Jupyter Lab安裝配置及多Kernel配置

1.Anconda/Miniconda安裝與簡單使用
1.1 下載Anaconda和配置Jupyter環境變量
1.2 下載Miniconda和配置Jupyter Lab
1.2.1 安裝jupyter
1.3 其餘下載源
2.使用Anaconda/Miniconda
2.1 conda環境管理
2.2 conda配置Jupyter Lab環境
3 實戰：構建科學計算專用虛擬環境
參考資料

1.Anconda/Miniconda安裝與簡單使用

主要目的：使用虛擬環境（VirtualEnv）管理不一樣的Python包

1.1 下載Anaconda和配置Jupyter環境變量

• 安裝64位版本的Anaconda，其中自帶了jupyter lab/jupyter notebook （jupyter lab是jupyter notebook的升級版，推薦使用jupyter lab，有好用的widge有待探索）

能夠從Anaconda官方網站（點擊這裏），Anaconda是跨平臺運行的軟件，支持Windows、Linux和MacOS

• 接下來須要在系統環境變量中加上jupyter的安裝路徑，這樣在命令行工具中才可以使用jupyter關鍵字

1.2 下載Miniconda和配置Jupyter Lab

因爲Anaconda集成了許多軟件包，十分臃腫，下載耗時，安裝也佔用較大的空間。Miniconda只是簡單封裝了Conda package manager和Python，對於一些對空間佔用比較在乎的同窗，能夠下載使用Miniconda（點擊這裏）

1.2.1 安裝jupyter

Miniconda中安裝好了python環境以後，直接輸入

conda install jupyter

或者使用pip

pip install jupyter # 若是未成功，則切換到/yourpython/Scripts/pip.exe install jupyter

1.3 其餘下載源

官方網站提供的下載源速度較慢，教育網的同窗可使用清華大學的鏡像網站（或者其餘國內高校鏡像站）進行下載，速度會提高不少。
直達地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/

archive中是各個版本的Anaconda包，注意在下載的時候選擇最近更新的版本，默認的排序中提供的是2013年的版本，須要點擊date從新排序便可看到最近更新的版本。一樣地，miniconda中時各個版本的miniconda安裝包。

2.使用Anaconda/Miniconda

打開命令行輸入conda -V檢驗是否安裝以及當前conda的版本。使用conda管理虛擬環境，能夠分離管理多個經常使用的Python環境。

2.1 conda環境管理

• Conda基本知識

  conda list # 查看安裝了哪些包。
  conda env list 或 conda info -e # 查看當前存在哪些虛擬環境
  conda update conda # 檢查更新當前conda
  conda update anaconda # 檢查更新anaconda
  conda update python # 檢查更新Python

• Conda環境管理

  set CONDA_FORCE_32BIT=1
  conda create -n ArcPython27 python=2.7 # 新建一個名爲ArcPython27的32位虛擬環境
  activate ArcPython27 # 激活/去活某個環境
  deactivate ArcPython27
  conda remove -n Arcpython27 --all # 刪除某個已有的環境

• Conda包管理

  conda install -n Arcpython27 numpy # 安裝包
  conda update -n Arcpython27 numpy # 更新包
  conda remove -n Arcpython27 numpy # 刪除包

• Conda源管理

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 添加Anaconda的TUNA鏡像
  conda config --set show_channel_urls yes

2.2 conda配置Jupyter Lab環境

conda install ipykernel # 安裝ipykernel包到當前的python環境中

安裝好以後，將這個環境加入到Jupyter Lab中

Python -m ipykernel install --name arcpy27 # --name後加的參數便是在Jupyter Lab中顯示的名稱

• 安裝Arcpy，所遇到問題的描述
  使用本地jupyter notebook 時一直報錯 no module named XXX
  總結緣由： 是jupyter notebook 使用的kernel版本選擇錯誤，嘗試從新指向所需使用的python版本。但jupyter notebook的kernel列表中沒有此python，所以，從新添加新kernel便可。

3 實戰：構建科學計算專用虛擬環境

• 新建一個64位的虛擬環境

  conda create -n scipython python=3.6
  activate scipython
  conda install -c conda-forge plotnine # 測試安裝包plotnine

參考資料

Anaconda安裝配置
Anaconda32位和64位共存

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來自爲知筆記(Wiz)