jupyter lab是jupyter notebook的升级版本,更新后的好处多不胜数,在这就不一一列举了。
目前jupyter lab已经更新到3.X版本了,在网上有很多jupyter lab的配置进程但都是基于2.X写作的。本文整理以及自身实践后写下了关于jupyter lab 3.X版本的安装配置教程
1.已经安装anaconda3
2.已创建一个虚拟的conda 环境
3.激活需要安装jupyter lab的虚拟环境
pip install jupyterlab
#或者
conda install jupyterlab
jupyter lab --generate-config
#复制这里配置文件的路径 ~/.jupyter/jupyter_lab_config.py
#进入ipython环境
ipython
In [1]: from notebook.auth import passwd
In [2]: passwd()
Enter password:
Out[2]: 'sha1:cf0e9caa7aeb:d5cedab9b7f147819077c451e296fd1da0f01fa8' #复制这里的秘钥
#打开我们生成的配置文件的路径
vim ~/.jupyter/jupyter_lab_config.py
#再最后一行添加如下内容
#下面这个配置是jupyter lab3的,如果使用的是jupyter lab2 ,则将ServerApp 更换为 NotebookApp
c.ServerApp.ip='0.0.0.0'
c.ServerApp.password = u'sha1:cf0e9caa7aeb:d5cedab9b7f147819077c451e296fd1da0f01fa8'
c.ServerApp.open_browser = False
c.ServerApp.port = 8000
#c.ServerApp.allow_root = True
c.ServerApp.allow_remote_access = True
pip install jupyterlab-language-pack-zh-CN
输入下面的命令启动
jupyter lab
打开
在本地浏览器中输入 服务器IP:端口 ,例如127.0.0.1:8000,然后输入在前面设置的密码。
此时打开的python环境是基于当前虚拟环境的,如果想要更换其他的虚拟环境,只需要在其他虚拟环境中安装jupyter lab,然后启动即可。
上面已经能够满足大部分人的需求了,然而每次使用jupyter lab打开后仅仅只能使用当前的虚拟环境的kernel,如果我们需要打开jupyter lab后能够切换kernel,那么我们就需要将其他虚拟环境的kernel添加到jupyter kernelspec 。
如果你不能理解我上面所说的意思,那么说明下面的东西你用不到,也没必要往下看了。
#查看当前已安装jupyter lab环境中的kernel,发现仅仅只有默认的本环境的一个kernel
jupyter kernelspec list
#首先创建一个需要添加到kernel中的conda虚拟环境,同时安装ipykernel
#如果你之前已经创建了环境,那么仅仅安装ipykernel就行了
conda create -n 新环境名称 python=版本 ipykernel
conda activate 新环境名称
#这条命令当你处于哪个虚拟环境中,他就会添加哪个虚拟环境到kernel中
#内部名为在kernelspec list中的名字,而显示名为打开jupyter lab后,在切换名字时显示的名字,两个名字都由自己随便定义
python -m ipykernel install --user --name 内部名 --display-name "显示名"
conda deactivate
#激活已安装jupyter lab的环境
conda activate 环境名称
#此时查看kernel,发现有两个kernel
jupyter kernelspec list
然后打开网页,就可以在使用时切换kernel了
jupyter lab
补充:
在新的环境上切换内核时,如果出现问题运行下面命令
conda install tornado=4.5
如何删除kernel呢?
jupyter kernelspec remove 内部名
#上面设置多kernel的方法,在我看来是最正规的方法,但是似乎有些麻烦
#所以作为补充,只需要在所有你需要添加到kernel中的虚拟环境中执行这条命令,包括jupyter lab的安装环境
conda install nb_conda_kernels
#然后启动jupyter lab,在启动页就会显示所有已开启的kernel
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Jupyter Notebook / Jupyter Lab 安装与配置
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