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在本地安装 Jupyter 以及 JupyterLab-Desktop

在本地安装 Jupyter 以及 JupyterLab-Desktop​

Windows 用户安装方法点这里

macOS 用户​

macOS 系统自带的 Python 版本是 2.7，路径（path）通常是 /usr/local/bin/python；想要使用更高版本的 Python，必须自己动手安装。

1. 安装 Homebrew​

先在 Terminal 里安装 Homebrew，以便将来用 brew 命令安装更多的软件：

/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

2. 安装 Miniconda​

随后，就去可以用 brew 安装 Miniconda 了，它是一个小型的 Python 管理工具。

brew install miniconda

安装完成之后，还要在 Terminal 执行以下命令：

conda init "$(basename "${SHELL}")"

这一步很重要，这个命令会更改一些必要的系统文件，以便 conda 能够正常使用。在我的机器上，以上的命令更改了我的 ~/.zshrc 文件，添加了以下内容（你也可以手动添加）：

# conda init "$(basename "${SHELL}")"
# >>> conda initialize >>>
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$('/opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/bin/conda' 'shell.zsh' 'hook' 2> /dev/null)"
if [ $? -eq 0 ]; then
    eval "$__conda_setup"
else
    if [ -f "/opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
        . "/opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/etc/profile.d/conda.sh"
    else
        export PATH="/opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/bin:$PATH"
    fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda initialize <<<

随后，可以检查一下当前的 conda 状态：

which conda
conda --version

3. 确认 Python 版本​

which -a python
# 应该可以看到至少两个 Python 的位置
# 将来用 JupyterLab-Desktop 安装的 Python 版本（目前默认是 v3.8.17）不会被检索到
# ~/Library/jupyterlab-desktop/jlab_server/bin/python
python --version
# 应该给出的是 Miniconda 安装的版本，比如，Python 3.11.5

在一台机器上，可以安装很多个 Python 版本，本质上来看，只不过是 “把某个版本及其相关的组件都放到同一个 ‘文件夹’（或者 ‘目录’）之下”，而后，处于该目录下的 ptyhon 解释器会调用该目录下的各种组件。

例如，/opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/bin/python 这个 python 解释器，调用的就是 /opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/ 这个目录下的 Python 组件，而这个 “环境” 的名称就是 base，可以用 conda activate base 启用。

4. 安装 Jupyterlab Module​

python -m pip install jupyterlab

5. 安装 JupyterLab-Desktop​

brew install --cask jupyterlab

在 macOS 上，由于系统权限设置，Jupyterlab-Desktop 自带的命令行工具 jlab 需要手动安装：

sudo chmod 755 /Applications/JupyterLab.app/Contents/Resources/app/jlab
sudo ln -s /Applications/JupyterLab.app/Contents/Resources/app/jlab /usr/local/bin/jlab

可以选择使用 Jupyterlab-Desktop 自带的 “Bundled Python environment”，不过，它的 Python 版本是 3.8.17。这个 “Bundle” 中，Python 解释器是 ~/Library/jupyterlab-desktop/jlab_server/bin/python；所有相关组件安装在 ~/Library/jupyterlab-desktop/jlab_server/ 文件夹之内。

想要使用更高版本的 Python 及其环境，比如，Python 3.11.5，就得用我们自己在系统上使用 conda 安装的 Python 环境。

打开 JupyterLab-Desktop 之后，右上角会显示当前使用的 Python 环境名称，比如，最初的时候，默认是 conda: jlab_server…… 点击这个字符串，会跳出一个带有输入框的下拉菜单：

在输入框里输入我们用 conda 安装的 Python 路径而后按 Enter 键即可：

# 用以下命令获取当前系统默认 Python 的路径：
which python
# 输出是：/opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/bin/python
# 把 "/opt/homebrew/Caskroom/miniconda/base/bin/python" 拷贝粘贴到输入框里

而后我们就可以在 JupyterLab-Destop 里面使用自己选择的 Python 版本了：

有必要的话，可以在 JupyterLab-Desktop 的 Settings > Server 对话框里，把某个 Python 环境设置成 “默认”：

6. jlab 命令使用​

在 Terminal 里，使用以下命令 “以当前路径为工作路径打开 JupyterLab Desktop”（注意末尾的 &）：

jlab . &

如果忽略了末尾的 &，那么在使用 JupyterLab-Desktop 的时候，Terminal 就得一直打开着。

使用以下命令 “用 JupyterLab Desktop 打开某个 .ipynb 文件”，比如：

jlab sample.ipynb &

7. 使用 JupyterLab-Desktop 图形界面​

当然，普通用户最适应的是 “图形界面”，JupyterLab-Desktop 的图形界面相对比较直观，很快就可以学会。最基础的，无非是几个最常用操作：

  • Shift+Enter：执行某个单元格的代码；
  • 连续按 d 两次：删除某个单元格；
  • 指针拖拽：可以移动某个单元格，改变代码执行顺序；
  • ……

