anaconda3安装及jupyter环境配置全教程

1. 下载

可以去清华源下载最新版的anaconda包，这比在官方网站下载快得多，地址如下：

https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/

将网页滚动到最下方，下载最新版本的Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh。

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

2. 安装

使用下行命名进行安装：

sh ./Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

在安装时，注意指定安装目录为/opt/anaconda3。可以不用将安装程序目录配置到当前用户的.bashrc中，因为为了让多用户可以使用，本地安装是直接在/etc/profile中进行配置。

3. 配置环境变量

编辑/etc/profile进行环境变量配置：

vim ~/.bashrc

直接将下方所有命名复制到文件最下方：

# added by Anaconda3 5.3.1 installer
# > conda init >
# !! Contents within this block are managed by 'conda init' !!
__conda_setup="$(CONDA_REPORT_ERRORS=false '/opt/anaconda3/bin/conda' shell.bash hook 2> /dev/null)"
if [ $"$__conda_setup"
else
 if [ -f "/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh" ]; then
 . "/opt/anaconda3/etc/profile.d/conda.sh"
 CONDA_CHANGEPS1=false conda activate base
 else
 \export PATH="/opt/anaconda3/bin:$PATH"
 fi
fi
unset __conda_setup
# <<< conda init <<<

使环境变量生效：

source ~/.bashrc

这里需要提醒一下，最好不要直接将上述命令直接配置到/etc/profile中，虽然这样可使直接令所有用户都可以使用anaconda，但是亲测可能会对系统产生不良影响，例如将终端命令行开头变成：(base) -bash-4.2#。

4. 创建用户组

如果不创建用户组进行用户权限统一管理的话，除root用户外，其他系统用户也可以使用anaconda程序，但是在进行环境创建时，创建的虚拟环境就回在各自的家目录下的.conda中，不方便进行统一管理。

创建一个anaconda用户组，然后将anaconda的运行程序授权给这个用户组，随后将需要执行anaconda程序的用户添加到anaconda用户组中，这样所有用户都可以使用anaconda程序，且创建的所有虚拟环境都统一存放在/opt/anaconda/envs目录中。

创建用户组：

sudo groupadd anaconda

将/opt/anaconda3所属组设置为anaconda:

sudo chgrp -R anaconda /opt/anaconda3

修改/opt/anaconda3的目录权限：

sudo chmod 770 -R /opt/anaconda3

将需要使用anaconda程序的系统用户添加到anaconda用户组当中：

sudo usermod -a -G anaconda 用户名

5. 卸载anaconda

如果要卸载anaconda可以这么做：

（1）直接删除安装目录/opt/anaconda3

rm -rf /opt/anaconda3

（2）修改环境变量

将~/.bashrc和/etc/profile中的关于anaconda的所有配置删除，然后执行下行代码，使其生效：

source ~/.bashrc

6. 更新conda+安装ipykernel

进行后续操作之前，先更新conda，否则，可能出现下面的异常： Traceback (most recent call last): File "./conda", line 7, in <module> from conda.cli import main ModuleNotFoundError: No module named 'conda' (base) [chb@chb-VMserver bin]$ conda Traceback (most recent call last): File "/opt/anaconda3/bin/conda", line 7, in <module> from conda.cli import main ModuleNotFoundError: No module named 'conda' 使用如下命令进行更新：

conda update conda

安装ipykernel：

conda install ipykernel

7. kernel配置：

配置虚拟环境之前，需要先为每个虚拟环境创建kernel文件：

conda install -n 环境名称 ipykernel

例如为名为nlp的虚拟环境添加kernel文件：conda install -n nlp ipykernel

进入需要添加kernel的Python环境，然后写入配置：

注意，一定要先进入需要添加kernel的Python环境中，不然虽然修改了第7步骤中创建的nlp的kernel文件，但依然使用的是当前所处的Python环境。修改方式如下所示：

conda activate nlp

python -m ipykernel install --user --name nlp --display-name "自然语言处理"

8. 配置jupyter lab

生产加密密码，这个密码适用于登录jupyter lab时使用，增加安全性，后续配置jupyter lab写入配置文献，这里先创建好：

python -c "import IPython; print(IPython.lib.passwd())"

生成jupyter lab配置文件：

jupyter notebook --generate-config

生成的配置文件保存在当前用户的 .jupyter 目录下。例如在root用户下运行则生成配置文件在/root/.jupyter/jupyter_notebook_config.py。

修改生成的配置文件，修改后的内容如下：

c.NotebookApp.allow_remote_access = True # 允许远程访问
c.NotebookApp.ip = '*'    # 允许任意ip访问此服务器
c.NotebookApp.password = 'sha1:xxx:xxx'  # 上一步生成的密文，注意sha1这部分不能少
c.NotebookApp.open_browser = False  # 运行时不打开本机浏览器
c.NotebookApp.allow_root =True   # 允许使用 root 权限运行
c.NotebookApp.port = 8888   # 指定 jupyter notebook 使用的端口
c.ContentsManager.root_dir = '/jupyter' # 指定 ipynb 等文件的保存目录
c.NotebookApp.notebook_dir = '/jupyter'  # 工作目录（项目根目录）

9. 安装nodejs

jupyter中很多功能需要nodejs的支持，例如插件，我们在启动之前先安装好nodejs，避免后续启动话在出现因没有安装nodejs而出现异常。安装nodejs命令如下：

conda install nodejs

10. 启动jupyter

前台运行：

jupyter lab

后台运行：

nohup jupyter lab > /home/username/jupyter/jupyter.log 2>&1 &

11. 插件安装

开启插件，一次点击Settings->Advaned Settings Editor

点击后出现下方页面，点击Extension Manager，将中间的内容复制到右侧，并将enabled的值修改为true，如下图所示：

然后按ctrl + S 保存。

总结