如何pycharm与jupyter lab/notebook结合使用

如何pycharm与jupyter lab/notebook结合使用

原因

jupyter lab的自动补全并不好用,使用了kite后总是存在卡顿的现象,正好在pycharm中支持jupyter lab/notebook,遂将二者集合。

效果

确实很好。既可以使用pycharm的代码补全,也可以运行在运行cell后实时预览输出,同样支持markdown语法,很不错。
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教程

最好在conda中配多个环境,将各种环境隔离,并且添加内核到jupyter lab中。(教程参考: 将conda 虚拟环境添加到 Jupyter lab内核.)
如果不想弄,只用base环境,当然也可以。
添加完成内核后,打开pycharm,
点击create new project
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然后选择existing interpreter
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点击右侧的三个点,找到conda 中对应环境的所在位置,然后选择Python.exe。
这里需要注意,如果这个项目想要运行在base环境下,那么这里就去找base这个虚拟环境的位置。
如果是想要运行在tensorflow环境下,就去找tensorflow这个环境的位置。
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如果不清楚环境的位置,在命令行中运行

conda env list

会输出conda中每个环境的位置
第一次找到环境后,把这个勾上,以后就不用重复找了
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选择虚拟环境后,会在Python3.8的后面显示环境名字。
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然后点击创建。等待pycharm完成初始化
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完成初始化后,新建文件,选择jupyter notebook文件
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输入文件名,不需要后缀
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功能区1为:jupyter 服务,这个一般不用管
功能区2为:jupyter lab/notebook内核,如果这里选择的内核与前面创建项目时选择的内核不一致,pycharm会提示切换内核。
功能区3为:预览方式。
还有很多其它功能,多用一下就知道了

左侧框输入代码,按shift + enter开始运行,
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切换为正确的内核。再次运行
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运行正常,教程结束。

### 创建Jupyter Notebook项目在PyCharm中的方法 为了在PyCharm中创建并运行Jupyter Notebook项目,可以遵循如下指南: #### 配置解释器 选择合适的Python解释器对于项目的成功至关重要。考虑到安装包的时间成本以及跨项目共享环境的需求,在容器内利用Miniconda来创建虚拟环境是一个更优的选择[^3]。 #### 安装必要的库 确保已安装了支持Jupyter Notebook操作所需的库,比如`ipykernel`,这允许Jupyter连接到由特定版本的Python驱动的核。此外,像Pandas、NumPy这样的工具也是数据分析和处理不可或缺的一部分[^2]。 ```bash pip install ipykernel pandas numpy jupyterlab ``` #### 新建或打开Jupyter Notebook文件 通过菜单栏 `File -> New...` 或者直接右键点击项目目录下的某个文件夹,选择新建项为`.ipynb`类型的文档即可启动一个新的Notebook实例;也可以导入现有的.ipynb文件至当前工作区。 #### 设置Jupyter Kernel 当首次尝试执行单元格内的代码时,可能会提示配置Kernel选项。此时可以从本地可用的Conda环境中挑选适合的一个作为默认Kernel,从而保障依赖关系的一致性和稳定性。 #### 编写调试代码 一旦完成上述准备工作之后就可以开始编写Python脚本并在各个cell之间切换测试效果了。例如训练神经网络模型可以通过定义输入输出变量后调用相应的API接口来进行拟合过程[^4]: ```python import tensorflow as tf from tensorflow import keras nlg_model = keras.Sequential([ # 构建模型结构... ]) x_train = ... y_train = ... history = nlg_model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32) ```
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