代码收藏家技术教程 2022-11-14

Miniconda+Jupyter 小白设置指南(Windows)

说明：在了解深度学习和openseespy的过程中发现Jupyter这种使用方便但是安装及其麻烦的东西，当你有一点东西安装不仔细就会爆出一堆奇怪的错误出来。这里记录下我从零开始安装Jpuyter的过程。

关于 Conda 和 Jupyter 的说明

Conda 是一种环境管理软件，尤其是 Python2 和 Python3 不兼容的情况下，Conda 可以建立多个相互隔离的虚拟环境，让不同的程序在不用的 Python 版本以及不同版本的包下运行。

Jupyter Notebook 是基于网页的用于交互计算的应用程序。其可被应用于全过程计算：开发、文档编写、运行代码和展示结果。简而言之可以直接编写代码，运行代码，运行结果也会直接显示在代码块下方。

对于 openseespy 有限元计算而言，jupyter可以更加直接直观的输出对应的结构响应曲线等，通过合适的代码可以直接绘制出对应的结构形象来。

0 准备

首先你需要有一台电脑然后你需要保证这个电脑是干净的：没有额外安装 Python （因为之前安装过 Python 的原因导致我之后又重新装了一遍 Miniconda），没有安装miniconda/conda这些环境管理软件（建议小白从零开始，大佬请忽略）

1 MiniConda 安装

这里主要参考

miniconda安装与使用 – panjie3402的文章 – 知乎

miniconda安装jupyter及使用(windows下) – 知乎 (zhihu.com)

小白Python安装指南（Miniconda + Jupyter Notebook + Pycharm） – 简书 (jianshu.com)

1.1 下载

这里建议从清华的镜像源下载，官网下载的速度极慢。

清华镜像源：anaconda | 镜像站使用帮助 | 清华大学开源软件镜像站 | Tsinghua Open Source Mirror

Miniconda官网：Miniconda — Conda documentation 从镜像源中选择时间最晚的一个 latest 版本的即可 !

1.2 安装

Miniconda下载安装包后会有一个图形化的安装界面，一路点点点即可。中间注意的点：

安装路径：不建议选择C盘，建议选择绝对路径较短的安装位置，比如“D:\Program\Miniconda3”这种，因为之后每一个虚拟环境安装的依赖包都会放在安装位置下面

环境变量选择(PATH)：在这一步不建议勾选第一个环境变量选项，建议在之后手动添加环境变量以防止环境变量污染的问题。

1.3 环境变量配置

“此电脑”右键“属性” 右侧"高级系统设置"

上方选项卡“高级” –> “环境变量”按钮

对“Path”进行设置

新建对应环境变量

我的miniconda安装路径为“D:\miniconda3”，设置时修改为自己的安装路径。

D:\miniconda3
D:\miniconda3\Scripts
D:\miniconda3\Library\bin

1.4 conda 换源(镜像服务器)

由于 miniconda 下载文件/依赖库等默认的采用国外的服务器，下载速度一言难尽，一般改为国内的清华源/阿里源等方式解决。我这里安装的是清华的源。

“Win”+R 打开“运行”，输入cmd进入cmd终端，依次输入以下两行(每输入一行后回车)

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --set show_channel_urls yes # 生成".condarc"文件

打开C:\Users\"用户名"\.condarc找到该文件

将第一步中清华源下载界面的内容复制进去

  - defaults
show_channel_urls: true
default_channels:
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2
custom_channels:
  conda-forge: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  msys2: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  bioconda: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  menpo: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  pytorch-lts: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloudtext

(注意，这里可能不是最新的，建议从官网复制。2021/12/25)

1.5 conda 安装成功验证

安装成功后，输入查看conda、环境相关信息

conda info

若出现以下界面，说明安装成功

其他

检查Python是否已经添加进PATH：echo %PATH%

检查系统默认Python版本：where python

检查Conda版本：conda --version

升级Conda：conda update conda

检查Conda默认Python版本：python --version

1.6 创建虚拟环境

创建第一个虚拟环境：打开 Anaconda Prompt (在开始菜单中可以找到)，输入

conda create –n py38 python=3.8

这里的"envName"是虚拟环境的名称，回车执行代码。

激活虚拟环境：

activate py38

注意，第一次激活 conda 虚拟环境不能直接输入conda activate py38，否则会报错，暂时不清楚原因。

1.7 conda 相关操作

查看 conda 已有虚拟环境

conda info -e
conda env list

Environments 对虚拟环境的操作

# 1 创建虚拟环境
conda create -n "envName"
conda create -n "envName" python=3.8 # 同时指定python版本

# 2 激活环境
activate "envName"
conda activate "envName"

# 3 退出环境
conda deactivate "envName"

# 4 移除环境
conda remove -n "envName" --all #如果没有"--all",会出现移除不干净的情况

# "envName"是环境名称，可以任意更改

Packages 指定环境下安装包

conda list # 显示该环境下的所有包
conda install [packageName] # 安装[packageName]包
conda install -n py27numpy # 在Python2编译环境中安装numpy包
conda search [packageName] # 搜索[packageName]包
conda uninstall [packageName] # 卸载[packageName]包

