anaconda与jupyter的使用和设置

玖玖

python

发布于：Aug 4, 2019

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jupyter 使用介绍、与 anaconda 的虚拟环境结合、右键打开配置

anaconda

安装

清华镜像站下载或者清华镜像站anaconda首页或者anaconda官网(比较慢)

下面是每个anaconda对应的Python版本图
对于 windows 安装时，把Anaconda加入环境变量，这涉及到能否直接在cmd中使用conda、jupyter、ipython等命令，推荐打勾。如果没有打钩，可在后续加入下面这些路径（如果目录不同，请修改为对应的安装目录）：
```
 C:\ProgramData\Anaconda3;
 C:\ProgramData\Anaconda3\Library\mingw-w64\bin;
 C:\ProgramData\Anaconda3\Library\usr\bin;
 C:\ProgramData\Anaconda3\Library\bin;
 C:\ProgramData\Anaconda3\Scripts;
```

配置镜像地址，否则从官方网站下载、升级文件太慢

 conda config --show-sources                   # 列出现有的镜像频道
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
 conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/pytorch/ # 为pytorch而加
 conda config --set show_channel_urls yes   # 下载时显示文件来源
 conda config --remove channels 镜像链接     # 删除指定的镜像
 conda clean- i                                       # 清除索引缓存

推荐在默认环境下更新所有的包。打开 Anaconda Prompt （或者 Mac 下的终端），键入conda upgrade —all

使用

默认有一个base环境，推荐在此基础上，再创建2个环境，分别是：Python3和Python2

conda create -n py3 python=3.6      # 如果是 python=3 默认安装最新版
conda create -n py2 python=2.7

包管理

conda install numpy scipy pandas            # 安装多个包
conda install numpy=1.10                    # 指定所需的包版本
conda remove package_name                   # 卸载包
conda update package_name                   # 更新包
conda update --all                          # 更新环境中的所有包（这样做常常很有用）
conda list                                  # 列出已安装的包
conda search search_term                    # 如果不知道要找的包的确切名称，可以尝试进行搜索

环境管理

# 创建、删除环境，记得替换 env_name 为自定义的环境名称
conda create -n env_name python=3.4 pandas  # 创建环境 ，-n 是指名称，后面可以跟一些想要安装的库
conda env remove -n env_name                # 删除指定的环境
conda create -n new_env --clone old_name    # 克隆环境，实现重命名

# 激活/退出环境
activate my_env                             # 激活环境 window
deactivate                                  # 退出环境 window
conda activate my_env                       # 激活环境 OSX/Linux
conda deactivate                            # 退出环境 OSX/Linux
source activate my_env                      # 激活环境 OSX/Linux(弃用)
source deactivate                           # 退出环境 OSX/Linux(弃用)

# 查看环境
conda env list                              # 列出你创建的所有环境
conda info -e                               # 列出你创建的所有环境
conda info                                  # 显示当前环境的全部相关信息

# 导出环境信息文件，利用文件信息克隆环境
conda env export > environment.yaml         # 将包保存为YAML，共享此文件，而且其他人能够用于创建和你项目相同的环境
conda env create -f environment.yaml        # 利用环境文件创建相同环境

对于不使用 conda 的用户，可以使用命令pip freeze> pip_requirements.txt（详情）将一个 pip_requirements.txt 文件导出并包括在其中。

推荐 Mac/linux，在 ~/.bash_profile 中添加别名，方便激活环境

alias activate="source activate"
alias deactivate="source deactivate"

参考：https://www.cnblogs.com/python2webdata/p/10034528.html

jupyter/jupyter-lab

推荐安装jupyter的升级版jupyter lab： conda install -c conda-forge jupyterlab

激活环境后，输入jupyter-lab或者jupyter notebook就打开了当前环境的 notebook（如果当前环境没有安装jupyter，那么会调用base的）。

如果经常在Python3与Python2之间切换，为了不用每次都先切换环境才能使用 jupyter，可以进行一下配置，实现直接在 jupyter 打开的网页中指定环境。

使用anaconda的虚拟环境

激活虚拟环境 source activate 环境名称
安装 ipykernel，注意：在虚拟环境中安装 ipykernel，conda install ipykernel
写入Jupyter 的 kernel 中，还是在该虚拟环境中，运行命令 python -m ipykernel install --user --name 环境名称 --display-name "Python (环境名称)"
完成，打开Jupyterjupyter-lab或 jupyter notebook

windows右键打开Jupyter\Jupyter-lab

注：Jupyter-lab类似

打开 regedit，定位到HKEY_CLASSES_ROOT\Directory\Background\shell
右键新建“项”，输入名称“jupyter”，该名称将出现在右键的菜单上
然后在jupyter目录的右侧，新建一个字符串值Icon，设置为%USERPROFILE%\AppData\Local\Continuum\anaconda3\Menu\jupyter.ico，该图标将出现在右键的菜单上
最后在jupyter目录下新建一个目录 “command”，点击command目录，修改右侧的值为"C:\Windows\System32\cmd.exe" "--working-dir" "%v." "/k jupyter notebook"

cmd /c start dir：会打开一个新窗口后执行dir指令，原窗口会关闭；

cmd /k start dir：会打开一个新窗口后执行dir指令，原窗口不会关闭。