Почему не запускается jupiter notebook из anaconda
Перейти к содержимому

Почему не запускается jupiter notebook из anaconda

  • автор:

Не могу запустить Jupyter Notbook

Не могу запустить Jupyter Notbook. C:\Users\Влад\jupyter>jupyter-notebook «jupyter-notebook» не является внутренней или внешней командой, исполняемой программой или пакетным файлом. Устанавливал через pip install jupyter Всё установилось корректно ОС:Windows 10

Отслеживать
задан 7 ноя 2020 в 13:06
vlad kushniruk vlad kushniruk
1 1 1 золотой знак 1 1 серебряный знак 1 1 бронзовый знак
jupyter notebook — раздельно и без дефиса
7 ноя 2020 в 13:11

C:\Users\Влад>jupyter notebook «jupyter» не является внутренней или внешней командой, исполняемой программой или пакетным файлом. C:\Users\Влад>

7 ноя 2020 в 14:16

2 ответа 2

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Проверяем, что пакет дейсвительно установлен в системе

~> pip show jupyter 

Получаем что-то вроде такого вывода, обращаем внимание на Location :

Name: jupyter Version: 1.0.0 Summary: Jupyter metapackage. Install all the Jupyter components in one go. Home-page: http://jupyter.org Author: Jupyter Development Team Author-email: [email protected] License: BSD Location: c:\users\alex\appdata\roaming\python\python39\site-packages Requires: ipywidgets, jupyter-console, nbconvert, ipykernel, notebook, qtconsole Required-by: 

Если все хорошо, то можно запустить Jupyter через команду python -m notebook

Причина, почему он нормально не запускается в том, что в переменную окружение не попал путь до запуска исполняемого файла. Переходим в путь, куда python устанавливает пакеты ( Location из вывода выше). Переходим на директорию выше, там должна быть папка ‘Scripts’, где лежит jupyter.exe .

Чтобы запускать как обычно, добавляем эту папку Scripts в переменные окружения PATH, после должен работать обычный ~> jupyter notebook и ~> jupyter-notebook .

Полный курс Python для начинающих – с нуля до специалиста | Задание 8 из 165

Урок 1.8. Jupyter Notebook не запускается через Anaconda Navigator?

Остались вопросы? Задайте ваш вопрос в сообщество студентов beONmax! Задать вопрос

О курсе Python для начинающих — от новичка до специалиста

  • О курсе. Как проходит обучение по курсу. Чему вы научитесь 04:19

1. Введение в Python

  • 1.1 Почему Python? 04:24
  • 1.2 Python с технической точки зрения 07:26
  • 1.3 Python 2 vs Python 3 03:04
  • 1.4 Стандартная библиотека 03:35
  • 1.5 Редакторы кода для Python 04:42
  • 1.6 Инсталлируем дистрибутив Anaconda 04:06
  • 1.7 Введение в Anaconda 08:40

2. Основы Python

  • 2.1 Обзор основных типов данных 07:31
  • 2.2 Числа и элементарная математика 07:58
  • 2.3 Переменные 06:19
  • 2.4 bool и None 07:23
  • 2.5 Тип string 20:59
  • 2.6 Функции string 23:45
  • 2.7 Форматирование строк 09:42
  • 2.8 Операторы сравнения 12:59
  • 2.9 Операции над файлами 23:12
  • 2.10 Строки и байты: str, bytes, bytearray 17:57
  • 2.11 Тестирование 00:15
  • 2.11 Тестирование 00:15
  • 2.11 Тестирование 00:15
  • 2.11 Тестирование 00:15
  • 2.11 Тестирование 00:15
  • 2.12 Практическое задание «Основы»: Элементарная арифметика 01:00
  • 2.12 Практическое задание «Основы»: Элементарная арифметика — Решение 01:00
  • 2.13 Практическое задание «Основы»: Объявление переменных 01:00
  • 2.13 Практическое задание «Основы»: Объявление переменных — Решение 01:00
  • 2.14 Практическое задание «Основы»: Работа со строками 01:00
  • 2.14 Практическое задание «Основы»: Работа со строками — Решение 05:00
  • 2.15 Практическое задание «Основы — 2» 01:00
  • 2.15 Практическое задание «Основы — 2» — Решение 10:55

