python - 在Windows中安装Jupyter Notebook

Question

我的Python版本是3.6.0，我的操作系统是
视窗。
我想使用命令pip install jupyter安装jupyter笔记本。
但是失败了，我得到了以下错误：

Answer 1

在Windows中运行Jupyter的三种方法

“纯Python”方式

转到python.org，下载并安装最新版本（在撰写本文时为3.5.1），并确保无论安装在哪里，包含python.exe的目录都在系统PATH环境变量中。我喜欢将其安装在C：驱动器的根目录中C:\Python35，因此我的PATH包含该目录。

安装完成后，您将需要创建一个虚拟环境，一个轻便，一次性，隔离的python安装程序，您可以在其中进行实验并安装第3方库，而不会影响“主要”安装。为此，打开一个Powershell窗口，然后输入以下命令（其中“ myenv”是我们要创建的virtualenv的名称，您可以为此使用任何名称）：

PS C:\> python -m venv myenv
PS C:\> myenv\Scripts\activate

然后，让我们安装 jupyter并启动笔记本：

PS C:\> pip install jupyter
PS C:\> jupyter notebook

顺便说一句，如果您收到有关升级pip的警告，请确保使用以下命令进行升级（以防止pip无法就地升级其自己的可执行文件的Windows出现问题）：

PS C:\> python -m pip install --upgrade pip

优点：使用“纯” python，官方工具，并且没有外部依赖项。良好的支持，拥有大量的在线文档和支持社区。

缺点：虽然可以通过pip在Windows上安装许多流行的数据分析或科学python库（包括Pandas和Matplotlib），但有些（例如SciPy）需要C编译器，并且系统上存在第三方C库，因此很难实现在Windows上安装。

是给谁用的？ Python用户对Python本身附带的命令行和工具感到满意。

Python发行版

由于上面提到的在Windows上安装SciPy之类的软件包时遇到的困难，一些商业实体将预打包的Python“发行版”放在一起，其中包含（如果不是全部的话）大多数用于数据分析和/或科学计算的常用库。 。

水蟒是一个很好的选择。下载其适用于Windows的Python 3.5安装程序，运行它，然后在“开始”菜单中将有许多简洁的新工具，包括Jupyter Notebook的条目。单击以启动它，它将在后台启动，并打开您的浏览器进入笔记本控制台。没有比这更容易的了。

优点：最简单，最快的上手方式，可能附带了科学计算项目所需的一切。它附带的任何内容仍可以通过其内置的conda软件包管理器进行安装。

缺点：尽管conda软件包管理器使用conda create命令提供了非常相似的功能，但没有virtualenv支持。依靠商业第三方的支持。

是给谁用的？想要最快，最简单的方法来启动和运行Jupyter笔记本的人（IE，大多数人）。

码头工人

Docker是一个平台，用于在“ containers”或独立的独立进程中运行软件。尽管听起来在概念上与python虚拟环境相似，但Docker容器是一种完全不同的技术，具有极大的灵活性和功能。但是，不要让灵活性，功能和令人困惑的术语让您失望-Docker可以轻松在您的PC上启动和运行，并且相对于Python和 Jupyter具有其自身的一些优势。

要开始使用Windows，请下载Docker Toolbox，其中包含启动和运行所需的工具。如果尚未安装Virtualbox或其他虚拟化平台（ like VMWare Workstation），请运行安装程序并确保选中了Virtualbox安装复选框。

安装后，您将在“开始”菜单中具有“ Docker Quickstart Terminal”快捷方式。双击该快捷方式，它将为您创建第一个Docker引擎并自动设置所需的一切。一旦在终端上看到提示，就可以使用docker run命令运行Docker“映像”，您可以将其视为预打包的软件捆绑包，在运行它们时会自动从Docker Hub下载。 Docker Hub上有很多提供 Jupyter的映像，包括官方的 Jupyter Notebook映像，如果您需要完整的SciPy堆栈，则可以使用Anaconda本身。

要仅在Docker引擎中运行官方 Jupyter Notebook映像，请在Docker Quickstart Terminal中输入以下内容：

$ docker run --rm -it -p 8888:8888 -v "$(pwd):/notebooks" jupyter/notebook

下载所有图像的“图层”后，它将启动。记下终端中列出的IP地址（例如 192.168.99.100），然后将浏览器指向该IP地址 port 8888（例如 http://192.168.99.100:8888），您将看到熟悉的 Jupyter console，其中包括 Python 2和 Python 3内核均可用。

优势：使用Docker的灵活性和强大功能！老实说，关于Docker，我最喜欢的事情之一就是将其视为一个开放的软件分发平台，用于解决难以安装的 SciPy堆栈之类的事情。

缺点：努力利用Docker的灵活性和强大功能！在处理Docker时，要注意很多“陷阱”，例如不可变的容器，数据量，不可思议的命令，以及快速开发的，有时是错误的工具。