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使用多个 Python 和 IPython 路径运行 Jupyter

2025-03-20 08:48:00
admin
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摘要：问题描述：我想使用 Jupyter 笔记本，但在进行基本导入（例如导入 matplotlib）时遇到了困难。我认为这是因为我有几个用户管理的 Python 安装。例如：> which -a python /usr/bin/python /usr/local/bin/python > which ...

问题描述：

我想使用 Jupyter 笔记本，但在进行基本导入（例如导入 matplotlib）时遇到了困难。我认为这是因为我有几个用户管理的 Python 安装。例如：

> which -a python
/usr/bin/python
/usr/local/bin/python

> which -a ipython
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/ipython
/usr/local/bin/ipython

> which -a jupyter
/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/jupyter
/usr/local/bin/jupyter

我以前有 anaconda，但从 ~/anaconda 目录中删除了它。现在，当我启动 Jupyter Notebook 时，出现内核错误：

File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/pytho‌n3.5/subprocess.py",
line 947, in init restore_signals, start_new_session)
File "/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/lib/pytho‌n3.5/subprocess.py",
line 1551, in _execute_child raise child_exception_type(errno_num, err_msg)
FileNotFoundError: [Errno 2]
No such file or directory: '/Users/npr1/anaconda/envs/py27/bin/python'

我应该怎么办？！

解决方案 1：

解决这个问题相当简单，但需要理解三个不同的概念：

  1. Unix/Linux/OSX 如何$PATH查找可执行文件（%PATH%在 Windows 中）

  2. Python 如何安装和查找包

  3. Jupyter 如何知道要使用哪种 Python

为了完整起见，我将尝试对每个问题进行快速 ELI5，这样您就会知道如何以最佳方式解决此问题。

1.Unix/Linux/OSX $PATH

当您在提示符下键入任何命令（例如python）时，系统会有一个明确定义的顺序来查找可执行文件。此顺序在名为 的系统变量中定义PATH，用户可以指定该变量。要查看PATH，您可以键入echo $PATH。

结果是您计算机上的目录列表，将按顺序搜索所需的可执行文件。从上面的输出中，我假设它包含以下内容：

$ echo $PATH
/usr/bin/:/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/:/usr/local/bin/

在 Windows 中echo %path%

可能还穿插了一些其他路径。这意味着当您输入 时python，系统将转到/usr/bin/python。在此示例中，当您输入 时ipython，系统将转到，因为中/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/ipython没有。ipython`/usr/bin/`

了解您正在使用的可执行文件始终很重要，特别是当您的系统上安装了如此多相同的程序时。更改路径并不太复杂；例如，请参阅如何在 Linux 上永久设置 $PATH？。

Windows -如何在 Windows 10 中设置环境变量

  1. Python 如何查找包

当你运行 python 并执行类似操作时import matplotlib，Python 必须进行类似的操作才能找到你想要的包。与$PATHunix 类似，Pythonsys.path指定了以下内容：

$ python
>>> import sys
>>> sys.path
['',
 '/Users/jakevdp/anaconda/lib/python3.5', 
 '/Users/jakevdp/anaconda/lib/python3.5/site-packages',
 ...]

一些重要的事情：默认情况下，中的第一个条目sys.path是当前目录。此外，除非您修改它（除非您确切知道自己在做什么，否则您不应该这样做），否则您通常会site-packages在路径中找到名为的东西：这是当您使用python setup.py install、或pip、或conda或或类似方法安装包时 Python 放置包的默认位置。

需要注意的是，每个 Python 安装都有自己的 site-packages，其中安装了特定 Python 版本的软件包。换句话说，如果您安装了某些东西，例如/usr/bin/python，则~/anaconda/bin/python 无法使用该包，因为它安装在不同的 Python 上！这就是为什么在我们的 Twitter 交流中，我建议您专注于一个 Python 安装，并修复您的安装，$PATH以便您只使用您想要使用的那个。

