windows下jupyter notebook指定虚拟环境

最新推荐文章于 2025-05-22 08:22:42 发布

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#windows #jupyter #python

本文介绍了如何使用conda创建指定Python版本的虚拟环境，并详细阐述了激活、安装ipykernel以及将虚拟环境注册为Jupyter Notebook的kernel的步骤，旨在帮助开发者更好地隔离项目依赖。

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创建虚拟环境

首先创建一个虚拟环境（可以指定想要的python版本，这里使用python3.7）

(base) C:\Users\19635>conda create -n ssvep_env python=3.7

激活虚拟环境

输入

(base) C:\Users\19635>conda activate ssvep_env

安装ipykernel(这一步在虚拟环境下)

(ssvep_env) C:\Users\19635>pip install ipykernel

在虚拟环境下执行命令

(ssvep_env) C:\Users\19635>python -m ipykernel install --user --name ssvep_env

可以看到多了一个ssvep_env的kernel选项
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### 配置并使用 Python 虚拟环境 为了使 Jupyter Notebook 支持特定的 Python 虚拟环境，需遵循一系列操作来确保虚拟环境中的包能够在 Jupyter Notebook 中被识别和调用。 #### 创建与激活虚拟环境 首先创建一个新的 Conda 虚拟环境，并指定所需的 Python 版本： ```bash conda create -n python2 python=2.7 ``` 接着通过命令行激活此新创建的虚拟环境[^1]： ```bash source activate python2 ``` 对于 Windows 用户而言，应采用如下指令代替 `source` 命令: ```cmd activate python2 ``` #### 安装必要的内核支持工具为了让 Jupyter Notebook 认识到这个新的虚拟环境，需要在这个环境中安装 `ipykernel` 包。这一步骤允许 Jupyter Notebook 加载来自不同虚拟环境下的 Python 解释器作为其运行时环境的一部分。在已激活的目标虚拟环境中执行以下命令以安装 `ipykernel` : ```bash conda install ipykernel ``` 或者如果偏好 pip 工具，则可以改用 pip 来完成相同的操作： ```bash pip install ipykernel ``` #### 注册虚拟环境至 Jupyter Kernel 列表一旦上述准备工作完成后，下一步就是将当前活动的虚拟环境注册给 Jupyter 的 kernelspecs 数据库，以便于后续可以在启动 Jupyter Notebook 后选择对应的 Python 环境工作。利用下面这条命令实现向 Jupyter 添加自定义命名的新 kernel entry ，其中 `[环境名]` 和 `"Python (myenv)"` 分别代表内部引用的名字以及显示在界面上的文字描述[^3]: ```bash python -m ipykernel install --user --name=[环境名] --display-name="Python ([环境名])" ``` 例如，针对名为 `openvoice` 的虚拟环境，具体命令将是这样的形式[^4]： ```bash python -m ipykernel install --user --name=openvoice --display-name="Python (openvoice)" ``` #### 重启或刷新 Jupyter Notebook 并验证设置最后，在完成了以上所有步骤之后，建议重新启动或刷新正在使用的 Jupyter Notebook 实例。此时应当能在新建文档选项里找到刚刚添加的那个带有特殊标签 (`"Python (myenv)"`) 的 Python 内核入口[^5]。