3. Коллекции, циклы и логика в Python

  • 3.1 list — список 15:52
  • 3.2 dict — словарь 17:14
  • 3.3 OrderedDict vs dict 08:32
  • 3.4 tuple — кортеж 06:12
  • 3.5 namedtuple — именованные кортежи 07:46
  • 3.6 Логика с условиями 08:18
  • 3.7 set — множество 18:02
  • 3.8 Цикл for 17:27
  • 3.9 list comprehension 17:34
  • 3.10 Цикл while, continue, break 07:22
  • 3.11 Практическое задание «Циклы» 01:00
  • 3.11 Практическое задание «Циклы» — Решение 04:55
  • 3.12 Практическое задание «Циклы — 2» 01:00
  • 3.12 Практическое задание «Циклы — 2» — Решение 13:24
  • 3.13 Практическое задание «Циклы. Определяем Flush» 01:00
  • 3.13 Практическое задание «Циклы. Определяем Flush» — Решение 15:01
  • 3.14 Практическое задание «Циклы. Палиндром» 01:00
  • 3.14 Практическое задание «Циклы. Палиндром» — Решение 05:42
  • 3.15 Практическое задание «Игра Угадай число» 01:00
  • 3.15 Практическое задание «Игра Угадай число» — Решение 07:45
  • 3.16 Практическое задание «Игра Камень-ножницы-бумага» 01:00
  • 3.16 Практическое задание «Игра Камень-ножницы-бумага» — Решение 09:37
  • 3.17 Тестирование 00:15
  • 3.17 Тестирование 00:15
  • 3.17 Тестирование 00:15
  • 3.17 Тестирование 00:15
  • 3.17 Тестирование 00:15
  • 3.17 Тестирование 00:15

4. Функции и модули

  • 4.1 Помощь по функциям 04:27
  • 4.2 Встроенные функции 21:40
  • 4.3 Основы функций 20:36
  • 4.4 Лямбды 15:42
  • 4.5 Вложенные функции и область видимости переменных 12:19
  • 4.6 Декораторы 16:30
  • 4.7 Декоратор @wraps 06:30
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.8 Тестирование 00:15
  • 4.9 Практическое задание «Функции» 01:00
  • 4.9 Практическое задание «Функции» — Решение 15:35
  • 4.10 Практическое задание «Игра В палочки» 01:00
  • 4.10 Практическое задание «Игра В палочки» — Решение 12:52

5. Ошибки и исключения. Автоматизированные тесты

  • 5.1 Основы обработки ошибок 23:00
  • 5.2 Выброс исключений. Кастомные типы исключений 12:10
  • 5.3 Основы юнит-тестирования 10:04
  • 5.4 Тестирование 00:15
  • 5.4 Тестирование 00:15
  • 5.4 Тестирование 00:15
  • 5.4 Тестирование 00:15
  • 5.4 Тестирование 00:15

6. ООП в Python

  • 6.1 Основы классов 11:52
  • 6.2 Атрибуты и методы 07:43
  • 6.3 Константы. Защищённые и приватные атрибуты. Свойства 23:05
  • 6.4 Статические методы — @staticmethod, @classmethod 22:27
  • 6.5 Наследование и полиморфизм 16:08
  • 6.6 Множественное наследование 17:45
  • 6.7 Миксины 11:34
  • 6.8 Абстрактный класс и модуль ABC 11:00
  • 6.9 Магические методы 05:05
  • 6.10 Практическое задание «Классы» 01:00
  • 6.10 Практическое задание «Классы» — Решение 13:14
  • 6.11 Практическое задание «Классы — 2» 01:00
  • 6.11 Практическое задание «Классы — 2» — Решение 17:55
  • 6.12 Практическое задание «Игра Крестики-нолики» 01:00
  • 6.12 Практическое задание «Игра Крестики-нолики» — Решение 12:39
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15
  • 6.13 Тестирование 00:15

7. Модули и пакеты

  • 7.1 PyPi и Pip 04:30
  • 7.2 Модули и пакеты 12:29
  • 7.3 Ещё раз о __name__ и __main__ 06:34
  • 7.4 Тестирование 00:15
  • 7.4 Тестирование 00:15
  • 7.4 Тестирование 00:15
  • 7.4 Тестирование 00:15

