在 Jupyter 中使用虚拟环境

虚拟环境是在一台计算机上创建多个独立的 Python 解释器，每个解释器可以安装不同版本的 Python 包。这为 Python 程序员提供了很多便利，可以使得他们在不同的项目中使用不同的 Python 包版本。

Jupyter 是一个非常流行的交互式笔记本应用程序，它在数据科学和机器学习社区中广泛使用。当你在你的 Jupyter 笔记本中运行代码时，它将使用你的系统中默认的 Python 解释器。但是，有时你可能希望使用虚拟环境中的 Python 解释器来运行代码。在本文中，我们将介绍如何在 Jupyter 中使用虚拟环境。

步骤

以下是在 Jupyter 中使用虚拟环境的步骤：

1. 安装虚拟环境管理器

在使用虚拟环境之前，你需要先安装虚拟环境管理器。有几个可用的选项，包括 virtualenv、conda 和 pipenv。我们将使用 virtualenv 作为例子。

你可以使用 pip 安装 virtualenv：

$ pip install virtualenv

2. 创建虚拟环境

使用 virtualenv 命令创建一个新的虚拟环境。你需要指定虚拟环境的名称和存放位置。这里我们将创建一个名为 myenv 的虚拟环境，并将其存放在当前目录下的 .envs 目录中：

$ virtualenv .envs/myenv

3. 激活虚拟环境

使用以下命令激活虚拟环境：

$ source .envs/myenv/bin/activate

你的命令提示符应该现在看起来像这样：

(myenv) $

这表示你现在使用的是虚拟环境中的 Python 解释器。

4. 安装 Jupyter

使用 pip 安装 Jupyter：

$ pip install jupyter

5. 启动 Jupyter

使用以下命令启动 Jupyter：

$ jupyter notebook

这将在默认的浏览器中打开 Jupyter 笔记本应用程序。你可以创建一个新的笔记本或打开一个现有的笔记本。

6. 在 Jupyter 中使用虚拟环境

在 Jupyter 中使用虚拟环境很简单。运行以下代码来检查当前正在使用的 Python 解释器的版本：

import sys
print(sys.version)

如果你正确地安装了虚拟环境并激活了它，你应该看到虚拟环境中的 Python 版本。

总结

在 Jupyter 中使用虚拟环境是一个很好的习惯，可以避免在不同的项目之间出现 Python 包版本冲突的问题。使用 virtualenv 和 Jupyter，你可以很容易地创建和激活虚拟环境，并在 Jupyter 中使用它们。