anaconda新建python2环境安装不了jupyterlab_anaconda3安装及jupyter环境配置教程（全）...
1. 下载¶
可以去清华源下载最新版的anaconda包，这比在官方网站下载快得多，地址如下：
将网页滚动到最下方，下载最新版本的Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh。
wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
2. 安装¶
使用下行命名进行安装：
sh ./Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
在安装时，注意指定安装目录为/opt/anaconda3。可以不用将安装程序目录配置到当前用户的.bashrc中，因为为了让多用户可以使用，本地安装是直接在/etc/profile中进行配置。
3. 配置环境变量¶
编辑/etc/profile进行环境变量配置：
vim ~/.bashrc
直接将下方所有命名复制到文件最下方：
# added by Anaconda3 5.3.1 installer
# >>> conda init >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$(CONDA_REPORT_ERRORS=false '/opt/anaconda3/bin/conda' shell.bash hook 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
\eval "$__conda_setup"
else
if [ -f "/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
. "/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
CONDA_CHANGEPS1=false conda activate base
else
\export PATH="/opt/anaconda3/bin:$PATH"
fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda init <<<
使环境变量生效：
source ~/.bashrc
这里需要提醒一下，最好不要直接将上述命令直接配置到/etc/profile中，虽然这样可使直接令所有用户都可以使用anaconda，但是亲测可能会对系统产生不良影响，例如将终端命令行开头变成：(base) -bash-4.2#。
4. 创建用户组¶
如果不创建用户组进行用户权限统一管理的话，除root用户外，其他系统用户也可以使用anaconda程序，但是在进行环境创建时，创建的虚拟环境就回在各自的家目录下的.conda中，不方便进行统一管理。
创建一个anaconda用户组，然后将anaconda的运行程序授权给这个用户组，随后将需要执行anaconda程序的用户添加到anaconda用户组中，这样所有用户都可以使用anaconda程序，且创建的所有虚拟环境都统一存放在/opt/anaconda/envs目录中。
创建用户组：
sudo groupadd anaconda
将/opt/anaconda3所属组设置为anaconda:
sudo chgrp -R anaconda /opt/anaconda3
修改/opt/anaconda3的目录权限：
sudo chmod 770 -R /opt/anaconda3
将需要使用anaconda程序的系统用户添加到anaconda用户组当中：
sudo usermod -a -G anaconda 用户名
5. 卸载anaconda¶
如果要卸载anaconda可以这么做：
(1)直接删除安装目录/opt/anaconda3
rm -rf /opt/anaconda3
(2)修改环境变量
将~/.bashrc和/etc/profile中的关于anaconda的所有配置删除，然后执行下行代码，使其生效：
source ~/.bashrc
6. 更新conda+安装ipykernel¶
进行后续操作之前，先更新conda，否则，可能出现下面的异常： Traceback (most recent call last): File "./conda", line 7, in from conda.cli import main ModuleNotFoundError: No module named 'conda' (base) [chb@chb-VMserver bin]$ conda Traceback (most recent call last): File "/opt/anaconda3/bin/conda", line 7, in from conda.cli import main ModuleNotFoundError: No module named 'conda' 使用如下命令进行更新：
conda update conda
安装ipykernel：
conda install ipykernel
7. kernel配置：¶
配置虚拟环境之前，需要先为每个虚拟环境创建kernel文件：
conda install -n 环境名称 ipykernel
例如为名为nlp的虚拟环境添加kernel文件：conda install -n nlp ipykernel
进入需要添加kernel的Python环境，然后写入配置：
注意，一定要先进入需要添加kernel的Python环境中，不然虽然修改了第7步骤中创建的nlp的kernel文件，但依然使用的是当前所处的Python环境。修改方式如下所示：
conda activate nlp
python -m ipykernel install --user --name nlp --display-name "自然语言处理"
8. 配置jupyter lab¶
生产加密密码，这个密码适用于登录jupyter lab时使用，增加安全性，后续配置jupyter lab写入配置文献，这里先创建好：
python -c "import IPython; print(IPython.lib.passwd())"
生成jupyter lab配置文件：
jupyter notebook --generate-config
生成的配置文件保存在当前用户的 .jupyter 目录下。例如在root用户下运行则生成配置文件在/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py。
修改生成的配置文件，修改后的内容如下：
c.NotebookApp.allow_remote_access = True # 允许远程访问
c.NotebookApp.ip = '*' # 允许任意ip访问此服务器
c.NotebookApp.password = 'sha1:xxx:xxx' # 上一步生成的密文，注意sha1这部分不能少
c.NotebookApp.open_browser = False # 运行时不打开本机浏览器
c.NotebookApp.allow_root =True # 允许使用 root 权限运行
c.NotebookApp.port = 8888 # 指定 jupyter notebook 使用的端口
c.ContentsManager.root_dir = '/jupyter' # 指定 ipynb 等文件的保存目录
c.NotebookApp.notebook_dir = '/jupyter' # 工作目录(项目根目录)
9. 安装nodejs¶
jupyter中很多功能需要nodejs的支持，例如插件，我们在启动之前先安装好nodejs，避免后续启动话在出现因没有安装nodejs而出现异常。安装nodejs命令如下：
conda install nodejs
10. 启动jupyter¶
前台运行：
jupyter lab
后台运行：
nohup jupyter lab > /home/username/jupyter/jupyter.log 2>&1 &
11. 插件安装¶
开启插件，一次点击Settings->Advaned Settings Editor
点击后出现下方页面，点击Extension Manager，将中间的内容复制到右侧，并将enabled的值修改为true，如下图所示：
然后按ctrl + S 保存。