Я считаю, что среды с поддержкой jupyter, созданные с помощью conda, имеют небольшие проблемы или неудобства. На компьютере Windows 10, который я использую, похоже, что рабочий каталог установлен как папка Windows. Однако затем я могу создать ядро / ссылку на основе jupyter (из-за отсутствия лучшего описания), которое ссылается на conda env. Если вместо этого я использую это ядро / ссылку, я нахожу, что он устанавливает рабочий каталог так, чтобы он совпадал с каталогом, из которого запускается служба jupyter, или из любой подпапки, в которой запускается скрипт ноутбука. Это делает его удобным при работе с локальными файлами, на которые ссылается скрипт. Я могу проиллюстрировать это следующим образом:
conda env create -f custom_env.yml -q --force
custom_env.yml =
name: nx_v2
channels:
- conda-forge
- defaults
dependencies:
- python>=3.7
- networkx
- nxviz
- ipykernel
Затем я создаю упомянутое ядро / ссылку. Я считаю, что мне нужно выполнить эту команду из среды или ядра. json не будет правильно настроен:
(nx_v2) PS C:\WINDOWS\system32> python -m ipykernel install --name=nx_v2
Installed kernelspec nx_v2 in C:\ProgramData\jupyter\kernels\nx_v2
(nx_v2) PS C:\WINDOWS\system32>
Это создает ядро. json здесь: C: \ ProgramData \ jupyter \ kernels \ nx_v2 \ kernel. json
kernel. json =
{
"argv": [
"C:\\ProgramData\\Anaconda3\\envs\\nx_v2\\python.exe",
"-m",
"ipykernel_launcher",
"-f",
"{connection_file}"
],
"display_name": "nx_v2",
"language": "python"
}
В Jupyter на этом снимке экрана отображаются ссылки:
Конечно, было бы неплохо «спрятать» ссылки conda, так как они избыточны и несколько бесполезны для меня!