如何在一个项目中使用多个 conda 环境

Question

我正在做一个研究项目，我需要使用一些科学软件包，每个软件包都附带其特定的需求文件，包括所需的库。我正在使用 Windows 10 中的 Anaconda 在 jupyter notebook 中编码 python。

根据我在网上阅读的内容，每个项目都需要有自己的环境，所以我使用 conda 创建了一个环境（比如 project_env）。在我的项目中，在某些地方，我需要使用一些从 Github 克隆的外部科学包（我们称之为“bst”和“MDN”），每个包都有其特定的依赖项。

我目前的做法是将所有这些依赖项安装在同一个环境 (project_env) 中，并将整个项目编码在一个笔记本中。然而，随着未来的发展，事情变得越来越复杂，即使使用 conda 安装，安装的包之间也会面临一些冲突。所以，我想出了这个想法，尽可能地让事情分开，即为外部包（bst_env 和 MDN_env）创建另外两个环境，然后在项目中需要它们时使用它们。在这种情况下，我无法将所有项目代码包含在一个 jupyter 笔记本中，因为据我所知，无法从笔记本内部切换环境。然而，以这种方式，为项目的不同部分运行不同的笔记本是相当困难和混乱的。

我的问题是：有没有一种方法可以从笔记本运行多个环境？如果不是，在项目中处理这些环境的最佳实践是什么？我应该每次都将我的变量从我的源代码（在 project_env 中运行）导出到其他环境（bst_env 或 MDN_env），并每次都激活并运行它们相应的环境和笔记本，还是有更好的做法来做到这一点？

Answer 1

我找到了这个很棒的包 (nb_conda_kernels)，这正是我想要的。它使您能够在 jupyter notebook 中的环境（内核）之间切换，只需从可用环境列表中进行选择。

正如这里提到的 (https://github.com/Anaconda-Platform/nb_conda_kernels)，只需在 conda 终端中键入：'conda install nb_conda_kernels' 即可在您要运行其他环境（内核）的环境（内核）中安装此软件包。就我而言（上述问题），它是“project_env”。另外，请确保在要在笔记本中使用的外部环境中安装了“ipykernel”（在我的情况下：“bst_env”和“MDN_env”）。

现在，在环境“A”下的笔记本中工作期间，您可以使用安装在环境“B”或“C”中的依赖项，只需从 jupyter notebook 的内核列表中选择这些环境即可。