jupyter notebook 安装 C/C++ kernel

若是你想在jupyter notebook中交互式编写C以及C++，那么本文是为你而写^_^

1. 准备工做

为了减小安装过程当中没必要要的烦恼，影响你美美的心情，请确保目标机器上已经安装了Anaconda，下载地址：www.anaconda.com/distributio…。如已安装，请跳过。

2. 安装环境

如下列举环境是通过实践检验的环境，仅供参考，并不是要求严格一致。

2.1 Linux

• CentOS Linux release 7.4.1708 (Core)
• Anaconda3
• conda 4.6.11

2.2 macOS

• macOS Mojave 10.14.4
• Anaconda3
• conda 4.6.14

注：windows目前还未获得较好支持

3. 开始安装

C语言和C++由不一样kernel支持，二者没有依赖关系，所以能够根据须要只安装其中一个，或两个都安装，但推荐安装C++ kernel，这是主流的kernel，由更加专业的团队维护的项目，C kernel是由我的开发者维护的小型项目，实现较为简单，但若是想快速体验在jupyter notebook运行C，也是不错的选择。若是想了解更多jupyter支持的kernel，能够参考github.com/jupyter/jup…

3.1 安装C++ kernel (xeus-cling）

• 建立新的虚拟环境，命名为cling，或者你喜欢的其余名称，好比，若是你想在此环境安装C++和C Kernel，能够取名为c_cpp

conda create -n cling
复制代码

• 切换到新建立的虚拟环境

conda activate cling
复制代码

• 给新环境安装jupyter和notebook

conda install jupyter notebook
复制代码

• 使用conda-forge镜像channel安装xeus-cling

conda install xeus-cling -c conda-forge
复制代码

• 检查是否成功安装了kernel

jupyter kernelspec list
复制代码

正确安装，会显示如下四个kernel:

python3 /anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/python3

xcpp11 /anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp11

xcpp14 /anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp14

xcpp17 /anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp17

• 打开notebook

jupyter notebook
复制代码

在新建下拉菜单里能够看到看到上面的四个kernel，选择C++ 11:

将如下c++代码复制黏贴到cell中，按下shift+enter，运行C++代码，enjoy it!：

#include <iostream>

std::cout << "Hello world!" << std::endl;
复制代码

补充：快捷安装

若是你不想一步步看完，或者你和我同样是个急性子的人，想一步到位，那么可使用如下方法，一步搞定：

• 新建文件，命名为cling.yml, 将如下内容复制黏贴到cling.yml中：

name: cling
channels:
 - conda-forge
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
 - defaults
dependencies:
 - python=3
 - pip=19.2.1
 - jupyter
 - notebook
 - xeus-cling=0.7.1
复制代码

• 经过yml文件建立虚拟环境

conda env create -f cling.yml
复制代码

没错只需两步，你已经完成和前面等效的环境建立，此方法推荐用于二次安装相同环境，本质是导出了上述环境，若是是首次安装，建议尝试一步步来的安装方式，更能加深对kernel工做机制的理解，以便之后安装其余语言的kernel。

3.2 安装C kernel (jupyter-c-kernel)

目前官方列举的第三方提供的C kernel，支持的比较好的是jupyter-c-kernel，在没有更好的C kernel出来前，这是一个不错选择。若是你熟悉了C++ Kernel的安装，那么安装jupyter-c-kernel也是大同小异，所以就不一一列举步骤，而是将全部安装命令汇总在一块儿：

3.2.1 建立新的虚拟环境安装

若是你想单独在一个新的环境安装C kernel, 可使用以下命令（可将所有复制到一个shell脚本中，在命令行运行， 或一行行运行）：

conda create -n clang
conda activate clang
conda install jupyter notebook
pip install jupyter-c-kernel
install_c_kernel
jupyter kernelspec list
jupyter notebook
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3.2.2 在已有的虚拟环境安装

若是你不想重复安装jupyter, 能够在前面的环境里(cling或c_cpp)，直接使用pip安装jupyter-c-kernel:

pip install jupyter-c-kernel
复制代码

须要注意的是，不一样于xeus-cling在使用conda安装后，就能够经过命令jupyter kernelspec list查看到，使用pip安装jupyter-c-kernel后，会在当前环境可执行程序路径生成一个可运行命令install_c_kernel，须要再单独运行此命令install_c_kernel, 固然通常都已自动添加到环境变量里，所以能够直接运行。（细心的同窗，应该注意到在上一小节也运行了这个命令）

install_c_kernel
# 查看已安装kernel
jupyter kernelspec list
复制代码

再次打开jupyter notebook, 以下：

选择C，新建notebook, 将如下C代码复制到cell：

#include <stdio.h>

int main () {
    printf("Hello world!\n");
    return 0;
}
复制代码

运行C代码, enjoy it!：

汇总

若是你想像3.1中使用‘yml’文件一次安装两个kernel，只要在3.1的文件上基础稍加改动，以下：

name: c_cpp
channels:
 - conda-forge
 - https://mirrors.ustc.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main
 - https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free
 - defaults
dependencies:
 - python=3
 - pip=19.2.1
 - jupyter
 - notebook
 - xeus-cling=0.7.1
 - pip:
 - jupyter-c-kernel==1.2.2
复制代码

复制黏贴到文件c_cpp.yml, 并在c_cpp.yml相同目录下运行以下命令：

conda env create -f c_cpp.yml
conda activate c_cpp
install_c_kernel
jupyter kernelspec list
复制代码

参考

• [1] Jupyter-kernels jupyter Github
• [2] xeus-cling QuantStack Github
• [3] jupyter-c-kernel brendan-rius Github

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