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。

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