如何在使用Jupyter Notebook時，解決Python虛擬環境間的切換問題？本文一步步幫你拆解。希望你能夠避免踩坑的痛苦，把更多的時間花在愉快的編程上。

痛點

Python目前有兩個主版本并存，這很讓人苦惱。

一般人對于軟件，總是抱持著“喜新厭舊”的心態。見到小紅點兒，就忍不住升級。然而對Python來說，這條規律不大適用。

雖然Python 3有許多優于Python 2的特性，但是Python 2的生態系統更為完善，支持的包更多。因為生態系統內部的依賴關系，許多軟件包的運行說明會直接指定“僅適用于Python 2.7版本”。

所以，你會在不同的應用場景下切換這兩種Python版本。

我本人比較懶，哪個版本支持的軟件包多，更適合我使用，我就用哪個。所以，我安裝Anaconda這個Python集成運行環境的時候，選擇的是2.7版本。

但是近幾天，我遇到了點兒麻煩。

為了進一步學習和掌握學Tensorflow，我買了本書。

這本書配套代碼的調試環境，是Jupyter Notebook，Python版本是3.6。

我自然不可能刪除掉原先安裝的Anaconda，重裝一個3.6版本。那樣我日常工作就無法進行了。

我選擇的方式，是安裝虛擬環境。

虛擬

在虛擬環境里，各種軟件包的版本，都由你來指定。它們和系統默認Python環境是相互隔離的，因此互不干擾。

我給這個用于學習Python 3版本Tensorflow的虛擬環境起了個好記的名字，叫做tfpy3。

進入終端環境，使用Anaconda的環境創建命令，一行代碼就可以創建成功。

conda create -n tfpy3 python=3

我在~/learn/實驗目錄下創建了一個名為tensorflow的文件夾。創建好后進入。

cd learn/tensorflow

下面我們呼喚剛才創建的虛擬環境：

source activate tfpy3

這時你會發現終端提示符前面出現了特定虛擬環境標識。

虛擬環境順利加載。

在這個虛擬環境下，我們就可以安裝針對Python 3.6的最新版Tensorflow了。

pip install tensorflow

好了，1.3.0版本tensorflow安裝成功。下面我們就呼叫Jupyter Notebook，來編碼吧！

jupyter notebook

咦？為什么創建新筆記本的選項中，只有默認的Python 2和后來安裝過的R？

tfpy3虛擬環境哪里去了？根本找不到！

插件

頭痛半晌，突然想起古人那句：吾嘗終日而思矣，不如須臾之所學也。

對啊，上網搜！

查詢了一下，很快發現了解決方案。原來為了讓Jupyter Notebook支持虛擬運行環境，需要在Anaconda里安裝一個插件。

回到終端下面，用C-c退出目前正在運行的Jupyter Notebook Server，然后執行：

conda install nb_conda

再重新開啟Jupyter Notebook：

jupyter notebook

這下我們就能看到差別了——除了最新安裝設定的tfpy3外，之前用Anaconda設置過的其他虛擬環境也都可以在此選擇使用。太棒了！

我們選擇剛剛創建的tfpy3環境。

執行：

import tensorflow as tf

tf.VERSION

第二行語句是反饋tensorflow的版本。

1.3.0，沒錯！這就是剛剛我們安裝的最新Tensorflow版本。

下面就是愉快的編碼時間了。加油！

討論

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的jupyter notebook怎么写python代码_如何在Jupyter Notebook中使用Python虚拟环境？的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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