还有另一个组成部分：一些 Python 包捆绑了独立脚本，您可以从命令行运行这些脚本（例如pip，，，，等）。默认情况下ipython，这些可执行文件将放在与用于安装它们的 Python相同的目录路径中，并且设计为仅适用于该 Python 安装。jupyter`pep8`

这意味着，正如您的系统设置的那样，当您运行 时python，您会得到/usr/bin/python，但是当您运行 时ipython，您会得到/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/ipython与 处的 Python 版本相关联的/Library/Frameworks/Python.framework/Versions/3.5/bin/python！此外，这意味着您在运行时可以导入的包python与您在运行时可以导入的包ipython或 Jupyter 笔记本完全分开：您正在使用两个完全独立的 Python 安装。

那么如何解决这个问题呢？首先，确保您的$PATH变量正在执行您想要的操作。您可能有一个类似于~/.bash_profile或~/.bashrc的启动脚本来设置此$PATH变量。在 Windows 上，您可以修改用户特定的环境变量。如果您希望系统以不同的顺序搜索内容，您可以手动修改它。当您第一次安装 anaconda/miniconda 时，将有一个选项可以自动执行此操作（将 Python 添加到 PATH）：对此选择是，然后python将始终指向~/anaconda/python，这可能就是您想要的。

  1. Jupyter 如何知道要使用哪种 Python

我们还没有完全摆脱困境。您提到在 Jupyter 笔记本中，您遇到了内核错误：这表明 Jupyter 正在寻找不存在的 Python 版本。

Jupyter 的设置使其能够使用多种“内核”或代码执行引擎。这些可以是 Python 2、Python 3、R、Julia、Ruby……有几十种可能的内核可供使用。但为了实现这一点，Jupyter 需要知道在哪里寻找相关的可执行文件：也就是说，它需要知道该文件python位于哪个路径中。

这些路径在 jupyter 中指定kernelspec，用户可以根据自己的需要进行调整。例如，这是我的系统上的内核列表：

$ jupyter kernelspec list
Available kernels:
  python2.7        /Users/jakevdp/.ipython/kernels/python2.7
  python3.3        /Users/jakevdp/.ipython/kernels/python3.3
  python3.4        /Users/jakevdp/.ipython/kernels/python3.4
  python3.5        /Users/jakevdp/.ipython/kernels/python3.5
  python2          /Users/jakevdp/Library/Jupyter/kernels/python2
  python3          /Users/jakevdp/Library/Jupyter/kernels/python3

每个目录都包含一些元数据，这些元数据指定了内核名称、可执行文件的路径和其他相关信息。

您可以手动调整内核，编辑上面列出的目录中的元数据。

安装内核的命令可能会根据内核而变化。IPython 依赖于ipykernel 包，其中包含安装 Python 内核的命令：例如

$  python -m ipykernel install

它将创建一个与用于运行此命令的 Python 可执行文件关联的 kernelspec。然后，您可以在 Jupyter 笔记本中选择此内核，以使用该 Python 运行您的代码。

您可以使用帮助命令查看ipykernel提供的其他选项：

$ python -m ipykernel install --help
usage: ipython-kernel-install [-h] [--user] [--name NAME]
                              [--display-name DISPLAY_NAME] [--prefix PREFIX]
                              [--sys-prefix]

Install the IPython kernel spec.

optional arguments:
  -h, --help            show this help message and exit
  --user                Install for the current user instead of system-wide
  --name NAME           Specify a name for the kernelspec. This is needed to
                        have multiple IPython kernels at the same time.
  --display-name DISPLAY_NAME
                        Specify the display name for the kernelspec. This is
                        helpful when you have multiple IPython kernels.
  --prefix PREFIX       Specify an install prefix for the kernelspec. This is
                        needed to install into a non-default location, such as
                        a conda/virtual-env.
  --sys-prefix          Install to Python's sys.prefix. Shorthand for
                        --prefix='/Users/bussonniermatthias/anaconda'. For use
                        in conda/virtual-envs.

