Jupyter环境配置error


在配置Jupyter环境的时候,当用Anaconda安装Jupyter的时候出现错误

CondaHTTPError: HTTP 000 CONNECTION FAILED for url <https://repo.continuum.io/pkgs/main/osx-64/repodata.json.bz2><br>Elapsed: 
-<br><br>An HTTP error occurred when trying to retrieve this URL.<br>HTTP errors are often intermittent, 
and a simple retry will get you on your way.<br>ConnectionError(MaxRetryError("HTTPSConnectionPool(host='repo.continuum.io', port=443): 
Max retries exceeded with url: /pkgs/main/osx-64/repodata.json.bz2 
(Caused by NewConnectionError('<urllib3.connection.VerifiedHTTPSConnection object at 0x10d88cba8>: 
Failed to establish a new connection: [Errno 65] No route to host',))",),)<br>

意思是下载时候链接失败,我自己用的VPN下载的,应该是没有问题的,然后谷歌出来发现运行一行命令解决问题

conda config --set ssl_verify no

然后安装OK

感谢 https://github.com/ContinuumIO/anaconda-issues/issues/2760




### 配置 Jupyter Notebook 支持 C 语言运行环境 Jupyter Notebook 默认支持 Python 和其他一些编程语言(如 R),但对于像 C 这样的编译型语言,其原生支持有限。为了在 Jupyter Notebook 中实现对 C 的支持,通常需要借助第三方工具或扩展来完成。 以下是关于如何配置 Jupyter Notebook 来支持 C 语言的具体方法: #### 使用 `xeus-cling` 扩展 一种常见的解决方案是通过安装名为 **`xeus-cling`** 的项目,它是一个基于 Cling (C++ REPL) 的 Jupyter 内核,能够使 Jupyter Notebook 支持 C/C++ 编程[^5]。 1. 安装依赖项 如果尚未安装必要的开发库,请先确保系统中有这些包: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get install build-essential cmake git libzmq3-dev pkg-config python3-pip ``` 2. 创建一个新的 Conda 环境(可选) 推荐在一个独立的 Conda 环境中操作以避免冲突: ```bash conda create -n c_kernel_env python=3.9 conda activate c_kernel_env ``` 3. 安装 `xeus-cling` 在激活的环境中执行以下命令: ```bash pip install xeus-cling ``` 4. 启动 Jupyter Notebook 并验证 当成功安装后,在启动 Jupyter Notebook 时会看到新的选项 “C++” 可供选择。虽然名称显示为 C++,但它同样适用于纯 C 代码编辑与运行。 示例代码片段如下所示: ```c int main() { printf("Hello from C!\n"); return 0; } ``` 需要注意的是,尽管此方式提供了基本功能,但在某些复杂场景下的表现可能不如专用 IDE 或构建工具链稳定[^6]。 --- #### 替代方案:嵌入外部调用机制 如果无法满足需求或者希望更灵活地处理大型项目,则可以考虑利用 Python 脚本来封装 GCC/G++ 命令行接口,并将其集成到 Notebooks 中作为辅助手段之一。 例如定义一个简单的函数用于自动化编译过程: ```python import subprocess def run_c_code(code): with open('temp.c', 'w') as file: file.write(code) compile_result = subprocess.run(['gcc', '-o', 'temp.out', 'temp.c'], capture_output=True, text=True) if compile_result.returncode != 0: return f"Compilation Error:\n{compile_result.stderr}" execute_result = subprocess.run('./temp.out', capture_output=True, text=True) return_value = execute_result.stdout.strip() import os os.remove('temp.c') os.remove('temp.out') return return_value ``` 随后可以直接传入字符串形式的源码进行即时测试: ```python source_code = """ #include <stdio.h> int main(){ printf("Testing...\n"); } """ output = run_c_code(source_code) print(output) ``` 这种方法绕过了直接内核绑定的技术难点,同时保留了一定程度上的交互性和便利性[^7]。 --- ### 总结 综上所述,对于希望在 Jupyter Notebook 上开展轻量级实验性质工作的用户来说,“xeus-cling”的引入无疑是最优解;而对于那些追求高度定制化体验的人群而言,后者所提供的灵活性或许更具吸引力。
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