我正在使用 Jupyter Lab，但无法添加 conda 环境。这个想法是从我的基础环境启动 Jupyter Lab，然后能够选择我的其他 conda envs 作为内核。
我安装了包nb_conda_kernels，它应该可以做到这一点，但它没有按我的意愿工作。事实上，假设我创建了一个新的 Conda 环境，然后从基础启动 jupyter lab，我无法将新环境视为可用内核。
我找到了一个“修复”，它每次都有效，但一点也不方便。如果我在我的新环境中安装 Jupyter Notebook，然后从这个新环境启动一个 Jupyter Notebook，关闭它，回到基础环境，然后从基础环境启动 Jupyter Lab，我的新环境在 Jupyter Lab 中作为内核可用。
如果您知道如何在没有此“修复”的情况下使其工作，我将不胜感激。
【问题讨论】：
标签： python anaconda jupyter-notebook jupyter-lab
假设你的 conda-env 被命名为cenv，它很简单：
$ conda activate cenv # . ./cenv/bin/activate in case of virtualenv
(cenv)$ conda install ipykernel
(cenv)$ ipython kernel install --user --name=<any_name_for_kernel>
(cenv)$ conda deactivate
如果您重新启动 jupyter notebook/lab，您将能够看到可用的新内核。对于较新版本的 jupyter 内核将出现而无需重新启动实例。只需按 F5 刷新即可。
PS：如果您使用的是 virtualenv 等，上述步骤也适用。
【讨论】：
使用nb_conda_kernels 的解决方案。首先，将其安装在您的基础环境中：
(base)$ conda install -c conda-forge nb_conda_kernels
然后为了获得 conda_env cenv 的内核：
$ conda activate cenv
(cenv)$ conda install ipykernel
(cenv)$ conda deactivate
您将在下次运行jupyter lab / jupyter notebook 时获得一个名为Python [conda env:cenv] 的新内核
注意：
如果您已经安装了nb_conda_kernels，并且想要创建一个新的 conda 环境并立即访问它
conda create -n new_env_name ipykernel
会做的。
【讨论】：
$ ipython kernel install --user --name=<any_name_for_kernel> 并且在我这样做之前没有看到新内核
ipython kernel install line 变得不必要
我尝试了上述两种解决方案，但它们都不太适合我。然后我遇到了这篇解决它的中等文章：https://medium.com/@jeremy.from.earth/multiple-python-kernels-for-jupyter-lab-with-conda-c67e50de3aa3
基本上，在cenv 环境中运行conda install ipykernel 之后，在cenv 环境中运行python -m ipykernel install --user --name cenv 也很好——这样，我们确保在jupyter 环境是cenv 中的环境。干杯！
【讨论】：
~/.local/share/jupyter/kernels/ 中的其他现有 conda env 进一步调整生成的 kernel.json
【讨论】：
ERROR: No matching distribution found for nb_conda