由于项目中需要修改 JupyterLab,但在 Windows 上装完环境启动就有问题,而且原有使用的 Anaconda 占空间太大了,硬盘不够用,所以尝试使用 MiniCoda 启动 JupyterLab,一边查找问题一边做了些笔记。

MiniCoda

官网:https://docs.conda.io/en/late...
国内下载点: https://mirrors.tuna.tsinghua...

常见的是推荐AnacondaAnaconda 附带了许多常用数据科学包,以及关键的 conda 包管理工具,十分方便使用。如果没有太重度的使用,Anaconda 体积太庞大(500MB左右,安装占用近3G),此时可以考虑使用 MiniCoda(50MB左右),仅仅包含必要的 Pythonconda 及必须的核心包,其他需要用什么包就自己安装。

JupyterLab

JupyterLab相关文档:https://jupyterlab.readthedoc...

安装环境

创建新环境:conda create -n jupyter
切换环境:conda activate jupyter
安装 JupyterLab 包:conda install -c conda-forge jupyterlab nodejs

  • 不指定版本会使用3,如果需要使用指定版本可以在包名后加等号写上版本,例如jupyterlab=2
  • 如果需要创建和git管理项目需要安装 cookiecuttergit
  • 可以一次性安装:conda create -n jupyter --override-channels --strict-channel-priority -c conda-forge -c anaconda jupyterlab nodejs cookiecutter git

安装完后,查看环境包信息:conda list -n jupyter
启动JupyterLabjupyter lab

  • 如果启动后闪退可能因为调用关联程序出错(这是自己电脑问题,错误了也没提示,就直接退回终端,看起来都不像是出错,在这里卡了很久),可以使用命令:jupyter lab --no-browser
  • 此时浏览器会输出一个链接地址,访问后就会出现 jupyter 的界面

扩展安装

进入扩展目录安装依赖:jlpm install

  • jlpmJupyterLab 提供的 yarn 的锁定版本。可以使用 yarnnpm 替换 jlpm 关键字。

安装扩展:jupyter labextension install @dataexa/jupyter-insight-extension --no-build

  • jupyter labextension install 命令会从NPM仓库获取依赖并安装
  • 卸载扩展 jupyter labextension uninstall @dataexa/jupyter-insight-extension
  • 查看扩展信息:jupyter labextension list

构建扩展: jupyter lab build

  • 如果出现 RuntimeError: npm dependencies failed to install 错误,有可能是因为 jupyter labextension 内的 yarn 工具没有配置私仓信息,导致依赖无法下载。具体原因的可以看抛出错误的日志文件查询

扩展开发

开发时自动编译,打开两个窗口分别执行:
在插件目录下执行命令监听文件修改变动:jlpm watch (执行package中 watch 命令)
JupyterLab 环境下监听变化:jupyter lab --watch (闪退的话跟之前一样带上 --no-browser

Conda

常用命令

  • 查看conda版本号 conda --version
  • 环境管理

    • 创建新环境 conda create --name 环境名, 在后面添加包名会创建环境的时候同时安装相关包
    • 列出当前环境 conda info --envsconda env list
    • 切换当前环境 conda activate 环境名
    • 关闭当前环境 conda deactivate
    • 查看环境下的包 conda list, 查看指定环境的包 conda list -n 环境名
    • 删除环境及所有包 conda remove --name 环境名 --all
  • 包管理

    • 安装包 conda install 包名
    • 安装指定通道的包 conda install -c 通道名 包名
    • 更新包 conda update 包名 或者 conda update --all
    • 卸载包 conda remove 包
    • 包名加 = 可以安装指定版本,conda install python=2.7
    • 安装到指定环境使用 --name 环境名 参数,比如 conda --name jupyter install 包名

切换源

国外源速度比较慢,需要切到国内的镜像,执行 conda info 查看.condarc 文件位置。Windows 系统一般在 C:\Users\用户名 目录下,如果没有执行一次 conda config会自动生成,比如 conda config --set show_channel_urls yes

清华源: https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/help/anaconda/ 访问网站,按说明修改配置

  • conda info 可以在终端查看配置信息
  • conda clean -i 清除索引缓存,保证用的是镜像站提供的索引
  • 如果安装时始终报错将可以试着将 https 改成 http
  • 切换回默认源 conda config --remove-key channels

记录

  • 觉得每次默认进入 Base 环境造成麻烦的想,可以执行命令: conda config --set auto_activate_base false
  • 删除环境后可能遗留一些依赖未删除,可以使用 conda clean --all -y 命令清理
  • 如果 conda 命令使用无效,可以重置一下终端 conda init --all,或者指定重置某个终端 conda init powershell
  • 如果其他终端内无法找到 conda ,但系统环境变量配置过了,可以在命令行中到 miniconda 安装目录下(默认C:\ProgramData\Miniconda2)的 condabin 目录中,执行 conda.bat update -n base conda

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