【Anaconda+jupyter notebook】jupyter notebook安装的三种方法及切换虚拟环境

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首先需要明白，Jupyter 在一个名为 kernel 的单独进程中运行用户的代码。kernel 可以是不同 Python 安装在不同的虚拟环境，甚至可以是不同语言（例如 Julia 或 R）的解释器。

因此，如何使用conda 环境和 Jupyter 有三种选择：

A.在conda 环境中运行 Jupyter 服务器和内核kernel

conda create -n my-conda-env   # creates new virtual env
conda activate my-conda-env    # activate environment in terminal
conda install jupyter     # install jupyter + notebook
jupyter notebook       # start server + kernel

方法特点：

1. 为每一个 conda 环境 都安装 jupyter。
2. Jupyter的全部部分 将完全安装在 conda 环境中。不同版本的 Jupyter 可用于不同的 conda 环境，但此选项可能有点矫枉过正。在环境中包含内核就足够了，内核是运行代码的封装 Python 的组件。Jupyter notebook 的其余部分可以被视为编辑器或查看器，并且没有必要为每个环境单独安装它并将其包含在每个 env.yml 文件中。

B.为 conda 环境创建特殊内核

conda create -n my-conda-env    # creates new virtual env
conda activate my-conda-env     # activate environment in terminal
conda install ipykernel      # install Python kernel in new conda env
python -m ipython kernel install --user --name=my-conda-env-kernel --display-name "Python [conda env:luo]"# configure Jupyter to use Python kernel 将选择的conda环境注入Jupyter Notebook  name=输入需要的kernel名字，对应于这个虚拟环境
jupyter notebook      # run jupyter from system

方法特点：

1. 只有 Python 内核会在 conda 环境中运行，通过调用ipython kernel install将 jupyter 配置为使用 conda 环境作为内核。
2. 新建一个环境，就要重复操作一次。

C.使用 nb_conda_kernels 添加所有环境

conda activate base      # could be also some other environment
conda install nb_conda_kernels
jupyter notebook # 不需下载，直接可打开

conda activate my-conda-env    # this is the environment for your project and code
conda install ipykernel
conda deactivate

conda activate base
jupyter notebook

方法特点：

1. 一键添加所有 conda 环境，在jupyter网页界面可直接切换。
   
2. 在新建虚拟环境中需要再install一遍ipykernel即可，直接在网页端change kernel转换即可。

conda install ipykernel

当按照上述三种之一设置好之后，从Anaconda中拉jupyter notebook为快捷方式，在属性中修改目标和起始位置为目标文件夹的位置，此时打开默认是base环境，在kernel中切换对应环境kernel即可，如想检验，可以直接在jupyter notebook中输入conda list，检验该环境的包是否变化。