8. Дополнительно

  • 8.1 Отладка 07:36
  • 8.2 Реализуем Stack 09:22
  • 8.3 datetime — даты и время 20:07
  • 8.4 Singleton Design Pattern: __new__ and __init__ 12:29
  • 8.5 Pickle — консервирование 10:55
  • 8.6 repr and str, eq and ne, eval 16:27
  • 8.7 Deep copy vs Shallow copy 19:19
  • 8.8 Enum — перечисления 12:07
  • 8.9 Работаем с JSON 27:51
  • 8.10 Генераторы 17:44
  • 8.11 Модуль intertools 44:08
  • 8.12 Интроспекция 10:43
  • 8.13 Модуль requests 25:47
  • 8.14 Управление памятью 11:58
  • 8.15 Тестирование 00:15
  • 8.15 Тестирование 00:15
  • 8.15 Тестирование 00:15
  • 8.15 Тестирование 00:15

9. Движемся дальше

  • 9.1 Введение в Линтеры 13:10
  • 9.2 Установка «системного» Python 04:51
  • 9.3 Виртуальное окружение 11:56
  • 9.4 Установка PyCharm 08:37
  • 9.5 Создаём проект в PyCharm 04:57
  • 9.6 Refactoring, Quick Fixes, Debugging в PyCharm 14:27
  • 9.7 Type Hints 18:55
  • 9.8 Введение в dataclasses 07:06

10. Что нового в Python 3.8

  • 10.1 Обзор нововведений 13:20
  • 10.2 Устанавливаем Python 3.8 и создаём проект 01:44
  • 10.3 Walrus-оператор 10:32
  • 10.4 Навязывание позиционных аргументов 16:52
  • 10.5 Улучшения в системе type hints 22:06
  • 10.6 Перегрузка с @overload 08:54
  • 10.7 Duck Typing и протоколы 08:28
  • 10.8 Упрощённый вывод значений в интерполированных строках 05:48

11. Финальная практика

  • 11.1 Практическое задание 01:00
  • 11.1 Практическое задание — Решение 16:02
  • 11.2 Практическое задание «Пагинация» 01:00
  • 11.2 Практическое задание «Пагинация» — Решение 14:19
  • 11.3 Практическое задание «Парсинг римских чисел» 01:00
  • 11.3 Практическое задание «Парсинг римских чисел» — Решение 07:46
  • 11.4 Практическое задание «Игра Виселица» 01:00
  • 11.4 Практическое задание «Игра Виселица» — Решение 32:55
  • 11.5 Практическое задание «Игра Верю-не-верю (истина или ложь)» 01:00
  • 11.5 Практическое задание «Игра Верю-не-верю (истина или ложь)» — Решение 31:17

Завершение курса — Получение Сертификата

  • Онлайн курсы программирования и создания сайтов с нуля. Обучение основам разработки и веб-программирования для начинающих. Включайся!
  • О проекте
  • Связаться с нами
  • Политика конфиденциальности
  • Условия использования
  • Цены и оплата
  • Все курсы
  • Профессии
  • Блог
  • Вопросы-ответы
  • Отзывы
  • Партнерская программа
  • HTML / CSS
  • ВЕБ-разработчик — с нуля до результата!
  • Верстальщик сайтов — HTML, CSS, Bootstrap, JavaScript
  • JavaScript — полный курс с нуля до результата!
  • PHP / MySQL
  • Полный курс Python для начинающих – с нуля до специалиста
  • WordPress – с нуля до Профи!
  • МЕГАКУРС по рекламе: Яндекс Директ, Google Реклама, ВКонтакте, Facebook+Instagram
  • Полный курс Android + Java для начинающих
  • SQL и PostgreSQL для начинающих
  • Программирование на C# – от новичка до специалиста
  • Веб Дизайн в Figma. Основы Ui Ux дизайна на практике
  • Основы HTML/CSS — верстка сайтов с нуля
  • Django 3 — Full Stack разработка веб сайтов на Python
  • BOOTSTRAP
  • Photoshop для начинающих Веб-дизайнеров
  • Adobe Illustrator с нуля – основы дизайна для начинающих
  • Программирование на Java с нуля
  • React с нуля для начинающих + 3 проекта в портфолио!
  • Настройка рекламы и продвижение Facebook+Instagram
  • Настройка таргетированной рекламы и продвижение ВКонтакте
  • Настройка рекламы Яндекс Директ — продвижение сайтов
  • Настройка рекламы Google — продвижение сайтов
  • Практический JavaScript — продвинутый уровень
  • Полный курс Python – продвинутый уровень + SQL
  • Алгоритмы и структуры данных от А до Я
  • Посадка верстки и создание тем на CMS WordPress
  • Программирование на Java с нуля — Уровень 2 + 10 собеседований
  • Android разработчик – профессиональный уровень (Kotlin)
  • Инструменты Веб-разработчика
  • GIT. Управление версиями для разработчиков
  • React JS для начинающих + Redux
  • Adobe Illustrator с нуля – Уровень 2 – продвинутая практика
  • Figma для Веб дизайнера — с нуля до профессионала
  • Веб Дизайн в Figma 2022 Продвинутый уровень. Создание Ui Kit
  • WordPress – Быстрый старт!
  • Шаблоны проектирования на Python
  • Kotlin — Быстрый старт!
  • Создание административной панели на React JS + PHP
  • Linux / GIT
  • JavaScript / jQuery
  • CodeIgniter
  • Шаблонизатор Pug/jade — современный ускоритель для HTML

