无法创建与 Jupyter 一起正常工作的环境（Conda 或 pipenv）

Question

多空：

7 月的一天，注意到 Jupyter 没有将我安装的 Seaborn 版本导入到我的 Conda 环境中。它正在从全局目录下载较旧的 Seaborn。当我检查版本时，所有其他包都一样。经过多次尝试解决这个问题，Jupyter 现在甚至不导入包。我也尝试过 pipenv。在 Conda 和 pipenv 中，sys.path 显示的路径变量比我知道的要多，有时包括所需的 env 路径，有时不包括。但无论哪种方式，Jupyter 导入都忽略了我想要使用的 env 路径，而是寻找我自 7 月以来为了解决问题而删除的全局包。最重要的是（但可能以一种我还不理解的方式交织在一起），我没有得到将 Jupyter 连接到安装包的所需 env 目录的内核。使用全局 python 而不是 env 的 python 实例。不确定内核是如何创建的，但我可以说它们不是为一些新的环境创建的，没有访问特定于环境的 python 和包，或者无法连接（加载一个陈旧的 kernel.json 文件并且无法启动。 )

期望的结果：

如何让 JupyterLab 从预期的 env 目录中导入预期的包版本？更深入一点，我如何让环境恢复到它们以前的自动功能 [1] 创建自己的 python 实例，[2] 创建自己的 Jupyter 识别的内核，[3] 创建自己的 env 路径，以及 [4]在 Jupyter Lab 中初始化所有这些？

我尝试过的事情：

• 停用了基本环境，我承认在 7 月的前几周我并没有这样做，直到我记得这是 Windows Conda 的必需品……但现在我经常停用基本环境，为什么这些问题仍然存在?
• 卸载 Anaconda 并重新安装 Miniconda
• 从我的机器中删除（我相信）所有流浪/较旧的 python，重新安装了新的用户级 Python 3.9
• 已使用conda list 命令验证软件包正在安装。它们只是无法在 JupyterLab 中正确导入
• 对 Windows 设置中的路径变量进行了一些调整，但非常谨慎，不知道如何/如果我正确修改这些变量。显然不是，尽管 3 个月后问题仍然存在 0.o 不知道我是否应该编辑用户变量或系统变量，或者如何谨慎地修剪路径。
• 重新安装了 jupyter 和 jupyterlab
• 重新安装 ipykernel
• 注意到 sys.executable、sys.path 和 !where python 在 shell python 和 Jupyter Lab python 中给出不同的输出
• 在 JupyterLab 中手动切换内核（通常手动选择的内核是 DOA）
• 尝试在笔记本中手动重写sys.path。
• 尝试从新的 pipenv 而不是 Miniconda 启动 JupyterLab
• 在 8 月份，使用 VS Code 中的原始 python 为 Streamlit 小程序正常工作了一个 pipenv（这可能会将问题隔离到 Jupyter？自从 JupyterLab 在 7 月份开始窒息以来，我不得不在 Google 合作中继续另一个基于 Jupyter 的项目。 )

更深入的细节：

Sheesh，这篇文章已经很长了……但在这里我挑选了 4 个最突出的代码/错误 sn-ps。还有更多来自哪里，但希望这里可能有一些你可能认为是大海捞针的东西。

[1]

当kernel-session.json 导致死产内核时，它会被创建为一个完全空白的 json 文件。在 conda 终端中运行 jupyter lab 会产生此错误消息，隐藏在输出中：

    Failed to load connection file:
'C:\\Users\\David.000\\AppData\\Roaming\\jupyter\\runtime\\kernel-a6082e80-0b65-48f1-b370-7c2918030185.json'

我发现过去的 kernel-session.json 文件不是死胎，例如这个名为 kernel-b146b600-81e3-418e-a55f-5a3fbbc13471.json 的文件，看起来像这样，自动填充：

{
  "shell_port": 50877,
  "iopub_port": 50878,
  "stdin_port": 50879,
  "control_port": 50880,
  "hb_port": 50881,
  "ip": "127.0.0.1",
  "key": "caa915a4-00a599e8b6c4db6417bcca77",
  "transport": "tcp",
  "signature_scheme": "hmac-sha256",
  "kernel_name": ""
}

[2]

sys.executable，当在 shell python 中运行时，会在 env 中产生正确的 python 位置：

>>> sys.executable
'C:\\Users\\David.000\\miniconda3\\envs\\aucu_ml\\python.exe'

但是sys.executable，当在 Jupyter Lab 中运行时，正在锁定全局 Python：

sys.executable
'C:\\Python39\\python.exe'

[3]

sys.path，当在 shell python 中运行时，似乎产生了我想要的 env 特定路径（虽然为什么有这么多？？）

    >>> sys.path
        ['', 'C:\\Users\\David.000\\miniconda3\\envs\\aucu_ml\\python39.zip',
'C:\\Users\\David.000\\miniconda3\\envs\\aucu_ml\\DLLs',
    'C:\\Users\\David.000\\miniconda3\\envs\\aucu_ml\\lib',
    'C:\\Users\\David.000\\miniconda3\\envs\\aucu_ml',
    'C:\\Users\\David.000\\AppData\\Roaming\\Python\\Python39\\site-packages',
    'C:\\Users\\David.000\\miniconda3\\envs\\aucu_ml\\lib\\site-packages',
    'C:\\Users\\David.000\\miniconda3\\envs\\aucu_ml\\lib\\site-packages\\win32',
    'C:\\Users\\David.000\\miniconda3\\envs\\aucu_ml\\lib\\site-packages\\win32\\lib',
    'C:\\Users\\David.000\\miniconda3\\envs\\aucu_ml\\lib\\site-packages\\Pythonwin']

但sys.path 在 Jupyter Lab 中运行时，也会显示大量路径，其中许多是不需要的全局变量：

sys.path
[> ['C:\\Users\\David.000\\Desktop\\Civic Innovation Corps\\Miami\\Predictive_Analytics_Business_Licensing',
'C:\\Python39\\python39.zip',
'C:\\Python39\\DLLs',
'C:\\Python39\\lib',
'C:\\Python39',
'',
'C:\\Users\\David.000\\AppData\\Roaming\\Python\\Python39\\site-packages',
'C:\\Python39\\lib\\site-packages',
'C:\\Python39\\lib\\site-packages\\win32',
'C:\\Python39\\lib\\site-packages\\win32\\lib',
'C:\\Python39\\lib\\site-packages\\Pythonwin',
'C:\\Python39\\lib\\site-packages\\IPython\\extensions',
'C:\\Users\\David.000\\.ipython']

Answer 1

我可能没有资格回答这个问题，但到底是什么。

我有几个与不同环境相关联的内核，它们被配置为运行不同的程序。我在终端中创建了它们，并且我习惯于在终端中安装任何模块/程序等，在我需要它的激活环境中，而不是在笔记本中安装。

如果我使用的是桌面，那么在打开 Juypter 之前，我会在 anaconda 中选择适当的环境。如果我使用的是虚拟机，则在终端中激活环境，一旦进入笔记本，选择适当的内核。

虽然我不能确定，但​​我认为您的问题是由于您安装或更新软件包的方式/位置而发生的。