【python虚拟环境管理【三】】基于conda（虚拟环境）使用Jupyter

一. jupyter概念与使用流程

1、 jupyter三个基本概念

a. jupyter notebook
jupyter notebook是一种 Web 应用，能让用户将说明文本、数学方程、代码和可视化内容全部组合到一个易于共享的文档中。它可以直接在代码旁写出叙述性文档，而不是另外编写单独的文档。也就是它可以能将代码、文档等这一切集中到一处，让用户一目了然。

我们可以通过Jupyter notebook写出了我们的学习笔记。但是jupyter远远不止支持上面的三种语言，目前能够使用的语言他基本上都能支持，包括C、C++、C#，java、Go等等。

 
2. JupyterLab

JupyterLab是Jupyter项目的最新版本，它在Jupyter Notebook的基础上进行了改进和扩展：

• 与Jupyter Notebook不同，JupyterLab采用了标签页式的界面布局，允许用户在一个窗口中同时打开多个笔记本、编辑器和终端等组件。
• JupyterLab支持更丰富的文件浏览器功能，用户可以直接在界面中浏览、创建和重命名文件。

 
3. Jupyter Kernel

Jupyter Kernel是一个计算引擎，它负责执行用户在Jupyter笔记本中输入的代码。

每个Kernel代表一种编程语言的运行环境。
例如，如果你在Jupyter笔记本中使用Python编写代码，那么你实际上是在Python Kernel下工作。
同样，对于R、Julia或其他语言，也有对应的Kernel。

 

2、使用jupyter的流程

• Jupyter Notebook = 浏览器界面，让你写代码和文档
• JupyterLab = 更强大的浏览器界面，支持多标签页
• Jupyter Kernel = 后台执行引擎，运行你的代码

简单来说，Jupyter是一个Web应用，通过浏览器界面（Notebook/Lab）让你写代码，后台的Kernel负责执行不同语言的代码。

 

使用流程：

1. 启动Jupyter服务器
2. 在浏览器中打开Notebook/Lab界面
3. 选择对应语言的Kernel（Python、R、Julia等）
4. 编写代码，Kernel执行并返回结果