2024 © beONmax.com — All rights reserved.

Jupyter Notebook

Программа Jupyter Notebook — это локальная программа, которая открывается в браузере и позволяет интерактивно исполнять код на Питоне, записанный в последовательности ячеек.

интерфейс jupyter notebook

Облачной версией Jupyter Notobook является программа Google Colab, которой мы уже давно пользуемся на курсах машинного обучения. Если вы проходили мои занятия, то в работе с этой программой для вас не будет почти ничего нового.

Содержание занятия

  • Как установить Jupyter Notebook
    • Anaconda
    • Установка дистрибутива Anaconda на Windows
    • Как запустить Jupyter Notebook
    • Код на Python
    • Установка новых пакетов
    • Два Питона на одном компьютере
    • Markdown в Jupyter Notebook
    • Формулы на LaTeX
    • Программирование на R
    • Conda
    • Anaconda Prompt
    • Anaconda Navigator
    • JupyterLab
    • Вопросы для закрепления
    • Ответы на вопросы

    Как установить Jupyter Notebook

    Способ 1. Если на вашем компьютере уже установлен Питон, то установить Jupyter Notebook можно через менеджер пакетов pip.

    Способ 2 (рекомендуется). Кроме того, Jupyter Notebook входит в дистрибутив Питона под названием Anaconda.

    На сегодняшнем занятии мы рассмотрим именно второй вариант установки.

    Anaconda

    Anaconda — это дистрибутив Питона и репозиторий пакетов, специально предназначенных для анализа данных и машинного обучения.

    Основу дистрибутива Anaconda составляет система управления пакетами и окружениями conda.

    Conda можно управлять двумя способами, а именно через Anaconda Prompt — программу, аналогичную командной строке Windows, или через Anaconda Navigator — понятный графический интерфейс.

    Кроме того, в дистрибутив Anaconda входит несколько полезных программ:

    • Jupyter Notebook и JupyterLab — это программы, позволяющие исполнять код на Питоне (и, как мы увидим, на других языках) и обрабатывать данные.
    • Spyder и PyCharm представляют собой так называемую интегрированную среду разработки (Integrated Development Environment, IDE). IDE — это редактор кода наподобие программы Atom или Sublime Text с дополнительными возможностями автодополнения, компиляции и интерпретации, анализа ошибок, отладки (debugging), подключения к базам данных и др.
    • RStudio — интегрированная среда разработки для программирования на R.

    На схеме структура Anaconda выглядит следующим образом:

    компоненты Anaconda

    Установка дистрибутива Anaconda на Windows

    Шаг 1. Скачайте Anaconda⧉ с официального сайта.

    Шаг 2. Запустите установщик.

    На одном из шагов установки вам предложат поставить две галочки, в частности (1) добавить Anaconda в переменную path и (2) сделать дистрибутив Anaconda версией, которую Windows обнаруживает по умолчанию.

    установка дистрибутива Anaconda

    Не отмечайте ни один из пунктов!

    Так вы сможете использовать два дистрибутива Питона, первый дистрибутив мы установили на прошлом занятии, второй — сейчас.

    Как запустить Jupyter Notebook

    После того как вы скачали и установили Anaconda, можно переходить к запуску ноутбука.

