：https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda

 

添加对 Conda 环境访问的支持

 直接在 base 环境中安装 nb_conda 即可，并不需要其他的操作。

conda install nb_conda

安装后重新启动 Jupyter Notebook （这是必要的步骤）

安装成功后，在 Jupyter Notebook 的文件浏览的页面上（也就是启动 Jupyter 后弹出的浏览器页面），会在 Clusters 旁边出现 Conda 选项卡。在里面可以管理 Conda 环境，创建环境，安装各种包（package）之类的。

 

在不同的虚拟环境中运行笔记

这是 nb_conda 的第 2 个作用，可以切换运行笔记的 kernel。打开笔记后，在 kernel 选项中也可以切换不同的虚拟环境，在不同的环境中运行笔记。但需要在相应的虚拟环境中也安装好 nb_conda，在 kernel 中才会显示出来。事实上，Conda 只提供了对不同虚拟换机资源的访问，要实现切换 kernel 运行笔记，还需要安装 ipykernel 包。但事实上在安装 nb_conda 时，ipykernel 会作为依赖默认安装。

conda install ipykernel

默认情况下，在选择 kernel 时显示的名称就是虚拟环境的名字。这里的显示名称也是可以更改的，可以不和虚拟环境名字一样。nb_conda 提供了 Jupyter Notebook 访问 Conda 环境的桥梁（所以 nb_conda 真的不是 “牛逼 conda” 的意思 -_-|||）

*PS：有的解决方案会提到还需要在环境中安装 Jupyter，但事实上 Jupyter 只是一个编写笔记的软件，解释笔记时需要调用不同环境中的 kernel。在环境中安装 Jupyter，也是会附带安装 ipykernel，间接实现了 kernel 的切换。

 

总结

• 想要在 Jupyter Notebook 中切换不同的虚拟环境，可以安装 nb_conda
• nb_conda 只提供了对 Conda 环境资源的访问
• 若要在运行笔记时切换不同环境中的 kernel，需要安装 ipykernel（但在安装 nb_conda 时会默认一起安装）