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Comment savoir ce qui tourne dans le cahier Jupyter?

J'utilise Jupyter Notebook dans un navigateur pour la programmation Python, j'ai installé Anaconda (Python 3.5). Mais je suis presque sûr que Jupyter exécute mes commandes python avec l'interpréteur python natif et non avec anaconda. Comment puis-je le changer et utiliser Anaconda comme interprète?

Merci!

Ubuntu 16.10 - Anaconda3 

pythonanacondajupyter-notebookjupyter
16
Victor
import sys
sys.executable

vous donnera l'interprète. Vous pouvez sélectionner l'interprète souhaité lorsque vous créez un nouveau bloc-notes. Assurez-vous que le chemin d'accès à votre interprète anaconda est ajouté à votre chemin (quelque part dans votre profil bashrc/bash_profile).

Par exemple, j'ai la ligne suivante dans mon fichier .bash_profile:

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

from platform import python_version print(python_version())

Cela vous donnera la version exacte de python exécutant votre script. par exemple sortie: 
3.6.5

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

Vu ci-dessous: - sortie lorsque je lance JupyterNotebook en dehors d'un CONDA venv

/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)

Vu ci-dessous quand je lance le même JupyterNoteBook dans un CONDA Venv créé avec la commande - 

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

dans mon cahier Jupyter, il est imprimé: - 

/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)

de plus, si vous avez déjà créé plusieurs VENV avec différentes versions de Python, vous passez au noyau souhaité en choisissant KERNEL >> CHANGE KERNEL à partir du menu JupyterNotebook ... JupyterNotebookScreencapture

Également installer ipykernel dans un environnement virtuel CONDA existant - 

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

Source --- 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]

Installez les spécifications du noyau IPython.

arguments optionnels: -h, --help affiche ce message d’aide et quitte --user Installer pour l'utilisateur actuel au lieu de l'ensemble du système --name NAME Spécifiez un nom pour kernelspec. Ceci est nécessaire pour avoir plusieurs noyaux IPython en même temps . --display-name DISPLAY_NAME Spécifiez le nom d'affichage pour kernelspec. C'est utile lorsque vous avez plusieurs noyaux IPython . --profile PROFILE Spécifie un profil IPython à charger. Ceci peut être utilisé créer des versions personnalisées du noyau . --prefix PREFIX Spécifie un préfixe d'installation pour kernelspec. C'est nécessaire d’installer dans un emplacement autre que celui par défaut, tel que un conda/virtual-env . --sys-prefix Installe le sys.prefix de Python. Sténographie pour --prefix = '/ Users/bussonniermatthias/anaconda'. Pour utilisation dans conda/virtual-envs.

5
Rohit Dhankar

En supposant que vous ayez le mauvais système de base, vous pouvez modifier la variable kernel en créant ou en modifiant le kernel.json existant dans le dossier kernels de votre chemin de données jupyter jupyter --paths. Vous pouvez avoir plusieurs noyaux (R, Python2, Python3 (+ virtualenvs), Haskell), par exemple. vous pouvez créer un noyau Anaconda spécifique:

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

Devrait créer un nouveau noyau:

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

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

Vous devez vous assurer que le paquetage ipykernel est installé dans la distribution anaconda.

De cette façon, vous pouvez simplement basculer entre les noyaux et avoir différents cahiers utilisant différents noyaux.

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AChampion