    Шаг 1. Откройте Anaconda Navidator

    Открыть Anaconda Navigator можно двумя способами.

    Способ 1. Запуск из меню «Пуск». Просто перейдите в меню «Пуск» и выберите Anaconda Navigator.

    как открыть Anaconda Navigator

    Способ 2. Запуск через Anaconda Prompt. Также из меню «Пуск» откройте терминал Anaconda Prompt.

    как открыть Anaconda Navigator через Anaconda Prompt

    Введите команду anaconda-navigator .

    команда anaconda-navigator в Anaconda Prompt

    В результате должно появиться вот такое окно.

    интерфейс Anaconda Navigator

    Шаг 2. Откройте Jupyter Notebook

    Теперь выберите Jupyter Notebook и нажмите Launch («Запустить»).

    запуск Jupyter Notebook через Anaconda Navigator

    Замечу, что Jupyter Notebook можно открыть не только из Anaconda Navigator, но и через меню «Пуск», а также введя в терминале Anaconda Prompt команду jupyter-notebook .

    В результате должен запуститься локальный сервер, и в браузере откроется перечень папок вашего компьютера.

    список директорий при запуске Anaconda Navigator

    Шаг 3. Выберите папку и создайте ноутбук

    Выберите папку, в которой хотите создать ноутбук. В моем случае я выберу Рабочий стол (Desktop).

    Теперь в правом верхнем углу нажмите New → Python 3.

    создание Jupyter Notebook с ядром на Питоне

    Мы готовы писать и исполнять код точно также, как мы это делаем в Google Colab.

    ячейка с кодом Jupyter Notebook

    Импортируем библиотеку Numpy и создадим массив.

    импорт библиотеки Numpy в Jupyter Notebook

    Шаг 4. Сохраните ноутбук и закройте Jupyter Notebook

    Переименуйте ноутбук в mynotebook (для этого, как и в Google Colab, отредактируйте само название непосредственно в окне ноутбука). Сохранить файл можно через File → Save and Checkpoint.

    сохранение ноутбука

    Обратите внимание, помимо файла mynotebook.ipynb, Jupyter Notebook создал скрытую папку .ipynb_checkpoints. В ней хранятся файлы, которые позволяют вернуться к предыдущей сохраненной версии ноутбука (предыдущему check point). Сделать это можно, нажав File → Revert to Checkpoint и выбрав дату и время предыдущей сохраненной версии кода.

    Когда вы закончили работу, закройте вкладку с ноутбуком. Остается прервать работу локального сервера, нажав Quit в правом верхнем углу.

    остановка локального сервера Jupyter Notebook

    Особенности работы

    Давайте подробнее поговорим про возможности Jupyter Notebook. Снова запустим только что созданный ноутбук любым удобным способом.

    Код на Python

    В целом мы пишем обычный код на Питоне.

    Вкладка Cell

    Для управления запуском или исполнением ячеек можно использовать вкладку Cell.

    вкладка Cell программы Jupyter Notebook

    Здесь мы можем, в частности:

    • Запускать ячейку и оставаться в ней же через Run Cells
    • Исполнять все ячейки в ноутбуке, выбрав Run All
    • Исполнять все ячейки выше (Run All Above) или ниже текущей (Run All Below)
    • Очистить вывод ячеек, нажав All Output → Clear
    Вкладка Kernel

    Командами вкладки Kernel мы управляем ядром (kernel) или вычислительным «движком» ноутбука.

    вкладка Kernel программы Jupyter Notebook

    В этой вкладке мы можем, в частности:

    • Прервать исполнение ячейки командой Interrupt. Это бывает полезно, если, например, исполнение кода занимает слишком много времени или в коде есть ошибка и исполнение кода не прервется самостоятельно.
    • Перезапустить kernel можно командой Restart. Кроме того, можно
      • очистить вывод (Restart & Clear Output) и
      • заново запустить все ячейки (Restart & Run All)

      Несколько слов про то, что такое ядро и как в целом функционирует Jupyter Notebook.

      схема Jupyter Notebook: пользователь, браузер, сервер, ядро, файл

      Пользователь взаимодействует с ноутбуком через браузер. Браузер в свою очередь отправляет запросы на сервер. Функция сервера заключается в том, чтобы загружать ноутбук и сохранять внесенные изменения в формате JSON с расширением .ipynb. Одновременно, сервер обращается к ядру в тот момент, когда необходимо обработать код на каком-либо языке (например, на Питоне).

