数据科学工具 Jupyter Notebook 教程（二）

Jupyter Notebook 是一个把代码、图像、注释、公式和作图集于一处，实现可读性分析的交互式笔记本工具。借助所谓的内核（Kernel）的概念，Jupyter Notebook 可以同时支持包括R、python2、python3、Ruby 在内超过50多种不同编程环境。

基于 Kernel，Jupyter Notebook 可以支持的编程语言：

(其实 Jupyter Notebook 可以支持的编程语言，远不止这几种。下图只是个不完全列表。)

说了那么多，开始今天的主题：如何在 Jupyter Notebook 实现 python2 与 python3 自由切换，主要分为两步：

1. 分别在 python2 和 python3 环境中安装 ipykernel 内核。

2. 为当前用户(--user)，或者指定路径(--prefix)注册 IPython kernel spec，即把内核的信息写到指定的。

关于 2 需要注意以下 5 点：

与不能同时使用。

使用，IPython kernel spec 默认安装到当前用户~/.local/share/jupyter/kernels或者~/.ipython/kernels。

使用，后接 IPython kernel spec 自定义安装路径。

不用和，IPython kernel spec 默认安装到/usr/local/share/jupyter/kernels或者/usr/share/jupyter/kernels。

IPython kernel spec 安装可以使用python -m ipykernel install，也可以使用ipython-kernel-install命令，两者是一样的。

为了更好地说明，下面我们来实际操作一下。

Python 命令直接安装：

# python2 环境（默认）

$ python -m pip install ipykernel

$ python -m ipykernel install --prefix=/Bio/Anaconda2.5/

# python3 环境

$ /Bio/Anaconda2.5/envs/python3/bin/python -m pip install ipykernel

$ /Bio/Anaconda2.5/envs/python3/bin/python -m ipykernel install --prefix=/Bio/Anaconda2.5/ --name "python3"

也可以使用 conda 命令安装：

# python2 环境（root）

conda install -n root ipykernel

python -m ipykernel install --prefix=/path/to/install --name "python2"

# python3 环境

conda install -n python3 ipykernel

/path/to/python3 -m ipykernel install --prefix=/path/to/install --name "python3"

最后，检查安装好的 kernels：

$ jupyter-kernelspec list

Available kernels:

python2 /Bio/Anaconda2.5/share/jupyter/kernels/python2

python3 /Bio/Anaconda2.5/share/jupyter/kernels/python3

可以看到，python2 和 python3 的 kernel 已经安装好了，我们在命令行输入jupyter notebook，在 web 页面的 "新建笔记(New)" 中就可以看到支持自由切换的 python2 和 python3 环境：