Памятка для настройки виртуальных окружений и kernel в Jupyter

Для поддержки совместимости каждая независимая версия проекта на Python должна содержать свой специфический набор совместимых библиотек, что достигается путем создания виртуальных окружений.

Способы их формирования в зависимости от используемых инструментов приведены ниже:

1. встроенный модуль venv:

python -m venv имя_окружения

(например, python -m venv kernel_env)

2. с дистрибутивом Anaconda:

conda create --name имя_окружения python=версия

(например, conda create -n kernel_env python=3.8 pip)

3. с пакетом virtualenv:

virtualenv имя_окружения -p путь_к_интерпретатору

(например, virtualenv -p $(which python3) my_path)

4. с virtualenvwrapper:

source virtualenvwrapper.sh

mkvirtualenv --python=версия имя_окружения

(mkvirtualenv --python=python3.8 kernel_env)

Подробнее о методах писал ранее.

Активация/деактивация окружения

1. для venv и virtualenv:

source my_path/bin/activate - в Linux

или

my_path\Scripts\activate - в Windows

2. для Anaconda:

conda activate myenv

3. для virtualenvwrapper:

workon имя_окружения

По команде deactivate либо conda deactivate (для Anaconda) происходит деактивация виртуальной среды и завершение работы с ней.

Создание kernel-ов в Jupyter

1. предварительно создаем и активируем виртуальную среду

2. устанавливаем пакет ipykernel:

pip install ipykernel

3. сохраняем kernel:

python -m ipykernel install --user --name myenv --display-name "Python (myenv)"

--name используется для внутренних нужд, а --display-name отображается в меню выбора ядер.

Следует отметить, что в некоторых случаях может понадобится дополнительно установить в окружение kernel-а пакет jupyter.

Для отображения списка установленных ядер воспользуйтесь командой:

jupyter kernelspec list

На Mac ядра создаются в папке - папка_пользователя/Library/Jupyter/kernels/

в Windows - папка_пользователя\AppData\Roaming\jupyter\kernels