jupyter notebook 安装 C/C++ kernel

本文指导如何在Jupyter Notebook上安装C和C++ kernel,包括xeus-cling(C++ kernel)和jupyter-c-kernel(C kernel)。详细步骤涉及Linux和macOS环境,涵盖创建虚拟环境、安装kernel及其快捷安装方法。

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jupyter notebook 安装 C/C++ kernel

如果你想在jupyter notebook中交互式编写C以及C++,那么本文是为你而写_
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1. 准备工作

为了减少安装过程中不必要的烦恼,影响你美美的心情,请确保目标机器上已经安装了Anaconda,下载地址:https://www.anaconda.com/distribution/#download-section。如已安装,请跳过。

2. 安装环境

以下列举环境是经过实践检验的环境,仅供参考,并非要求严格一致。

2.1 Linux

  • CentOS Linux release 7.4.1708 (Core)
  • Anaconda3
  • conda 4.6.11

2.2 macOS

  • macOS Mojave 10.14.4
  • Anaconda3
  • conda 4.6.14

注:windows目前还未得到较好支持

3. 开始安装

C语言和C++由不同kernel支持,两者没有依赖关系,因此可以根据需要只安装其中一个,或两个都安装,但推荐安装C++ kernel,这是主流的kernel,由更加专业的团队维护的项目,C kernel是由个人开发者维护的小型项目,实现较为简单,但如果想快速体验在jupyter notebook运行C,也是不错的选择。如果想了解更多jupyter支持的kernel,可以参考https://github.com/jupyter/jupyter/wiki/Jupyter-kernels

3.1 安装C++ kernel (xeus-cling)


  • 创建新的虚拟环境,命名为cling,或者你喜欢的其他名称,比如,如果你想在此环境安装C++和C Kernel,可以取名为c_cpp
conda create -n cling
  • 切换到新创建的虚拟环境
conda activate cling
  • 给新环境安装jupyternotebook
conda install jupyter notebook
  • 使用conda-forge镜像channel安装xeus-cling</
### 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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