      Такое «разделение труда» между браузером, сервером и ядром позволяет во-первых, запускать Jupyter Notebook в любой операционной системе, во-вторых, в одной программе исполнять код на нескольких языках, и в-третьих, сохранять результат в файлах одного и того же формата.

      Возможность программирования на нескольких языках (а значит использование нескольких ядер) мы изучим чуть позже, а пока посмотрим как устанавливать новые пакеты для Питона внутри Jupyter Notebook.

      Установка новых пакетов

      Установить новые пакеты в Anaconda можно непосредственно в ячейке, введя !pip install . Например, попробуем установить Numpy.

      установка пакетов внутри Jupyter Notebook

      Система сообщила нам, что такой пакет уже установлен. Более того, мы видим путь к папке внутри дистрибутива Anaconda, в которой Jupyter «нашел» Numpy.

      При подготовке этого занятия я использовал два компьютера, поэтому имя пользователя на скриншотах указано как user или dmvma. На вашем компьютере при указании пути к файлу используйте ваше имя пользователя.

      В последующих разделах мы рассмотрим дополнительные возможности по установке пакетов через Anaconda Prompt и Anaconda Navigator.

      По ссылке ниже вы можете скачать код, который мы создали в Jupyter Notebook.

      Два Питона на одном компьютере

      Обращу ваше внимание, что на данный момент на моем компьютере (как и у вас, если вы проделали шаги прошлого занятия) установлено два Питона, один с сайта www.python.org⧉, второй — в составе дистрибутива Anaconda.

      Посмотреть на установленные на компьютеры «Питоны» можно, набрав команду where python в Anaconda Prompt.

      команда where python в Anaconda Prompt

      Указав полный или абсолютный путь (absolute path) к каждому из файлов python.exe, мы можем в интерактивном режиме исполнять код на версии 3.8 (установили с www.python.org) и на версии 3.10 (установили в составе Anaconda). При запуске файла python.exe из папки WindowsApps система предложит установить Питон из Microsoft Store.

      В этом смысле нужно быть аккуратным и понимать, какой именно Питон вы используете и куда устанавливаете очередной пакет.

      В нашем случае мы настроили работу так, чтобы устанавливать библиотеки для Питона с www.python.org через командную строку Windows, и устанавливать пакеты в Анаконду через Anaconda Prompt.

      Убедиться в этом можно, проверив версии Питона через python —version в обеих программах.

      команда python --version в командной строке Windows и Anaconda Prompt

      Теперь попробуйте ввести в них команду pip list и сравнить установленные библиотеки.

      Markdown в Jupyter Notebook

      Вернемся к Jupyter Notebook. Помимо ячеек с кодом, можно использовать текстовые ячейки, в которых поддерживается язык разметки Markdown. Мы уже коротко рассмотрели этот язык на прошлом занятии, когда создавали пакет на Питоне.

      По большому счету, с помощью несложных команд Markdown, вы говорите Jupyter как отформатировать ту или иную часть текста.

      Рассмотрим несколько основных возможностей форматирования (для удобстства и в силу практически полного совпадения два последующих раздела приведены в ноутбуке Google Colab).

      Заголовки

      Заголовки создаются с помощью символа решетки.

      Jupyter notebook не запускается из Anaconda Navigator

      Я работаю на MacBook Pro 10.12.6. Я скачал последнюю версию Anaconda 5.2, с версией Python 3.6. Я могу запустить Jupyter Notebook из командной строки без проблем, но он не работает из Anaconda Navigator. У меня есть Jupyter Notebook версии 5.6.0 в Navigator. Как мне заставить его работать? python macos anaconda jupyter-notebook navigator

      Поделиться Источник 12 сентября 2018 в 17:52

      9 ответов

      У меня была та же проблема на компьютере. Проблема заключалась в том, что при обновлении блокнота отсутствовал определенный файл. Пожалуйста, проверьте следующий файл в папке: /Users/your-name/.anaconda/navigator/scripts/notebook.sh и соответствующие файлы вывода и ошибки, называемые чем-то вроде *out.txt и *err.txt . Скрипт notebook.sh должен выглядеть так:

