Python的多版本、多虚拟环境共存(jupyter篇)

### 创建和配置适用于 Jupyter Notebook 的 Python 3.9 虚拟环境 为了在 Jupyter Notebook 中使用 Python 3.9 创建并配置虚拟环境，需遵循一系列特定操作来确保新环境能被识别和支持。 #### 查看现有 Conda 环境 首先确认现有的 Anaconda 或 Miniconda 安装状态以及已有的工作环境列表。这一步骤有助于了解当前系统的设置情况[^1]。 ```bash conda env list ``` #### 创建新的 Conda 环境 通过 `conda` 命令行工具创建一个新的基于 Python 3.9 的虚拟环境： ```bash conda create -n py39_env python=3.9 ``` 此命令将在用户的本地环境中建立一个名为 `py39_env` 的全新隔离空间，并设定其默认使用的 Python 解释器版本为 3.9[^2]。 #### 激活新建的 Conda 环境 一旦完成上述步骤，则需要切换至刚创建好的环境中去继续后续的操作： ```bash conda activate py39_env ``` 此时终端提示符前应显示出 `(py39_env)` 字样，表明现在处于该特定的工作区内[^4]。 #### 安装必要的 Kernel 支持库 为了让 Jupyter Notebook 可以识别到这个新的 Python 版本及其关联的软件包集合，在激活后的环境中执行如下指令安装 `ipykernel` 和其他依赖项： ```bash pip install ipykernel ipython ``` 这些组件允许 Jupyter 应用程序与不同的编程语言交互，特别是对于多版本共存的情况非常有用。 #### 将新环境注册给 Jupyter Notebook 最后一步是要把刚才准备完毕的新环境加入到 Jupyter Notebook 所支持的语言选项里边儿。为此，输入下面这条语句即可实现目标： ```bash python -m ipykernel install --user --name=py39_env --display-name "Python 3.9" ``` 这里的关键在于正确指定了两个参数：一个是内部名称 (`--name`)；另一个则是用户界面上显示的名字 (`--display-name`)。 经过以上几个环节之后，重启 Jupyter Notebook 服务端口，应该就能看到新增加的那个带有 “Python 3.9” 标签的选择框了。