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Woher weiß man, was in Jupyter Notebook läuft?

Ich verwende Jupyter Notebook in einem Browser für die Python-Programmierung. Ich habe Anaconda (Python 3.5) installiert. Aber ich bin mir ziemlich sicher, dass Jupyter meine Python-Befehle mit dem nativen Python-Interpreter ausführt und nicht mit Anaconda. Wie kann ich es ändern und Anaconda als Dolmetscher verwenden?

Vielen Dank!

Ubuntu 16.10 - Anaconda3 

16
Victor
import sys
sys.executable

wird Ihnen den Dolmetscher geben. Sie können den gewünschten Interpreter auswählen, wenn Sie ein neues Notizbuch erstellen. Stellen Sie sicher, dass der Pfad zu Ihrem Anaconda-Interpreter zu Ihrem Pfad hinzugefügt wird (irgendwo in Ihrem bashrc/bash_profile).

Zum Beispiel habe ich die folgende Zeile in meinem .bash_profile:

export PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"
25
P. Camilleri

from platform import python_version print(python_version())

Dadurch erhalten Sie die genaue Version von Python, die Ihr Skript ausführt. zB Ausgabe: 
3.6.5

15
Davies Odu
 import sys
 print(sys.executable)
 print(sys.version)
 print(sys.version_info)

Unten zu sehen: - Ausgabe, wenn ich JupyterNotebook außerhalb eines CONDA-Venvs starte

/home/dhankar/anaconda2/bin/python
2.7.12 |Anaconda 4.2.0 (64-bit)| (default, Jul  2 2016, 17:42:40) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)]
sys.version_info(major=2, minor=7, micro=12, releaselevel='final', serial=0)

Unten zu sehen, wenn ich dasselbe JupyterNoteBook in einem CONDA Venv verwende, das mit dem Befehl erstellt wurde -

conda create -n py35 python=3.5 ## Here - py35 , is name of my VENV

in meinem Jupyter-Notizbuch wird gedruckt: -

/home/dhankar/anaconda2/envs/py35/bin/python
3.5.2 |Continuum Analytics, Inc.| (default, Jul  2 2016, 17:53:06) 
[GCC 4.4.7 20120313 (Red Hat 4.4.7-1)]
sys.version_info(major=3, minor=5, micro=2, releaselevel='final', serial=0)

auch wenn Sie bereits verschiedene VENVs mit unterschiedlichen Versionen von Python) erstellt haben, wechseln Sie zum gewünschten Kernel, indem Sie KERNEL >> CHANGE KERNEL im Menü JupyterNotebook ... JupyterNotebookScreencapture auswählen =

Ipykernel auch in einer bestehenden CONDA Virtual Environment installieren -

http://ipython.readthedocs.io/en/stable/install/kernel_install.html#kernels-for-different-environments

Quelle --- https://github.com/jupyter/notebook/issues/1524

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

Installieren Sie die IPython-Kernel-Spezifikation.

optionale Argumente: -h, --help zeigt diese Hilfemeldung an und beendet --user Install für den aktuellen Benutzer anstelle des systemweiten Namens --name NAME Geben Sie einen Namen für die Kernelspezifikation an. Dies ist erforderlich, um mehrere IPython-Kernel gleichzeitig zu haben. --display-name DISPLAY_NAME Geben Sie den Anzeigenamen für die Kernelspezifikation an. Dies ist hilfreich, wenn Sie mehrere IPython-Kernel haben. --profile PROFILE Geben Sie ein zu ladendes IPython-Profil an. Dies kann verwendet werden, um benutzerdefinierte Versionen des Kernels zu erstellen. --prefix PREFIX Geben Sie ein Installationspräfix für die Kernelspezifikation an. Dies ist erforderlich, um die Installation an einem anderen als dem Standardspeicherort durchzuführen, z. B. in einer conda/virtual-env. --sys-prefix Installiere in Pythons sys.prefix. Abkürzung für --prefix = '/ Users/bussonniermatthias/anaconda'. Zur Verwendung in conda/virtual-envs.

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Rohit Dhankar

Vorausgesetzt, Sie haben ein falsches Backend-System, können Sie das Backend kernel ändern, indem Sie ein neues erstellen oder den vorhandenen kernel.json im Ordner kernels Ihres jupyter-Datenpfads jupyter --paths bearbeiten. Sie können mehrere Kernel (R, Python2, Python3 (+ virtualenvs), Haskell) haben, z. Sie können einen Anaconda-spezifischen Kernel erstellen:

$ <anaconda-path>/bin/python3 -m ipykernel install --user --name anaconda --display-name "Anaconda"

Sollte einen neuen Kernel erstellen:

<jupyter-data-dir>/kernels/anaconda/kernel.json

{
    "argv": [ "<anaconda-path>/bin/python3", "-m", "ipykernel", "-f", "{connection_file}" ],
    "display_name": "Anaconda",
    "language": "python"
}

Sie müssen sicherstellen, dass das Paket ipykernel in der anaconda-Distribution installiert ist.

Auf diese Weise können Sie einfach zwischen den Kerneln wechseln und verschiedene Notebooks mit verschiedenen Kerneln verwenden.

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AChampion