      #!/usr/bin/env bash source /Users/your-name/anaconda3/bin/activate /Users/your-name/anaconda3 open /Users/your-name/anaconda3/bin/jupyter_mac.command >/Users/your-name/.anaconda/navigator/scripts/notebook-out-1.txt 2>/Users/your-name/.anaconda/navigator/scripts/notebook-err-1.txt 

      Сообщение об ошибке говорит, что файл jupyter_mac.command не существует. Поэтому блокнот не запускался. Чтобы исправить это, просто создайте этот файл, jupyter_mac.command в папке /Users/your-name/anaconda3/bin/ . Файл выглядит следующим простым скриптом:

      #!/usr/bin/env bash DIR=$(dirname $0) $DIR/jupyter-notebook 

      После сохранения этого файла, вам может потребоваться дать ему исполняемое разрешение с помощью команды chmod +x . Вуаля! Это готово.

      Поделиться 02 октября 2019 в 21:52
      Запустите его из командной строки / терминала в командной строке типа jupyter notebook.
      Поделиться 16 сентября 2021 в 08:11

      Я столкнулся с похожей проблемой при запуске Anaconda на CentOS 7. Основной причиной было то, что Anaconda была запущена как пользователь root. Я создал пользователя ОС для установки Anaconda. С тех пор я могу запустить Jupyter Notebook (Да, я знаю, что это очень простая лучшая практика) 🙂

      Поделиться 10 января 2020 в 09:12

      • У меня было то же поведение, что и у Марка в комментариях выше (она запускалась бы из среды, но не из домашней страницы).
      • Нажатие на запуск фактически запустило блокнот, это просто не заставляло открывать окно браузера; переход по http://localhost:8888/tree после этого заставил меня к этому.

      Здесь есть дальнейшее обсуждение вопроса (по крайней мере, того, который у меня был):

      • Ранее у меня были проблемы с обновлением JupyterLab до 1.02, что мне удалось сделать, но, возможно, что-то в этом процессе привело к этой проблеме.

      Поделиться 22 августа 2019 в 10:28

      Вам просто нужно найти правильную версию Anaconda, на мой взгляд. Для меня это хорошо работает, когда я скачал предыдущую версию, я также столкнулся с той же проблемой. Затем я мог запустить jupyter из самого навигатора.

      Поделиться 29 июня 2021 в 17:40

      Когда я установил Anaconda, я столкнулся с похожей проблемой. Jupyter notebook не запускался из Anaconda. Я искал в Google и попробовал каждый совет, но ничего не сработало, пока не выяснил, что Jupyter notebook работает на localhost, и у меня уже есть XAMPP. Я использую xampp как localhost для тестирования своих веб-страниц. Я полностью удалил xampp. Перезапустил компьютер, запустил Anaconda и запустил jupyter notebook. Вуаля, теперь он работает. Теперь, когда я установил Docker, я столкнулся с похожей проблемой. Тогда я сделал то же самое. Удалил Anaconda для запуска Docker. Было бы мое удовольствие, если бы это решило чью-либо проблему.

      Поделиться 03 апреля 2021 в 14:50

      У вас есть более одной версии Python на вашем компьютере, поэтому вам следует настроить виртуальные среды для каждой версии Python. Это очень просто сделать с помощью Anaconda. Инструкции приведены здесь и здесь. После создания виртуальных сред вы откроете Anaconda-Navigator. После открытия Navigator вы увидите следующую панель с выдвижным меню (как показано на изображении).

      Anaconda-Navigator Window

      Из этого выдвижного меню выберите одну из ваших виртуальных сред и попробуйте запустить Jupyter снова.

      Поделиться 12 сентября 2018 в 22:58

      • Запустите Navigator в режиме администратора (Щелкните правой кнопкой мыши на ярлыке -> Больше -> Запустите от имени администратора)
      • Обновите Jupyterlab до другой версии и обновите его снова (в основном, переустановив)

      Первая решила мою проблему.

      Поделиться 25 августа 2021 в 04:02

      У меня был установлен пользовательский путь в качестве базового пути для папки запуска jupyter notebook. Во время выполнения резервной копии я удалил эту папку. Это привело к сбою Jupyter notebook и JupyterLab при запуске. Это работало нормально после того, как я исправил этот путь.

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *