如何知道 Jupyter notebook 中运行的是哪个 Python？

Posted 2023-02-14

【中文标题】如何知道 Jupyter notebook 中运行的是哪个 Python？

【英文标题】：How to know which Python is running in Jupyter notebook?

【发布时间】：2017-04-03 08:01:41

【问题描述】：

我在浏览器中使用 Jupyter notebook 进行 Python 编程，我已经安装了 Anaconda (Python 3.5)。但我很确定 Jupyter 正在使用本机 python 解释器而不是 anaconda 运行我的 python 命令。如何更改它并使用 Anaconda 作为解释器？

【问题讨论】：

您可以找到 Jupyter 配置的内核设置并修改 python 可执行文件

【参考方案1】：

import sys
sys.executable

会给你翻译。您可以在创建新笔记本时选择所需的解释器。确保将您的 anaconda 解释器的路径添加到您的路径中（很可能在 bashrc/bash_profile 中的某个位置）。

例如，我曾经在我的 .bash_profile 中有以下行，是我手动添加的：

export PATH="$HOME/anaconda3/bin:$PATH"

编辑：正如评论中提到的，这不是将 anaconda 添加到路径的正确方法。引用 Anaconda 的文档，这应该在安装后使用 conda init 来完成：

我应该将 Anaconda 添加到 macOS 还是 Linux PATH 中？

我们不建议手动将 Anaconda 添加到 PATH 中。期间 安装时，系统会询问您“您希望安装程序 通过运行 conda init 来初始化 Anaconda3？”我们建议“是”。如果 你输入“no”，那么 conda 根本不会修改你的 shell 脚本。 为了在安装过程完成后进行初始化，首先 运行source <path to conda>/bin/activate，然后运行conda init

【讨论】：

我在 Spyder 中运行它并没有结果，但 Jupyter 没问题。我想知道为什么？

Conda 文档建议不要像这样添加到 PATH。

@AMC 你是对的，谢谢。我已经编辑指向conda init

运行sys.executable 返回'C:\\Program Files\\Anaconda3\\python.exe' - 不是很有用。我们已经知道它是 Python（来自 OP 的标题），我们想知道的是正在使用的 Python 版本。谢谢。

@Confounded 你的机器上可能有不同版本的不同解释器。 OP 询问的是调用了哪个解释器，而不是哪个版本。

【参考方案2】：

假设您有错误的后端系统，您可以通过在 jupyter 数据路径 jupyter --paths 的 kernels 文件夹中创建新的或编辑现有的 kernel.json 来更改后端 kernel。您可以拥有多个内核（R、Python2、Python3 (+virtualenvs)、Haskell），例如你可以创建一个Anaconda 特定的内核：

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

应该创建一个新内核：

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

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

您需要确保在 anaconda 发行版中安装了 ipykernel 软件包。

这样您就可以在内核之间切换，并让不同的笔记本使用不同的内核。

【讨论】：

要添加更多内核规范，另请参阅IPython kernel install docs

【参考方案3】：

import sys
print(sys.executable)
print(sys.version)
print(sys.version_info)

如下所示：- 当我在 CONDA venv 之外运行 JupyterNotebook 时的输出

/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)
 

当我在使用命令创建的 CONDA Venv 中运行相同的 JupyterNoteBook 时如下所示 --

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

在我的 Jupyter Notebook 中打印：-

/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)

此外，如果您已经使用不同版本的 Python 创建了各种 VENV，您可以通过从 JupyterNotebook 菜单中选择 KERNEL >> CHANGE KERNEL 来切换到所需的内核... JupyterNotebookScreencapture

还要在现有的 CONDA 虚拟环境中安装 ipykernel -

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

来源 --- 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]

安装 IPython 内核规范。

可选参数： -h, --help 显示此帮助信息并退出 --user 为当前用户而不是系统范围安装 --name NAME 指定内核规范的名称。这是需要 同时拥有多个 IPython 内核。 --display-name DISPLAY_NAME 指定 kernelspec 的显示名称。这是 当你有多个 IPython 内核时很有帮助。 --profile PROFILE 指定要加载的 IPython 配置文件。这个可以用 创建内核的自定义版本。 --prefix PREFIX 指定内核规范的安装前缀。这是 需要安装到非默认位置，例如 conda/虚拟环境。 --sys-prefix 安装到 Python 的 sys.prefix。的简写 --prefix='/用户/bussonniermatthias/anaconda'。用来 在 conda/virtual-envs 中。

【参考方案4】：

from platform import python_version

print(python_version())

这将为您提供运行脚本的确切版本的 python。例如输出：

3.6.5

【讨论】：

这应该被选为已发布问题的答案。

OP 要求查找正在运行的可执行文件（system/anaconda），而不是哪个版本。 P. Camilleri 的答案是解决方案

Answer 无法回答问题。答案无法使用像from sys import version; version 这样的简洁单行符简洁地打印活动 Python 解释器的版本（和相关元数据）。自然地，随之而来的是 240 次投票。说得通。正如@MrMartin 所建议的那样，实际上可以看到除此之外的任何其他答案。

【参考方案5】：

为 Jupyter Notebooks 创建虚拟环境

最小的 Python 安装是

sudo apt install python3.7 python3.7-venv python3.7-minimal python3.7-distutils python3.7-dev python3.7-gdbm python3-gdbm-dbg python3-pip

然后就可以创建和使用环境了

/usr/bin/python3.7 -m venv test
cd test
source test/bin/activate
pip install jupyter matplotlib seaborn numpy pandas scipy
# install other packages you need with pip/apt
jupyter notebook
deactivate

你可以为 Jupyter 制作一个内核

ipython3 kernel install --user --name=test

【参考方案6】：

检查 Python 版本

导入系统 打印（系统版本）

【参考方案7】：

您可以使用检查 python 版本

!python -V

Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc.

或者

!python --version

Python 3.6.5 :: Anaconda, Inc.

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您可以将 Conda 环境添加到您的 jupyter notebook

第 1 步：创建 Conda 环境。

conda create --name firstEnv

步骤 2：使用控制台中显示的命令激活环境。

conda activate firstEnv

conda install -c conda-forge <package-name>

例如

conda install -c conda-forge tensorflow

第 3 步：在你的 jupyter notebook 上设置这个 conda 环境

conda install -c anaconda ipykernel

python -m ipykernel install --user --name=firstEnv

第 4 步：只需检查您的 Jupyter Notebook，即可查看 firstEnv

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你可以参考这篇文章

https://medium.com/@nrk25693/how-to-add-your-conda-environment-to-your-jupyter-notebook-in-just-4-steps-abeab8b8d084

【参考方案8】：

查看 Python 版本

Jupyter 菜单帮助/关于将显示 Python 版本