如何看jupyter的Python环境

如何查看Jupyter的Python环境

查看Jupyter的Python环境的方法有多种，包括：使用命令行查看、在Jupyter Notebook中执行特定代码、使用Jupyter的内置功能。最推荐的方法是通过在Jupyter Notebook中执行特定代码，因为这既方便又直观。

通过在Jupyter Notebook中执行特定代码，用户可以直接在笔记本中看到当前Python环境的详细信息。具体方法是通过执行以下代码：

import sys
print(sys.executable)

这段代码将显示当前Jupyter Notebook所使用的Python解释器的路径，从而帮助用户确认当前的Python环境。

一、使用命令行查看

在命令行中查看Jupyter Notebook的Python环境是一种直接且有效的方法。首先，打开命令行终端，然后输入以下命令：

jupyter kernelspec list

这个命令会列出所有可用的Jupyter内核，包括每个内核的名称和路径。找到你正在使用的内核名称，然后查看其路径。

接下来，进入相应的内核路径，打开 kernel.json 文件，你会看到类似如下的内容：

{
 "argv": [
  "/path/to/python",
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "display_name": "Python 3",
 "language": "python"
}

其中，/path/to/python 就是当前Jupyter Notebook使用的Python解释器的路径。

二、在Jupyter Notebook中执行特定代码

在Jupyter Notebook中执行特定代码是查看Python环境的最推荐方法。以下代码段可以帮助你获取当前环境的详细信息：

import sys
print(f"Python executable: {sys.executable}")
print(f"Python version: {sys.version}")

这段代码会输出当前Python解释器的路径和版本信息。

此外，还可以使用 ! 操作符在Jupyter Notebook中直接执行命令行命令，例如：

!which python

这个命令会显示当前Python解释器的路径。

三、使用Jupyter的内置功能

Jupyter Notebook还提供了一些内置功能来帮助用户查看和管理环境。你可以点击“Kernel”菜单，选择“Change kernel”来查看和切换不同的内核。

此外，在JupyterLab中，你可以通过点击左侧的“运行时环境”图标来查看当前的Python环境和其他内核的详细信息。

四、安装和管理多Python环境

在实际工作中，可能需要在多个Python环境之间进行切换。这时，使用虚拟环境工具（如 venv 或 conda）是一个很好的选择。

1. 使用 `venv`

venv 是Python自带的虚拟环境管理工具，可以创建隔离的Python环境。以下是使用 venv 创建和激活虚拟环境的步骤：

# 创建虚拟环境 python -m venv myenv 激活虚拟环境（Windows） myenvScriptsactivate 激活虚拟环境（MacOS/Linux） source myenv/bin/activate

2. 使用 `conda`

conda 是Anaconda发行版的一部分，也是一种流行的虚拟环境管理工具。以下是使用 conda 创建和激活虚拟环境的步骤：

# 创建虚拟环境 conda create -n myenv python=3.8 激活虚拟环境 conda activate myenv

创建和激活虚拟环境后，可以安装所需的包并启动Jupyter Notebook：

pip install jupyter jupyter notebook

启动后，Jupyter Notebook将使用当前激活的虚拟环境作为Python环境。

五、在Jupyter中切换内核

在Jupyter Notebook中，可以方便地在不同的Python环境之间切换。首先，确保你已经在不同的环境中安装了Jupyter：

pip install ipykernel

然后，添加新的内核到Jupyter：

python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"

这样，在启动Jupyter Notebook后，你可以通过“Kernel”菜单选择“Change kernel”来切换到你所创建的新内核。

六、使用项目管理系统

在管理Python环境和数据科学项目时，项目管理系统可以大大提高效率和团队协作。推荐使用 研发项目管理系统PingCode 和 通用项目管理软件Worktile。

1. 研发项目管理系统PingCode

PingCode 是一款专注于研发项目管理的工具，支持需求管理、任务跟踪、缺陷管理等功能。它集成了代码库、文档管理和持续集成等功能，帮助团队高效协作。

2. 通用项目管理软件Worktile

Worktile 是一款通用的项目管理工具，支持任务管理、时间跟踪、甘特图等功能。它适用于各种类型的项目管理，包括软件开发、市场营销和运营管理等。

七、总结

查看Jupyter的Python环境有多种方法，包括使用命令行、在Jupyter Notebook中执行特定代码，以及使用Jupyter的内置功能。最推荐的方法是通过在Jupyter Notebook中执行特定代码，因为这既方便又直观。此外，使用虚拟环境工具（如 venv 或 conda）可以方便地管理和切换多个Python环境。在实际项目管理中，推荐使用研发项目管理系统PingCode和通用项目管理软件Worktile来提高效率和团队协作。

通过以上方法，你可以轻松查看和管理Jupyter Notebook的Python环境，从而确保你的数据科学项目顺利进行。

如何看jupyter的Python环境

一、使用命令行查看

二、在Jupyter Notebook中执行特定代码

三、使用Jupyter的内置功能

四、安装和管理多Python环境

1. 使用 venv

激活虚拟环境（Windows）

激活虚拟环境（MacOS/Linux）

2. 使用 conda

激活虚拟环境