【2023最新版】PyCharm使用 Jupyter Notebook详解（在conda环境里安装Jupyter~PyCharm使用conda环境~Jupyter自启动）_pycharm jupyter notebook

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一、准备工作

1. 安装Anaconda、PyCharm

  win11 安装 Anaconda（2022.10）+pycharm（2022.3/2023.1.4）+配置虚拟环境
  Jupyter 是 Anaconda 发行版的一部分，并默认随 Anaconda 一起安装。 （也可以独立安装和使用，无需依赖 Anaconda）

pip install jupyter notebook
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conda install jupyter
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2. Jupyter官网

  Jupyter官网

3. Jupyter常用命令

Jupyter
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usage: jupyter [-h] [--version] [--config-dir] [--data-dir] [--runtime-dir] [--paths] [--json] [--debug] [subcommand]
 
Jupyter: Interactive Computing
 
positional arguments:
  subcommand     the subcommand to launch
 
optional arguments:
  -h, --help     show this help message and exit
  --version      show the versions of core jupyter packages and exit
  --config-dir   show Jupyter config dir
  --data-dir     show Jupyter data dir
  --runtime-dir  show Jupyter runtime dir
  --paths        show all Jupyter paths. Add --json for machine-readable format.
  --json         output paths as machine-readable json
  --debug        output debug information about paths
 
Available subcommands: bundlerextension console dejavu events execute kernel kernelspec lab labextension labhub
migrate nbclassic nbconvert nbextension notebook qtconsole run script server serverextension troubleshoot trust
 
Please specify a subcommand or one of the optional arguments.
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二、PyCharm配置 Jupyter Notebook

  前文介绍了PyCharm配置Anaconda中的Jupyter：
​【2023最新版】PyCharm配置 Jupyter Notebook详解（启动、设置密码、测试等）

三、PyCharm使用Jupyter Notebook

  本文将介绍了PyCharm使用conda虚拟环境中的Jupyter

0. 源起

• 可参照系列文章：
  • 【2023】终端的n种打开方式+Anaconda修改虚拟环境默认安装路径+创建虚拟环境
  • win11 安装 Anaconda（2022.10）+pycharm（2022.3/2023.1.4）
  • Anaconda搭建深度学习环境py 3.7：tensorflow-gpu2.3.0、pytorch1.12.1_gpu版本；（使用conda下载cuda和cudnn）；配置环境经验总结

1. 创建虚拟环境

conda create -n csdn python==3.10
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注意，python最新版可能无法使用conda命令安装Jupyter，建议不要安装最新版

创建conda虚拟环境

Proceed ([y]/n)?
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  敲enter直接安装即可即可

conda activate csdn
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conda list
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• 以上过程使用了如下命令，即安装了最新版python

conda create -n csdn python
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• 实践表明，目前python3.12无法使用conda命令安装Jupyter(个人更倾向于使用conda安装，未测试pip命令)

更新conda（请忽略）

注意：如果更新千万千万千万不要中途停止！！！，个人建议不要更新
  创建conda虚拟环境时，如果提示：

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: done


==> WARNING: A newer version of conda exists. <==
  current version: 23.7.2
  latest version: 23.9.0

Please update conda by running

    $ conda update -n base -c defaults conda

Or to minimize the number of packages updated during conda update use

     conda install conda=23.9.0

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  当前使用的Conda版本为23.7.2，而最新版本是23.9.0。建议你通过运行以下命令来更新Conda：

conda update -n base -c defaults conda
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  或者，如果你想在更新Conda时减少更新的软件包数量，可以使用以下命令：

conda install conda=23.9.0
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中途停止的下场

  conda错乱了……

2. PyCharm使用conda环境

  结束上述操作后，环境变为csdn

3. Jupyter自启动

运行.ipynb文件

  尚未安装Jupyter~那肯定会运行失败，如图：

安装Jupyter（PyCharm自动安装）

  上述添加canda环境操作结束后，重启PyCharm，自动检测出Jupyter未安装，点击右侧安装Jupyter即可

  等待安装结束即可：

报错1. conda错乱

  更新conda中途停止的下场：

conda activate E:\Software\anaconda3\envs\csdn
E:\Software\anaconda3\condabin\conda.bat install -p E:/Software/anaconda3/envs/csdn jupyter -y
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安装Jupyter（命令行）

报错2. python最新版安装失败

  额……python最新版3.12使用conda命令安装时等待n久，此题无解，不要使用最新版python
（可以尝试pip安装，这里未进行测试）

Collecting package metadata (current_repodata.json): done
Solving environment: failed with initial frozen solve. Retrying with flexible solve.
Solving environment: failed with repodata from current_repodata.json, will retry with next repodata source.
Collecting package metadata (repodata.json): done
Solving environment: \

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conda create -n csdn1 python==3.10
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conda activate csdn1
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conda install jupyter
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重运行.ipynb文件

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