在 Win10 中使用 Jupyter notebook 运行 C++ 详细教程

Jupyter notebook 支持非常多的编程语言,下面的链接可以查看 Jupyter notebook 支持的语言,不仅仅是常用的 Python:
https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels

由于需要,我想用 Jupyter notebook 运行 C++ 程序,而网上用 notebook 运行 C++ 是在 Linux 环境下进行的,我只有 Windows,正好 Win10 目前支持 Linux 子系统(Windows Subsystem for Linux, WSL),因此便想尝试一下在子系统中安装。

1. 安装子系统

首先,需要在 Win10 中安装 Linux 子系统,可以参考我这篇博文:
https://blog.youkuaiyun.com/qq_20084101/article/details/82316263

2. 安装 Miniconda

这里使用 xeus-cling,安装说明指出需要 Miniconda,因为 Anaconda 会有冲突,因此我使用 Miniconda,已经装过 Anaconda 的可以尝试一下用 Anaconda 安装。

在这里找到需要的 Miniconda 版本,然后复制链接:
https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html

通过命令行或者开始菜单打开上一步中安装的 Ubuntu,输入下列命令。

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

出现 License 之后按 q,输入 yes 允许许可,然后 Enter,如果要改路径就自行修改。

在这里插入图片描述
然后输入 yes 完成初始化。

在这里插入图片描述
到这里 Miniconda 就安装完成,关闭 Ubuntu 重新打开,会发现原来的用户名前面有一个(base),说明安装成功。

3. 安装 Jupyter notebook

由于 Miniconda 中不包含 Jupyter notebook,因此我们需要手动安装。

conda install jupyter

安装完之后输入 jupyter notebook 不会像在 Windows 系统中打开 Jupyter notebook 那样自动弹出网页,需要手动复制 http://local... 那一段网址到浏览器中打开。
在这里插入图片描述
打开后点击右上角的 New 可以看到现在已经支持 Python 3 了,在终端中按 Ctrl+C 中断服务,接着我们就要安装 cling 内核来支持 C++。
在这里插入图片描述

4. 安装 xeus-cling

conda install xeus-cling -c conda-forge

安装完之后再次打开 Jupyter notebook,可以在 New 按钮下看到多了 C++11,C++14 和 C++17,新建一个 C++14 notebook,输入一些 C++ 代码,Shift + Enter 可以得到运行结果,没有报错就大功告成了!
在这里插入图片描述

5. 用法

5.1 魔法命令

%%file

%%file [-a] filename

可选参数:[-a],将内容追加到文件。
在这里插入图片描述

%timeit
对行语句(%timeit)或语句块(%%timeit)计算执行时间。

行模式用法:

%timeit [-n<N> -r<R> -p<P>] statement

单元模式用法:

%%timeit [-n<N> -r<R> -p<P>]
statements

可选参数:
-n:在一个循环中执行给定的语句 <N> 次,如果值未给定,会自动选择合适的值。
-r:重复循环 <R> 次,并取最好的结果,默认为 7。
-p:使用 <P> 个小数的精度显示计时结果,默认为 3。

在这里插入图片描述

5.2 行内文档

xeus-cling 允许用户获取标准库的函数和类的帮助。

使用 ?std::vector 会简单显示来自 cppreference 网页上的帮助页面。

在这里插入图片描述

其他的一些用法可以在 xeus-cling 的文档中查看。
https://xeus-cling.readthedocs.io/en/latest/

有时候,我们可能需要在某个文件夹中保存下 notebook,这时可以在想要保存到的文件夹下按住 shift 单击右键,选择“在此处打开 Linux shell”,这样打开的 Jupyter notebook 的目录就是该目录,新建的 notebook 也自动保存在了当前目录,而不会在 Linux 系统里。
在这里插入图片描述

接下来,就可以像玩 Python 一样玩 C++ 了!

