本文系统阐述了在Jupyter中运行Python的完整路径：安装并选择合适的环境管理方式（Anaconda、Miniconda或pip+venv），安装与启动JupyterLab或Notebook，使用ipykernel将虚拟环境注册为内核并在界面中选择执行。文章强调环境与依赖的可复现、JupyterLab与Notebook的差异与选择、常见问题排查、性能优化与远程部署策略，以及团队协作、版本控制与自动化落地的方法。同时提出将Notebook成果纳入项目协作体系进行流程化管理的实践建议，并简要提及以PingCode承载需求与交付物链接的可能性，以增强研发透明度与规范化沉淀。