如何知道 Jupyter notebook 中运行的是哪个 Python？

from platform import python_version

print(python_version())

这将为您提供运行脚本的确切版本的 python。例如输出：

3.6.5

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import sys
sys.executable

会给你翻译。您可以在创建新笔记本时选择所需的解释器。确保将您的 anaconda 解释器的路径添加到您的路径中（最有可能在 bashrc/bash_profile 中的某个位置）。

例如，我曾经在我的 .bash_profile 中有以下行，这是我手动添加的：

export PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"

编辑：正如评论中提到的，这不是将 anaconda 添加到路径的正确方法。引用 Anaconda 的文档，这应该在安装后使用 conda init 完成：

我应该将 Anaconda 添加到 macOS 还是 Linux PATH 中？我们不建议手动将 Anaconda 添加到 PATH。在安装过程中，系统会询问您“您是否希望安装程序通过运行 conda init 来初始化 Anaconda3？”我们建议“是”。如果您输入“no”，那么 conda 根本不会修改您的 shell 脚本。为了在安装过程完成后进行初始化，首先运行 source /bin/activate 然后运行 conda init

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import sys
print(sys.executable)
print(sys.version)
print(sys.version_info)

如下所示：- 当我在 CONDA venv 之外运行 JupyterNotebook 时输出

/home/dhankar/anaconda2/bin/python
2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jul  2 2016, 17:42:40) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)]
sys.version_info(major=2, minor=7, micro=12, releaselevel='final', serial=0)
 

当我在使用命令创建的 CONDA Venv 中运行相同的 JupyterNoteBook 时，如下所示 -

conda create -n py35 python=3.5 ## Here - py35 , is name of my VENV

在我的 Jupyter Notebook 中打印：-

/home/dhankar/anaconda2/envs/py35/bin/python
3.5.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul  2 2016, 17:53:06) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)]
sys.version_info(major=3, minor=5, micro=2, releaselevel='final', serial=0)

此外，如果您已经使用不同版本的 Python 创建了各种 VENV，您可以通过选择 KERNEL >> 来切换到所需的内核。从 JupyterNotebook 菜单中更改内核... JupyterNotebookScreencapture

还要在现有的 CONDA 虚拟环境中安装 ipykernel -

http://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments

来源---https://github.com/jupyter/notebook/issues/1524

 $ /path/to/python -m  ipykernel install --help
 usage: ipython-kernel-install [-h] [--user] [--name NAME]
                          [--display-name DISPLAY_NAME]
                          [--profile PROFILE] [--prefix PREFIX]
                          [--sys-prefix]

安装 IPython 内核规范。

可选参数：-h, --help 显示此帮助消息并退出 --user 为当前用户安装而不是系统范围 --name NAME 指定 kernelspec 的名称。这需要同时拥有多个 IPython 内核。 --display-name DISPLAY_NAME 指定内核规范的显示名称。当您有多个 IPython 内核时，这很有帮助。 --profile PROFILE 指定要加载的 IPython 配置文件。这可用于创建内核的自定义版本。 --prefix PREFIX 指定内核规范的安装前缀。这需要安装到非默认位置，例如 conda/virtual-env。 --sys-prefix 安装到 Python 的 sys.prefix。 --prefix='/Users/bussonniermatthias/anaconda' 的简写。用于 conda/virtual-envs。

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您可以使用检查 python 版本

!python -V

Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc.

或者

!python --version

Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc.

您可以将 Conda 环境添加到您的 jupyter notebook

第 1 步：创建一个 Conda 环境。

conda create --name firstEnv

步骤 2：使用控制台中显示的命令激活环境。

conda activate firstEnv

conda install -c conda-forge <package-name>

例如

conda install -c conda-forge tensorflow

第 3 步：在你的 jupyter notebook 上设置这个 conda 环境

conda install -c anaconda ipykernel

python -m ipykernel install --user --name=firstEnv

第 4 步：只需检查您的 Jupyter Notebook，即可查看 firstEnv

你可以参考这篇文章

https://medium.com/@nrk25693/how-to-add-your-conda-environment-to-your-jupyter-notebook-in-just-4-steps-abeab8b8d084

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查看 Python 版本

Jupyter 菜单 help/about 将显示 Python 版本

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假设您有错误的后端系统，您可以通过在 jupyter 数据路径 jupyter --paths 的 kernels 文件夹中创建新的或编辑现有的 kernel.json 来更改后端 kernel。您可以拥有多个内核（R、Python2、Python3 (+virtualenvs)、Haskell），例如您可以创建一个 Anaconda 特定内核：

$ <anaconda-path>/bin/python3 -m ipykernel install --user --name anaconda --display-name "Anaconda"

应该创建一个新内核：

<jupyter-data-dir>/kernels/anaconda/kernel.json

{
    "argv": [ "<anaconda-path>/bin/python3", "-m", "ipykernel", "-f", "{connection_file}" ],
    "display_name": "Anaconda",
    "language": "python"
}

您需要确保在 anaconda 发行版中安装了 ipykernel 软件包。

这样你就可以在内核之间切换，并让不同的笔记本使用不同的内核。

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为 Jupyter Notebooks 创建虚拟环境

最小的 Python 安装是

sudo apt install python3.7 python3.7-venv python3.7-minimal python3.7-distutils python3.7-dev python3.7-gdbm python3-gdbm-dbg python3-pip

然后就可以创建和使用环境了

/usr/bin/python3.7 -m venv test
cd test
source test/bin/activate
pip install jupyter matplotlib seaborn numpy pandas scipy
# install other packages you need with pip/apt
jupyter notebook
deactivate

你可以为 Jupyter 制作一个内核

ipython3 kernel install --user --name=test

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检查 Python 版本

导入系统打印（sys.version）

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