如何用好 Jupyter Notebook？从基础到多项目切换技巧

以下是关于 Jupyter Notebook 安装、使用及结合虚拟环境管理的整理内容：

一、Jupyter Notebook 安装与基础使用

1. 安装前提

需先安装 Python（建议 3.3 及以上版本），可从 Python 官网 下载。

2. 安装步骤

• 打开命令行（Windows：cmd/PowerShell；Mac/Linux：终端），输入命令：

  pip install jupyter  # 若系统同时有Python 2和3，用pip3 install jupyter
  

• 验证安装：

  jupyter notebook --version  # 显示版本号即安装成功
  

3. 启动与基础操作

• 启动：命令行输入 jupyter notebook，自动在浏览器打开（默认地址 http://localhost:8888）。
• 创建笔记本：点击右上角 “New”，选择对应内核（如 Python 3）。
• 单元格操作：
  • 代码单元格：输入代码后按 Shift + Enter 执行并创建新单元格。
  • 切换类型：命令模式（按 Esc 进入）下，按 M 切换为 Markdown（文本），按 Y 切换为代码。
• 常用快捷键：
  • Ctrl + Enter：仅执行当前单元格。
  • 命令模式下：A（上方插入单元格）、B（下方插入单元格）、D + D（删除单元格）。
• 保存与导出：自动保存，可通过 “File -> Download as” 导出为 HTML、PDF、Python 脚本等。
• 关闭：浏览器关闭标签页，命令行按 Ctrl + C 并输入 y 确认。

4. 扩展安装（可选）

pip install jupyter_contrib_nbextensions
jupyter contrib nbextension install --user  # 安装后重启Jupyter，出现"Nbextensions"标签

二、结合虚拟环境管理（多项目切换）

1. 虚拟环境创建与激活

方法一：使用 Python 内置 venv

# 创建虚拟环境
python -m venv 环境名称  # 如：python -m venv myenv

# 激活环境
# Windows (cmd)：myenv\Scripts\activate.bat
# Windows (PowerShell)：.\myenv\Scripts\Activate.ps1
# Mac/Linux：source myenv/bin/activate
# 激活后命令行显示：(环境名称)

方法二：使用 conda（适合数据科学用户）

# 创建环境（指定Python版本）
conda create --name 环境名称 python=3.9  # 如：conda create --name myenv python=3.9

# 激活环境
conda activate 环境名称

2. 虚拟环境配置到 Jupyter

# 激活目标环境后，安装ipykernel
pip install ipykernel

# 将环境添加到Jupyter（--name为环境名，--display-name为Jupyter中显示的名称）
python -m ipykernel install --user --name=环境名称 --display-name "Python (环境名称)"

3. 多项目切换与管理

• Jupyter 中切换：创建新笔记本时选择对应环境；已有笔记本通过 Kernel -> Change kernel 切换。
• 环境管理命令：

  jupyter kernelspec list  # 查看所有可用环境
  jupyter kernelspec remove 环境名称  # 删除不需要的环境（谨慎操作）
  

• 项目依赖管理：
  • 安装包：pip install 包名
  • 导出依赖：pip freeze > requirements.txt
  • 恢复环境：pip install -r requirements.txt

4. 工作流示例

# 数据可视化项目
python -m venv viz-project
source viz-project/bin/activate  # Mac/Linux（Windows用对应激活命令）
pip install jupyter pandas matplotlib
python -m ipykernel install --user --name=viz-project --display-name "Viz Project"

# 切换到Web项目
deactivate  # 退出当前环境
python -m venv web-project
source web-project/bin/activate
pip install jupyter flask
python -m ipykernel install --user --name=web-project --display-name "Web Project"

通过虚拟环境管理，可实现不同项目的依赖隔离，在 Jupyter 中高效切换，保持开发环境整洁。