Jupyter 如何自由切换 conda 虚拟环境

上次更新于 Feb 27, 2023 编辑源文件

• Python

如果你的 python 环境有多套，并且你是使用 conda 安装的，并且你有强迫症（不希望自己在每一套环境安装 jupyter），那么接下来将对你有帮助。

• 有一套主 conda 环境，负责运行 jupyter 服务
• 这个 jupyter 服务可以选择本机安装其他 conda 环境的 kernal
• 其他 conda 环境不需要安装整套的 jupyter 套件

首先，我们在需要切换的 conda 环境安装 ipykernel，因为 jupyter 是通过它来识别和调用环境的

1
2
3

conda activate {指定的环境}
conda install ipykernel
conda deactivate

安装完，刷新下 jupyter lab 页面¹就可以识别到新的环境了。

在你的 base 环境²中安装 nb_conda_kernels

1
2

conda activate base # base 可以替换成你系统中安装任意一个 env
conda install -c conda-forge nb_conda_kernels

重启后，就能识别到系统安装了 ipykernel 的 python 虚拟环境

简单讲解下原理³：

1. get_all_envs: 通过 conda info 找出所有的可用 env 环境；
2. get_all_sepecs: 扫描每一个 env 环境根目录下的 share/jupyter/kernels/ 中的内核文件；
3. 选择并载入制定的环境的内核。

将内核配置安装给 base 环境的 jupyter 可以识别的 目录⁴

1
2
3

conda activate test  # test 可以指定的你任何希望被jupyter识别的env
ipython kernel install --user --name=test # 当然和换成其他名字，但是最好和你的 env 关联
conda deactivate

可以通过下面名查看你的生成文件：

1

cat jupyter --data-dir`/kernels/test/kernel.json # test替换成你的环境

简单讲解下原理：

1. client 端把内核配置信息生成到指定目录；
2. base 端扫描指定目录，载入内核。