注意：最新版本的anaconda附带了笔记本的扩展，如果ipykernel其中安装了包，它应该会自动检测您的各种 conda 环境。

总结：修复您的问题

因此，有了这个背景，您的问题就很容易解决：

  1. 设置您的PATHPython 版本，以便首先使用所需的 Python 版本。例如，您可以运行export PATH="/path/to/python/bin:$PATH"以指定（一次）您想要使用的 Python。要永久执行此操作，请将该行添加到您的.bash_profile/ .bashrc（请注​​意，当您安装 anaconda 时，它可以自动为您执行此操作）。我建议使用 anaconda 或 miniconda 附带的 Python：这将允许您使用conda install所需的所有工具。

  2. 确保已为该Python 安装要使用的软件包。如果您使用的是 conda，则可以键入例如conda install jupyter matplotlib scikit-learn安装这些软件包anaconda/bin/python。

  3. 确保您的 Jupyter 内核指向您想要使用的 Python 版本。当您conda install jupyter这样做时，它应该会自动设置anaconda/bin/python。否则，您可以使用jupyter kernelspec命令或python -m ipykernel install命令来调整现有内核或安装新内核。

  4. 要将模块安装到非 Anaconda 管理的其他 Python Jupyter 内核中，您需要将路径复制到内核的 Python 可执行文件并运行/path/to/python -m pip install <package>

解决方案 2：

@jakevdp解释得很好。

当我更新我的 ubuntu 时，我也遇到了同样的问题，我通过更改内核配置文件 (kernel.json) 解决了这个问题。要列出内核文件的位置。使用

jupyter kernelspec list

它将回归

Available kernels:
  python3    /home/user1/.local/share/jupyter/kernels/python3
  python2    /usr/local/share/jupyter/kernels/python2

我使用的是 python3，所以我将文件更改为

/home/user1/.local/share/jupyter/kernels/python3

按照以下步骤

nano /home/user1/.local/share/jupyter/kernels/python3/kernel.json

在那里
argv
我改变了第一个参数（即python3目录路径）的形式

"/usr/bin/python3.5"

到

"/usr/bin/python3"

并将其保存
ctr+x
并重新启动 jupyter-notebook。

解决方案 3：

还发现不要将虚拟环境放在 git repo 中，因为这样就无法读取 python 包了。似乎在读取和写入（写入 - 安装包 - 使用 pip）时使用了不同的权限，因此无法读取。因此，对我来说，python 库是从系统安装中读取的，而不是从虚拟环境中读取的。

解决方案 4：

如果您只想将包安装到当前环境中以便能够导入它，您可以使用%pip和%condamagicks。

正如您提到的 anaconda，您可能应该使用它conda来安装：

# Install a conda package in the current Jupyter kernel
%conda install <dependency_name>

或者，如果您需要使用pip：

# Install a pip package in the current Jupyter kernel
%pip install <python_package_name>

解决方案 5：

@jakevdp 的上述回答和他的博客https://jakevdp.github.io/blog/2017/12/05/installing-python-packages-from-jupyter/对出了什么问题给出了相当好的想法，但是仅仅从 shell 更新路径对我来说不起作用，有两种方法对我有用

使用魔法命令更新笔记本上的路径，在单元格上运行

originalPath = %env PATH
%env PATH = [local anaconda path]/kernels/[custom_kernel]/bin/:$originalPath

或者你甚至可以更新 kernel.json 并在 env 中设置路径

{
    "argv": [
        "[custom kernel path]/bin/python",
        "-m",
        "ipykernel_launcher",
        "-f",
        "{connection_file}"
    ],
    "env": {
        "PATH": "[custom kernel path]/bin/:[rest of the paths]"
    },

    "display_name": "custom_kerbel",

    "language": "python"
}
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