python - most - Vincular el entorno de Conda con Jupyter Notebook

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Question

Estoy tratando de establecer un buen entorno para hacer algunas cosas científicas con Python. Para hacerlo, instalé Jupyter & miniconda.

Entonces quiero poder tener diferentes entornos y usarlos con los cuadernos Jupyter. Así que creé dos envs personalizados con conda: py27 y py35.

> conda env list
# conda environments:
#
py27                     /Users/***/miniconda3/envs/py27
py35                     /Users/***/miniconda3/envs/py35
root                  *  /Users/***/miniconda3

Luego en mi cuaderno tengo dos núcleos python 2 y python 3 . Dentro de una libreta, obtengo lo siguiente con el kernel de python3:

> import sys
> print(sys.executable)
/Users/***/miniconda3/envs/py35/bin/python

Y esto con el kernel python2:

> import sys
> print(sys.executable)
/usr/local/opt/python/bin/python2.7

• ¿Cómo puedo configurar sys.executable en miniconda env para python2?
• ¿Cómo puedo enlazar un env de conda con un kernel de notebook?
• ¿Está haciendo la source activate py35 tiene un enlace con la jupyter notebook ?

Creo que realmente extrañé algo.

Gracias a todos.

--- editar

Tengo varios contenedores de jupyter:

> where jupyter
/usr/local/bin/jupyter
/usr/local/bin/jupyter
/Users/ThomasDehaeze/miniconda3/bin/jupyter

Tengo solo un kernel aquí /usr/local/share/jupyter/kernels/python2 . Pero dentro de Jupyter, tengo dos kernels, python2 y python3 . ¿Dónde puedo encontrar el otro?

kernel.json de /usr/local/share/jupyter/kernels/python2 :

{
 "display_name": "Python 2",
 "language": "python",
 "argv": [
  "/Users/***/miniconda3/envs/py27/bin/python2.7",
  "-m",
  "ipykernel",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ]
}

Y entonces :

import sys
print(sys.executable)
/usr/local/opt/python/bin/python2.7

Entonces nada ha cambiado

Answer 1

Encontré la solución. La configuración para los núcleos se encuentra aquí ~/Library/Jupyter/kernels/ .

Luego modifiqué el archivo kernel.json y establecí la ruta correcta a python.

Ahora funciona.

Answer 2

No estoy seguro de qué más me ayudó, pero para mí fue crucial instalar nb_conda_kernels en el entorno raíz de la conda. Intentar instalarlo en un entorno específico de conda no terminó en que Jupyter Notebook pudiera usar otro entorno conda que no sea el predeterminado.

conda install -n root nb_conda_kernels

jupyter notebook

Answer 3

Para Anaconda, te sugiero una solución mucho más fácil y adecuada; solo eche un vistazo al paquete nb_conda_kernels .

Le permite "administrar sus kernels basados ​​en el entorno dentro del Jupyter Notebook".

Se debe incluir desde la versión 4.1.0 de Anaconda, de lo contrario simplemente use

conda install nb_conda

Ahora debería poder administrar todo directamente desde la interfaz de Notebook.