将 Conda 环境与 Jupyter Notebook 链接
我正在尝试为使用 python 做一些科学工作创造一个良好的环境。为此，我安装了 Jupyter 和 miniconda。
然后我希望能够拥有不同的环境并将它们与 Jupyter 笔记本一起使用。所以我用 conda 创建了两个自定义环境：py27 和 py35。
> conda env list
# conda environments:
#
py27 /Users/***/miniconda3/envs/py27
py35 /Users/***/miniconda3/envs/py35
root * /Users/***/miniconda3
然后在我的笔记本上我有两个内核 python 2 和 python 3。在笔记本中，我使用 python3 内核得到以下信息：
> import sys
> print(sys.executable)
/Users/***/miniconda3/envs/py35/bin/python
这与 python2 内核：
> import sys
> print(sys.executable)
/usr/local/opt/python/bin/python2.7
如何将 sys.executable 设置为 python2 的 miniconda env？
如何将 conda env 与笔记本内核绑定？
做 source activate py35 是否有与 jupyter notebook 的链接？
我想我真的错过了什么。
谢谢大家。
- - 编辑
我有多个 jupyter bin ：
> where jupyter
/usr/local/bin/jupyter
/usr/local/bin/jupyter
/Users/ThomasDehaeze/miniconda3/bin/jupyter
我这里只有一个内核/usr/local/share/jupyter/kernels/python2。但是在 Jupyter 内部，我有两个内核，python2 和 python3。我在哪里可以找到另一个？
我从 /usr/local/share/jupyter/kernels/python2 修改了 kernel.json ：
{
"display_name": "Python 2",
"language": "python",
"argv": [
"/Users/***/miniconda3/envs/py27/bin/python2.7",
"-m",
"ipykernel",
"-f",
"{connection_file}"
]
}
接着 ：
import sys
print(sys.executable)
/usr/local/opt/python/bin/python2.7
所以一切都没有改变
--name 参数一起使用。
对于 Anaconda，我建议您使用更简单、更合适的解决方案；看看nb_conda_kernels package。
它允许您“在 Jupyter Notebook 中管理基于 conda 环境的内核”。
从 Anaconda 版本 4.1.0 起应该包含它，否则只需使用
conda install nb_conda
现在您应该可以从 Notebook 界面直接管理所有内容了。
请注意，只有安装了 Jupyter 内核的环境（对于 Python，是 ipykernel 包）。来自 nb_conda_kernels GitHub 页面的引用：
您希望在笔记本中访问的任何其他环境都必须安装适当的内核包。例如，要访问 Python 环境，它必须具有 ipykernel 包；例如 conda install -n python_env ipykernel
假设您的 conda-env 名为 cenv，它很简单：
$ conda activate cenv
(cenv)$ conda install ipykernel
(cenv)$ ipython kernel install --user --name=<any_name_for_kernel>
(cenv($ conda deactivate
如果您重新启动 jupyter notebook/lab，您将能够看到可用的新内核。
PS：如果您使用的是 virtualenv 等，上述步骤很好。
不知道还有什么帮助，但对我来说至关重要的是在根 conda 环境中安装 nb_conda_kernels。尝试在特定的 conda 环境中安装它并没有让 Jupyter Notebook 能够使用默认环境以外的其他 conda 环境。
conda install -n root nb_conda_kernels
jupyter notebook
nb_conda 只应该作为内核进入你想要的环境中。
我找到了解决方案。位于此处 ~/Library/Jupyter/kernels/ 的内核设置。
然后我修改了 kernel.json 文件并将正确的路径设置为 python。
现在它正在工作。
这对我有用：
source activate {environment_name}
python -m ipykernel install --user --name={environment_name};
如果没有安装 ipykernel，请使用以下命令：
conda install -c anaconda ipykernel
对我有用的是：创建虚拟环境，安装 ipykernel，在 jupyter 内核中注册虚拟环境并加载 jupyter notebook：
$ conda create -n testEnv python=3.6
$ conda activate testEnv
(testEnv)$ conda install ipykernel
(testEnv)$ ipython kernel install --user --name=testEnv
(testEnv)$ jupyter notebook
之后，在 jupyter notebook 中，您应该能够在其他内核列表中找到创建的环境
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