PS:可以再安装 Jupyter lab,比 Jupyter notebook 好看,文件管理也方便,直接安装就可以和 Jupyter notebook 一样使用,好像还有很多其他功能,我没有去深究。

conda install -c conda-forge jupyterlab

安装完成后...

jupyter lab
<think>好的,我现在需要帮助用户在Jupyter Notebook中安装Scrapy。首先,我得回忆一下Scrapy的安装步骤以及Jupyter Notebook的环境配置。用户可能已经安装了Python,但不确定他们是否使用了虚拟环境或者Anaconda。需要考虑到不同的安装方式可能遇到的问题。 首先,Scrapy是一个爬虫框架,通常通过pip安装。但Jupyter Notebook通常运行在IPython内核上,可能位于特定的环境中。用户可能直接想在Jupyter运行Scrapy代码,这需要确保安装环境正确。 步骤一:检查Python环境。用户是否在虚拟环境中运行Jupyter?如果是的话,需要先激活该环境再安装。或者,如果使用Anaconda,可能需要conda命令安装。 步骤二:安装Scrapy。通常使用pip install scrapy,但有时依赖问题会导致安装失败,尤其是Twisted库可能需预先安装。在Windows上,可能需要从第三方下载Twisted的wheel文件。对于Linux或macOS,可能更简单,但用户可能没有权限,需要sudo或者使用--user选项。 步骤三:验证安装。在Jupyter运行import scrapy,看是否报错。如果成功,说明安装正确;如果失败,可能需要检查环境路径或者重新安装。 潜在问题:用户可能混淆了系统Python和Jupyter使用的Python环境。比如,Jupyter可能运行在base环境,而用户在其他环境中安装Scrapy。这时候需要确认Jupyter内核对应的Python路径,并在该环境中安装。 解决方法:用户可以在Jupyter运行!which python或者!python --version来查看当前内核的Python位置,然后在终端中切换到该环境进行安装。或者直接在Jupyter使用!pip install scrapy,但需要注意权限问题,可能需要!pip install --user scrapy。 另外,如果遇到依赖错误,比如缺少Microsoft Visual C++ Build Tools,可能需要指导用户安装相应的编译工具,或者下载预编译的包。 总结步骤:1. 确定Jupyter的Python环境;2. 在该环境中安装Scrapy;3. 验证安装。同时,提供常见问题的解决办法,比如Twisted安装问题和环境路径问题。</think>在 Jupyter Notebook 中安装 Scrapy 的步骤如下: --- ### 1. **确认 Python 环境** Jupyter Notebook 可能运行在特定虚拟环境或 Anaconda 环境中。需确保安装 Scrapy 的环境与 Jupyter 内核一致。 -Jupyter运行以下代码查看当前 Python 路径: ```python import sys print(sys.executable) ``` 记录输出的路径(例如:`/usr/bin/python3` 或 `C:\Anaconda3\python.exe`)。 --- ### 2. **安装 Scrapy** #### 方法一:通过 `pip` 安装(通用) - **打开终端**(非 Jupyter),激活与 Jupyter 相同的环境(如虚拟环境或 Anaconda)。 - 执行安装命令: ```bash pip install scrapy ``` #### 方法二:直接在 Jupyter Notebook 中安装(临时) -Jupyter 单元格中运行: ```python !pip install scrapy ``` - 如果权限不足,添加 `--user`: ```python !pip install --user scrapy ``` #### 方法三:使用 Conda(仅限 Anaconda 用户) - 在终端中执行: ```bash conda install -c conda-forge scrapy ``` --- ### 3. **验证安装** 在 Jupyter Notebook 中新建单元格,运行: ```python import scrapy print(scrapy.__version__) ``` - 若无报错且输出版本号(如 `2.11.0`),则安装成功。 --- ### 常见问题解决 #### 问题 1:安装时提示 `Twisted` 错误(Windows) - **原因**:Twisted 依赖需要 C 编译环境。 - **解决方案**: 1. 访问 [Twisted Wheel 文件下载页](https://www.lfd.uci.edu/~gohlke/pythonlibs/#twisted)。 2. 下载与 Python 版本匹配的 `.whl` 文件(如 `Twisted‑20.3.0‑cp39‑cp39‑win_amd64.whl`)。 3. 在终端中安装: ```bash pip install 下载路径\Twisted‑20.3.0‑cp39‑cp39‑win_amd64.whl ``` 4. 重新安装 Scrapy。 #### 问题 2:安装后 `import scrapy` 报错 - **原因**:Jupyter 内核未使用安装 Scrapy 的环境。 - **解决方案**: 1. 在 Jupyter 主页选择 **New → Terminal**。 2. 激活目标环境后安装 Scrapy(参考步骤 2)。 3. 重启 Jupyter 内核。 --- ### 总结 - 优先通过终端在正确环境中安装。 - Windows 用户需注意 Twisted 依赖问题。 - 验证时若报错,检查环境一致性或重新安装。
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