安装nb_conda和nb_conda_kernels为jupyter切换虚拟环境有什么区别

Question

安装nb_conda和nb_conda_kernels为jupyter切换虚拟环境有什么区别，推荐使用哪个呢？

Answer 1

xuanjiong 上午好☀️☀️☀️️
本答案参考通义千问

nb_conda 和 nb_conda_kernels 都是与 Jupyter Notebook 一起使用的工具，用于在不同的 Python 环境（虚拟环境）之间切换，但它们的作用和用途略有不同。

1. nb_conda: 这个工具允许你在 Jupyter Notebook 中直接安装和管理 conda（conda 是一个流行的 Python 包管理器）环境。当你在 notebook 中运行 nb_conda 的命令时，它会创建一个新的或激活现有的 conda 环境，并且可以在 notebook 的环境中使用该环境的包。这对于需要特定依赖项的项目非常有用。

2. nb_conda_kernels: 这个工具专注于创建 Jupyter Notebook 的 kernel，也就是运行 notebook 代码的实际 Python 环境。它扩展了 Jupyter 的 kernel 管理功能，使得可以将不同的 conda 环境作为单独的 kernel 来使用。这样，你可以在同一个 notebook 中轻松地切换不同的 conda 环境，而不需要关闭和重新打开 notebook。

推荐使用：

• 如果你经常需要在 notebook 中使用特定的 conda 环境，并且希望能够在 notebook 内部方便地管理这些环境，那么 nb_conda 可能更适合你。
• 如果你的主要需求是能够在 notebook 之间切换不同的 conda 环境，以便于处理不同项目的需求，那么 nb_conda_kernels 更加合适，因为它可以直接在 notebook 的 kernel 列表中看到和选择不同的 conda 环境。

解决方案：

1. 安装 nb_conda:

   pip install jupyter_contrib_nbextensions
   jupyter contrib nbextension install --user
   jupyter contrib nbextension enable --user --py ipywidgets
   

   然后在 Jupyter Notebook 中，使用 %load_ext conda 命令来加载 nb_conda 插件。

2. 安装 nb_conda_kernels:

   conda install -c conda-forge ipykernel
   python -m ipykernel install --user --name <your_env_name>
   

   这会创建一个 Jupyter kernel，你可以将其添加到 notebook 的 kernel 列表中。

请注意，确保已正确配置 conda 环境，并根据你的具体需求选择合适的工具。