配置Conda+Jupyter Notebook+Pycharm

本文详细介绍了如何使用Conda创建Python环境,安装与配置Jupyter Notebook,以及如何在PyCharm中使用这些环境。包括解决访问速度慢的问题,修改默认启动目录,以及进一步的个性化配置。
Python3.8

Python3.8

Conda
Python

Python 是一种高级、解释型、通用的编程语言,以其简洁易读的语法而闻名,适用于广泛的应用,包括Web开发、数据分析、人工智能和自动化脚本

配置Conda+Jupyter Notebook+Pycharm

1. 下载并安装conda

官网下载即可,如果速度慢可以挂代理或在清华的镜像源处下载。

我安装的版本是miniconda。

如下图,注意勾选第一个选项,可以自动配置相关环境变量;没有勾选的话需要安装完成后手动配置。

执行conda --version有正确输出则说明安装成功。

执行conda update -n base conda将base环境更新至最新版本。

2. 修改conda源or配置代理

由于conda的默认源在国外,所以访问较慢,有两种解决方案。

  • 修改源为国内清华tuna镜像源

    打开C:\Users\songhan\.condarc,覆盖写入以下信息:

    channels:
      - defaults
    show_channel_urls: true
    channel_alias: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda
    default_channels:
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/pro
      - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
    custom_channels:
      conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
      simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
    

    再执行以下命令:

    conda info  # 查看conda当前配置信息
    conda clean -i  # 删除索引缓存,确保使用的是国内镜像源
    
  • 第二种方案是配置代理

    打开C:\Users\name\.condarc

    加入以下信息即可

    proxy_servers:
      http: http://addr:port
      https: https://addr:port
    

3. 使用conda创建Python环境,并安装jupyter notebook

安装包时可能涉及文件读写权限的问题,因此需要以管理员身份打开终端

权限问题导致的安装失败

  • 执行以下命令创建python环境以及安装jupyter notebook包:

    conda create -name testenv python=3.6
    activate testenv  # 激活刚刚创建的环境
    conda install -c conda-forge notebook  # 为当前环境安装jupyter notebook
    

    执行jupyter notebook,自动跳出浏览器界面,安装成功。(注意要在激活testenv的状态下才能使用jupyter)

4. 修改jupyter notebook默认启动目录

修改jupyter notebook默认启动目录之后,每次启动都可以直接定位到需要的目录。

执行jupyter notebook --generate-config,查看配置文件路径。

打开配置文件,定位到## The directory to use for notebooks and kernels.处,修改下一行为目标目录:

c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:/0_project/leetcode'  # 注意前面的#要去掉

重新运行jupyter,检查默认目录是否修改成功。

5. Jupyter Notebook进一步配置

conda install nb_conda  # 该包将conda创建的环境自动关联到notebook中
conda install pyreadline  # 该包提供代码补全
conda config --add channels conda-forge  # 添加conda-forge源
conda install jupyterthemes  # 安装主题包

注意:若想用快捷方式启动jupyter notebook需要将右键-属性-快捷方式-目标中的"%USERPROFILE%/"去掉,才能使之前做的启动目录更改生效。

6. 配置Pycharm

用conda安装了Python环境之后,按照以下步骤为Pycharm中的项目配置该环境。

结束

到这里就完成了Conda+Jupyter Notebook+Pycharm的基本配置,日常使用中常用命令如下:

conda env list  # 列出系统中所有Python环境
activate envName  # 激活/切换环境
conda create -n envName python=3.x  # 新建一个环境
conda install packageName  # 安装新的包
jupyter notebook  # 如果当前环境安装了jupyter则将其启动,否则会提示未知的指令

参考资料

https://zhuanlan.zhihu.com/p/37093476

https://zhuanlan.zhihu.com/p/56152675

https://www.cnblogs.com/pythonbao/p/10841241.html

https://blog.youkuaiyun.com/zhayushui/article/details/80433768

Jupyter 切换各种主题(附图)

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<think>好的,用户需要配置PyCharmJupyter的教程,我得先理清步骤。首先,用户可能已经安装了PyCharm,但不确定如何集成Jupyter。可能需要先检查Python环境,比如是否安装了Jupyter包。接下来是配置PyCharm中的Jupyter服务器,可能需要指定本地或远程的服务器地址。另外,用户可能不知道如何在PyCharm中创建和运行Jupyter笔记本,这部分需要详细说明。还有虚拟环境的设置,比如使用conda创建环境,然后在PyCharm中选择该环境,确保Jupyter在这个环境中运行。可能会遇到的问题包括服务器连接失败、内核无法启动等,需要提供常见问题解决方法。需要参考用户提供的引用内容,比如创建虚拟环境的命令和整合PyCharmJupyter的步骤。同时,按照系统级指令,数学公式要用$...$,独立公式用$$...$$,但这里可能用不上太多数学内容。最后生成相关问题,比如性能优化、调试技巧、远程服务器配置等。确保回答结构清晰,分步骤说明,并加入引用标识。</think>### PyCharm 配置 Jupyter 教程 步骤指南 #### **1. 安装必要工具** - **PyCharm**: 确保已安装专业版或社区版(推荐专业版,功能更全面)[^1]。 - **Python环境**: 通过Anaconda或Miniconda创建虚拟环境(示例使用conda): ```bash conda create -n pytorch python=3.7 # 创建名为pytorch的虚拟环境[^2] conda activate pytorch # 激活环境 pip install jupyterlab # 安装Jupyter Lab/Notebook ``` #### **2. 配置PyCharm中的Jupyter服务器** 1. 打开PyCharm,进入 `File > Settings > Project: [项目名] > Python Interpreter`。 2. 选择已安装Jupyter的虚拟环境(如`pytorch`)作为解释器。 3. 进入 `Tools > Jupyter > Configure Jupyter Server`,选择: - **本地服务器**: 默认使用`http://localhost:8888`(需提前启动Jupyter Notebook)。 - **远程服务器**: 输入URL和访问令牌(需提前获取)。 #### **3. 创建并运行Jupyter Notebook** 1. 新建文件:`Right-click项目目录 > New > Jupyter Notebook`。 2. 编写代码后,点击单元格左侧的「运行」按钮(或按`Shift+Enter`)。 3. 支持Markdown和代码混合编辑,实时输出结果(如图表、数据表格)。 #### **4. 调试与交互功能** - **变量查看**: 在右侧「Python Console」中直接查看变量值。 - **调试模式**: 对单元格代码设置断点,使用`Debug Cell`逐步执行。 - **快捷键**: 支持Jupyter原生快捷键(如`Ctrl+Enter`运行当前单元格)。 #### **5. 常见问题解决** - **服务器连接失败**: 检查Jupyter是否启动,或尝试重启内核。 - **内核无响应**: 在 `Kernel > Restart Kernel` 中重启。 - **依赖缺失**: 确保虚拟环境中安装了`ipykernel`,并通过`conda install`或`pip install`补充包。 --- ###
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