如何解决如何不在每个 conda 环境中安装 Jupyter？
TL/DR：真的没有办法只告诉 jupyter console 在某些 conda 环境中运行，而不先在该环境中不必要地安装（因此依赖于）Jupyter？
我真的试图让这看起来不完全像咆哮......我希望你看到这里是一个实际的问题。
似乎让 Jupyter 与 conda 环境一起工作requires
- 在您想要使用的每个 conda 环境中安装一个新的 Jupyter，或者
- 在您要使用的每个 conda 环境中安装 ipykernel（这取决于 jupyter 包...），并从该环境中创建一个新内核。
我觉得这有点令人惊讶，因为我不认为 Jupyter 是项目的要求，而只是另一个类似编辑器/IDE 的东西，利用环境。 Conda 的目的是管理可重现的依赖关系； Jupyter 应该是在我告诉它的环境中解释代码。由于我想将 environment.yml 存储在 git 中并与其他人共享，因此我认为要求他们安装 Jupyter 没有任何意义；他们甚至可能不会使用它。
然而，它似乎根本不是这样工作的。感觉就像当我想使用 Emacs 来使用环境时，我必须在每个环境中安装一个“emacskernel”包。这不是它的工作原理。
我想要的是一个全局安装的 Jupyter，它可以指向不同的环境——类似于带有 julia --project=... 的 Julia REPL 的工作方式（是的，我知道 conda 不是内置的-语言包管理器，但你应该得到类比......）。 （如果 conda 环境会“继承”，即退回到“全局环境”以获取未发现的依赖关系，这将有点工作，并且您可以从每个环境中使用全局 Jupyter；但据我所知，它们不？ )
这可能吗？我错过了什么？有没有更好的替代方案提供全局 Jupyter + 本地环境？ （我必须承认我从来没有使用过 virtualenv 之类的……）
（This older question 似乎涵盖了 pipenv 的相同主题，但没有真正的答案......既没有明确的否，也没有解释为什么。）
版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务，不拥有所有权，不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容， 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报，一经查实，本站将立刻删除。