python相关包举例

科学计算相关

numpy

pandas

scipy

scikit-learn

绘图相关

matplotlib

seaborn

Jupyter Notebook相关

jupyter

notebook

ipykernel

nb_conda_kernels

其他

beautifulsoup4

reportlab

2 Jupyter安装

这一部分主要参考：

多个conda环境下，jupyter notebook出现kernel error 或者是连接失败等的错误（解决方案）_我是索隆啊-CSDN博客_jupyter链接kernel失败

小白Python安装指南（Miniconda + Jupyter Notebook + Pycharm） – 简书 (jianshu.com)

Jupyter Notebook介绍、安装及使用教程 – 知乎 (zhihu.com)

在安装Jupyter之前，首先要了解 Jupyter 的一些知识。

1、多个conda环境下，只需要装一个jupyter notebook，环境的切换是通过切换 kernel实现的；

2、不同环境下，都需要安装 ipykernel，conda install ipykernel

3、不同环境下，需要生成内核 kernel ，你切换到你的环境，然后 python -m ipykernel install –user –name 环境名称 –display-name "在notebook中显示的环境名"

注意：1个环境，对应2个kernel.json，一个位于package里面，一个在share路径下面。上面 #3 生成内核实际就是生成kernel.json文件。

Jupyter 是一种Web应用，可以进行交互式编程，和conda结合可以直观的切换conda虚拟环境(内核)。于是为了一步到位，这里结合着conda一起进行设置。

2.1 安装Jupyter

由于多个环境中只需要安装一个 Jupyter ，这里将 Jupyter 单独安装在一个环境中，对其他环境进行隔离。若安装在其他环境中，则运行 Jupyter 需要进入安装时的环境。

conda create -n jupyter # 创建jupyter环境
activate jupyter # 进入该环境
conda install jupyter notebook # 安装Jupyter包

运行 Jupyter Notebook 前，为了在不同 Conda 环境下运行文件，需要在jupyter环境中安装nb_conda_kernels包，并在其他需要用到的环境中安装ipykernel包

conda activate jupyter
conda install nb_conda_kernels
conda activate [environmentName]
conda install ipykernel

运行 Jupyter Notebook 仍在Anaconda Prompt的 jupyter 环境下运行。 (之后关于 Jupyter 的操作均在jupyter环境下进行)

activate jupyter
jupyter notebook

会出现以下界面

Conda显有多个内核可以使用

2.2 Jupyter 默认空间设置

运行 Jupyter 后会出现一堆文件夹，这是你的\Home目录里面的目录文件，如果不希望今后编写的 Jupyter Notebook 文件都直接放在该目录下，就需要修改 Jupyter Notebook 的存放路径。

Linux/Mac用户参考Jupyter Notebook介绍、安装及使用教程 – 知乎 (zhihu.com)z中的说明 Windows用户首先新建一个文件夹用于存放 Jupyter 的文件。(这里建议文件夹路径中不包含中文)

获取配置文件路径

jupyter notebook --generate-config

注意：这条命令虽然可以用来查询配置文件路径，但是主要用途还是将配置文件替换为默认配置文件。因此，可能命令执行后会询问

Overwrite /Users/lenovo/.jupyter/jupyter_notebook_config.py with default config? [y/N]

若按下"y"则之前修改的就会被覆盖。若只是查询路径，请输入"N"。 (一般情况下，配置文件路径：C:\Users\<user_name>\.jupyter\)

用VScode或别的记事本打开文件，查找c.NotebookApp.notebook_dir，删除注释符号，并将目标文件夹路径复制黏贴到后面的''中。保存文件。

2.3 Jupyter 插件安装

Jupyter NbExtensions Configurator 是Jupyter Notebook的一个扩展工具，它提供了一系列标签，只需勾选相应插件就能自动载入。里面的插件能帮助减少工作量，书写更优雅的代码和更好的展示结构。

安装nbextensions

# 安装 jupyter_contrib_nbextensions (python包)
## conda 安装方法
conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions
## pip 安装方法(不推荐)
pip install jupyter_contrib_nbextensions -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 安装 nbextension 插件(javascript and css files)
jupyter contrib nbextension install --user

安装nbextensions_configurator

# 安装python包
## conda 安装方法
conda install -c conda-forge jupyter_nbextensions_configurator
## pip 安装方法(不推荐)
pip install jupyter_nbextensions_configurator -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

# 安装Jupyter插件
jupyter nbextensions_configurator enable --user

完成以上步骤后即可得到 Jupyter 的插件页面，勾选插件即可加载。