jupyter如何添加python解释器

在Jupyter中添加Python解释器的方法包括：使用Conda环境、使用pipenv、手动添加kernel、使用venv。 在这些方法中，使用Conda环境是较为流行的一种方法，因为它不仅能管理Python解释器，还能管理相关的依赖包。

一、使用Conda环境

使用Conda环境来添加Python解释器是最方便且灵活的方法之一。Conda是一种跨平台的包管理系统和环境管理系统。通过Conda，你可以轻松地创建、管理和切换不同的Python环境。

1.1 安装Anaconda或Miniconda

首先，你需要安装Anaconda或Miniconda。如果你只需要基本的Python包和轻量级的环境管理，推荐使用Miniconda。以下是安装步骤：

下载Miniconda：访问Miniconda官网下载适合你操作系统的安装包。
安装Miniconda：按照官网提供的安装步骤进行安装。

1.2 创建新的Conda环境

安装完Conda后，你可以创建一个新的Conda环境。假设你想创建一个Python 3.8的环境，可以使用以下命令：

conda create -n myenv python=3.8

这个命令会创建一个名为myenv的新环境，并安装Python 3.8。

1.3 激活新的Conda环境

要激活你刚刚创建的环境，可以使用以下命令：

conda activate myenv

1.4 安装Jupyter和ipykernel

在激活的环境中，安装Jupyter和ipykernel：

conda install jupyter conda install ipykernel

1.5 添加新环境到Jupyter

使用以下命令将新环境添加到Jupyter：

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

完成这些步骤后，你可以在Jupyter Notebook或Jupyter Lab中选择名为"Python (myenv)"的内核，这个内核使用你创建的新环境中的Python解释器。

二、使用pipenv

pipenv是Python官方推荐的包和环境管理工具。它可以简化虚拟环境的创建和依赖管理。

2.1 安装pipenv

首先，你需要安装pipenv。可以通过pip来安装：

pip install pipenv

2.2 创建新环境并安装依赖

在你的项目目录下，使用pipenv创建一个新的环境：

pipenv install

2.3 安装Jupyter和ipykernel

在新环境中安装Jupyter和ipykernel：

pipenv run pip install jupyter ipykernel

2.4 添加环境到Jupyter

使用以下命令将环境添加到Jupyter：

pipenv run python -m ipykernel install --user --name=myenv

三、手动添加Kernel

如果你有一个现成的Python解释器，想手动添加到Jupyter中，可以使用以下方法：

3.1 安装ipykernel

首先，确保你已经安装了ipykernel：

pip install ipykernel

3.2 添加Kernel

使用以下命令添加新的Kernel：

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

四、使用venv

venv是Python自带的虚拟环境管理工具，适用于轻量级的环境管理。

4.1 创建虚拟环境

在你的项目目录下，创建虚拟环境：

python -m venv myenv

4.2 激活虚拟环境

在Windows上：

myenvScriptsactivate

在MacOS和Linux上：

source myenv/bin/activate

4.3 安装Jupyter和ipykernel

在激活的环境中安装Jupyter和ipykernel：

pip install jupyter ipykernel

4.4 添加环境到Jupyter