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• jupyter
  • jupyter notebook 命令行狂暴输出 worning
  • jupyter notebook 内核切换

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参考资料：

• Miniconda 安装及使用--小白上路 | 知乎
• miniconda 安装 jupyter notebook 及初始配置 | CSDN
• Conda
• Conda 文档
• 【anaconda】conda 创建、查看、删除虚拟环境（anaconda 命令集） | CSDN
• 利用 conda 安装包、卸载包、升级包、查看包信息等操作_conda 包信息 | CSDN
• Anaconda 中如何配置国内镜像源安装外部库（含 conda 永久配置和 pip 临时配置方法）_conda 中科大镜像源 | CSDN
• conda 配置代理_conda proxy | CSDN
• pip/conda 导出 requirements.txt 注意事项_conda requirement | CSDN

镜像源

conda 的配置文件在~/.condarc，可以通过修改该文件来配置镜像源

changeps1: true
auto_activate_base: false
channels:
  # 清华镜像
  - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  - 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
  # 默认源
  - defaults
  - conda-forge

show_channel_urls: true

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
  simpleitk: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

proxy_servers:
#   http: http://127.0.0.1:6789
#   https: https://127.0.0.1:6789
ssl_verify: false

# 清除索引缓存
conda clean -i
# 查看chanel
conda config --show channels
# 添加chanel
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
# 删除chanel
conda config --remove channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

# 删除镜像源，换回默认源
conda config --remove-key channels

其他镜像源

配置中科大镜像源

conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/msys2/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/bioconda/
conda config --add channels https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/cloud/menpo/
 #设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

配置上海交通大学镜像源

conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.sjtug.sjtu.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

# 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

常用命令

安装

# 查看目前以安装的包
conda list
# 查看包信息
conda search <package_name>
# 安装指定版本的包
conda install <package_name>=<version>
# 卸载包
conda remove <package_name>
# 更新包
conda update <package_name>

# conda缓存清理
conda clean -p          # 删除没有用的包
conda clean -t          # 删除tar包
conda clean -y --all    # 删除所有的安装包及cache

环境

# 查看所有环境
conda env list
conda info -e

# 删除环境
conda env remove -n <env_name>

创建环境

conda create -n <env_name> python=<version>
# 例如
conda create -n python_3.6 python=3.6

环境切换

conda activate <env_name>
## 例如
conda activate python_3.6

# 退出环境
conda deactivate

# 切换环境
activate <env_name>
## 切换到默认环境
activate base

删除环境

conda env remove -n <env_name> --all

导出环境

conda list -e > requirements.txt

# 或者
conda env export > freeze.yml

导入环境

conda install --yes --file requirements.txt

# 或者
conda env create -f freeze.yml

jupyter

# 安装 jupyter
conda install jupyter notebook -y

# 启动 jupyter
jupyter notebook

jupyter notebook 命令行狂暴输出 worning

在使用的过程中遇到，jupyter notebook 在命令行里快速，大量输出 worning，导致无法获取 url。

后来发现是因为我在 vscode 连接着 jyputer notebook 的时候退出了 jupyter 导致 vscode 一直在请求 jupyter，重新启动 jupyter 后因为 token 不一样，导致 vscode 一直在请求 jupyter 但无法访问，导致大量输出 worning。

解决方法是重新启动 vscode

jupyter notebook 内核切换

jupyter 默认使用 base 的 python 环境，切换环境需要手动选择