jupyter终端与我的anaconda环境是否生活在同一环境中?

时间:2019-08-05 01:24:55

标签: python anaconda jupyter conda jupyter-lab

过去,这不是问题,因为我使用Anaconda已有数年了,但是我找不到太多有关最新版本尝试调试/自我教育的文档Anaconda。我安装了最新的Anaconda(Anaconda3 for Python3),创建了新的Python 3环境

conda create -n env3 python=3

conda安装了jupyterlab,然后打开了jupyter Lab。过去,我会在jupyter中打开一个终端,安装所需的软件包,然后使用Python 3内核打开一个Python脚本。这已经是我工作的一段时间了(在jupyter笔记本电脑和jupyter实验室中),现在看来它的功能有所不同。这就是我所看到的,从头开始:

[在开设Jupyter实验室之前]

$ conda activate env3
(env3) $ python --version
Python 3.7.3
(env3) $ python
>>> import sys
>>> print(sys.executable)
/Users/user/anaconda3/envs/repos/bin/python
>>> print(sys.path)
['', '/Users/user/anaconda3/envs/repos/lib/python37.zip', '/Users/user/anaconda3/envs/repos/lib/python3.7', '/Users/user/anaconda3/envs/repos/lib/python3.7/lib-dynload', '/Users/user/.local/lib/python3.7/site-packages', '/Users/user/anaconda3/envs/repos/lib/python3.7/site-packages']

[打开j​​upyter实验室,打开新的终端]

(base) $ python --version
Python 2.7.1
(base) $ python
>>> import sys
>>> print(sys.executable)
/usr/bin/python
>>> print(sys.path)
['', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python27.zip', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/plat-darwin', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/plat-mac', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/plat-mac/lib-scriptpackages', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-tk', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-old', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/lib/python2.7/lib-dynload', '/Library/Python/2.7/site-packages', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python', '/System/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/2.7/Extras/lib/python/PyObjC']

似乎我仍然可以在打开jupyter之前将软件包安装到我的环境中,并在具有该环境内核的脚本中使用它们,但是jupyter终端反映了不同的信息,因此我无法通过jupyter安装软件包终端。

附加说明:过去,我会打开我的不同环境,并在每个环境的不同端口上打开jupyter。看来它可能会破坏目标内核,但是我仍然可以使用过去的方法在jupyter终端中将软件包安全地安装到每个环境。

最新的Anaconda或conda更新似乎已经改变了一切,而且我知道可能出了很多问题,因此,向我指出任何可以帮助解决此问题的方向将大有帮助。 / p>

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