8. 关于 Python 的基本使用​

可以参照《自学是门手艺》，也可以参照 Python Cheatshee in Jupyter Notebookst。

Windows用户​

准备工作：网络通信正常

1、下载安装文件​

1.下载 Anaconda Python 环境管理器

点击 Windows 图标下面的 64-Bit Graphical Installer ...... 下载文件

2.下载 JupyterLab Desktop

点击 ...... Setup-Windows.exe 下载文件

2、安装 Anaconda​

找到下载的文件 Anaconda3 ...... .exe 双击运行安装向导，需要注意的是下面这几个地方不要选错：

installJL-2

installJL-3

确认无误再点击 Install 安装：

installJL-4

在安装过程的最后一小段，电脑反应可能会变慢，感觉好像是卡住了，无需紧张，静静等待就好，因为安装过程中会执行各种解压、下载和安装命令。

当出现 Completed 字样，说明安装成功，我们 Next ：

installJL-6

最后 Finish 的时候记得取消这个对勾：

installJL-6

点击 Finish

3、配置 Anaconda Python 环境​

安装完成后，系统会自动启动 Anaconda Navigator：

installJL-7

Anaconda Navigator 提示有新版本，点击 No, remind me later 暂不升级：

installJL-8

如果你对你的网络很有信心，你也可以现在升级，无论你是否升级，都不影响后续操作

点击窗口左侧的 Environments 进入环境配置：

installJL-9

点击屏幕左下部分的 Create 按钮，新建一个新的 Python 环境，专门用于英语训练：

installJL-10

尽可能不要破坏系统的 Python 环境，以防其他使用Python 的 APP 出问题

在弹出的对话框中，在 Name 这一行输入这个虚拟环境的名称 EnTrainEVM ：

installJL-11

这个名称随便填啥都可以，只要自己看着顺眼即可；只是不能整成中文或者纯数字

在 Packages 选择 Python 3.11.7

点击 Create 创建环境

installJL-12

这个时候你会看到右下角的进度条在蠕动，说明你创建的 Python 环境正在创建中

需要注意的是，整个创建过程中都需要通畅的网络链接，如果创建失败，99.9999% 都是网的问题。

看到下面这样的画面，说明环境创建成功！

installJL-13

如果一开始你没有更新 Anaconda Navigator 可能会弹出新版本提示，我们同样点击 No, remind me later 暂不升级

installJL-8

点击窗口左边的 Home 进入主页，往下滑，找到 Jupyter Lab 点击 Install 安装：

installJL-17

installJL-18

等右下角的进度条走完，说明安装成功！可以关闭 Anaconda Navigator 程序了。

此时，你用于英语训练的 Python 环境就配置完成啦！

4、安装 JupyterLab Desktop​

找到下载目录，双击 JupyterLab-Setup-Windows 运行安装向导，此时系统会提示安装程序需要管理员权限，我们点 是 授权运行：

installJL-15

点击我同意，安装立即开始

installJL-14

安装完成，点击完成

5、配置 JupyterLab Desktop​

系统会自动运行 JupyterLab Desktop 程序：

installJL-16

我们点击 Open Folder 打开文件夹，找到存放学习资料的地方，点击 Open：

installJL-21

在窗口的右上方，有一个蓝色的图标，点一下：

installJL-23

在弹出的菜单里，选择我们刚才创建的 EnTrainEVM 英语练习环境：

installJL-24

看到这个画面需要稍微等一下：

installJL-25

当你看到这个画面，说明 JupyterLab Desktop 已经安装成功啦！

installJL-26

6. jlab 命令使用​

在 PowerShell 里，使用以下命令 “以当前路径为工作路径打开 JupyterLab Desktop” ：

jlab .

注意，用 PowerShell 里用 jlab 命令打开 JupyterLab-Desktop 的时候，PowerShell 窗口不能关闭（可以最小化）。

使用以下命令 “用 JupyterLab Desktop 打开某个 .ipynb 文件”，比如：

jlab sample.ipynb

7. 使用 JupyterLab-Desktop 图形界面​

当然，普通用户最适应的是 “图形界面”，JupyterLab-Desktop 的图形界面相对比较直观，很快就可以学会。最基础的，无非是几个最常用操作：

  • Shift+Enter：执行某个单元格的代码；
  • 连续按 d 两次：删除某个单元格；
  • 指针拖拽：可以移动某个单元格，改变代码执行顺序；
  • ……

8. 关于 Python 的基本使用​

可以参照《自学是门手艺》，也可以参照 Python Cheatshee in Jupyter Notebookst。