Jupyter Lab安装配置及多Kernel配置

1.Anconda/Miniconda安装与简单使用
1.1 下载Anaconda和配置Jupyter环境变量
1.2 下载Miniconda和配置Jupyter Lab
1.2.1 安装jupyter
1.3 其余下载源
2.使用Anaconda/Miniconda
2.1 conda环境管理
2.2 conda配置Jupyter Lab环境
3 实战：构建科学计算专用虚拟环境
参考资料

1.Anconda/Miniconda安装与简单使用

主要目的：使用虚拟环境（VirtualEnv）管理不一样的Python包

1.1 下载Anaconda和配置Jupyter环境变量

• 安装64位版本的Anaconda，其中自带了jupyter lab/jupyter notebook （jupyter lab是jupyter notebook的升级版，推荐使用jupyter lab，有好用的widge有待探索）

能够从Anaconda官方网站（点击这里），Anaconda是跨平台运行的软件，支持Windows、Linux和MacOS

• 接下来须要在系统环境变量中加上jupyter的安装路径，这样在命令行工具中才可以使用jupyter关键字

1.2 下载Miniconda和配置Jupyter Lab

因为Anaconda集成了许多软件包，十分臃肿，下载耗时，安装也占用较大的空间。Miniconda只是简单封装了Conda package manager和Python，对于一些对空间占用比较在乎的同窗，能够下载使用Miniconda（点击这里）

1.2.1 安装jupyter

Miniconda中安装好了python环境以后，直接输入

conda install jupyter

或者使用pip

pip install jupyter # 若是未成功，则切换到/yourpython/Scripts/pip.exe install jupyter

1.3 其余下载源

官方网站提供的下载源速度较慢，教育网的同窗可使用清华大学的镜像网站（或者其余国内高校镜像站）进行下载，速度会提高不少。
直达地址：https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/

archive中是各个版本的Anaconda包，注意在下载的时候选择最近更新的版本，默认的排序中提供的是2013年的版本，须要点击date从新排序便可看到最近更新的版本。一样地，miniconda中时各个版本的miniconda安装包。

2.使用Anaconda/Miniconda

打开命令行输入conda -V检验是否安装以及当前conda的版本。使用conda管理虚拟环境，能够分离管理多个经常使用的Python环境。

2.1 conda环境管理

• Conda基本知识

  conda list # 查看安装了哪些包。
  conda env list 或 conda info -e # 查看当前存在哪些虚拟环境
  conda update conda # 检查更新当前conda
  conda update anaconda # 检查更新anaconda
  conda update python # 检查更新Python

• Conda环境管理

  set CONDA_FORCE_32BIT=1
  conda create -n ArcPython27 python=2.7 # 新建一个名为ArcPython27的32位虚拟环境
  activate ArcPython27 # 激活/去活某个环境
  deactivate ArcPython27
  conda remove -n Arcpython27 --all # 删除某个已有的环境

• Conda包管理

  conda install -n Arcpython27 numpy # 安装包
  conda update -n Arcpython27 numpy # 更新包
  conda remove -n Arcpython27 numpy # 删除包

• Conda源管理

  conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ # 添加Anaconda的TUNA镜像
  conda config --set show_channel_urls yes

2.2 conda配置Jupyter Lab环境

conda install ipykernel # 安装ipykernel包到当前的python环境中

安装好以后，将这个环境加入到Jupyter Lab中

Python -m ipykernel install --name arcpy27 # --name后加的参数便是在Jupyter Lab中显示的名称

• 安装Arcpy，所遇到问题的描述
  使用本地jupyter notebook 时一直报错 no module named XXX
  总结缘由： 是jupyter notebook 使用的kernel版本选择错误，尝试从新指向所需使用的python版本。但jupyter notebook的kernel列表中没有此python，所以，从新添加新kernel便可。

3 实战：构建科学计算专用虚拟环境

• 新建一个64位的虚拟环境

  conda create -n scipython python=3.6
  activate scipython
  conda install -c conda-forge plotnine # 测试安装包plotnine

参考资料

Anaconda安装配置
Anaconda32位和64位共存

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