Anaconda｜在 Jupyter notebook 中建立、移除虛擬環境

下載好 Anaconda 後，就可以開始在其中的 Jupyter notebook 裡，依照個人需要更新、檢視、建立 kernel 及移除虛擬環境。請注意以下指令都是在Anaconda Prompt下執行的。

更新套件

在開始建立 kernel 前先更新 Anaconda

conda update anaconda

也可以順便更新 Jupyter notebook

conda update jupyter

檢視目前的環境

檢視可用的 Jupyter Kernel

jupyter kernelspec list

檢視可用的虛擬環境

conda env list

建立 Kernel

這邊以我目前所安裝過的為例，分成建立 R、selenium 及 Machine Learning 的環境，這邊的 Machine Learning 是用 Python 去跑，另外新增一個環境是因為內建 Python 是用3.7的版本，而 Machine Learning 相對應的 package 有些還沒跟上到最新版，所以這個環境會使用 Python 3.6 的版本。

建立 R kernel

conda install r-essential

or

conda install -c r r-essentials

建立 selenium kernel

先建立虛擬環境

conda create -n selenium python=3

啟動虛擬環境

conda activate selenium

安裝所需套件

pip install beautifulsoup4 pyquery selenium ipykernel

建立 selenium kernel

python -m ipykernel install --user --name selenium --display-name "selenium"

建立 Machine Learning kernel

step1: 先檢視環境，此時應該會看到 python 的版本是 3.7，但因為有些機器學習的套件還沒支援到 3.7，所以接下來會安裝在 Machine Learning 的虛擬環境安裝 3.6 的版本

conda env list

step2: 啟動虛擬環境

conda activate pyml

step3: 接下來要安裝所需套件，但一個個安裝太慢，所以可以再專案資料夾中新增一個 requirements.txt 文字檔作為安裝套件清單，接著只要讓Anaconda Prompt cd 到 txt 檔所在的資料夾，再輸入 pip install -r requirements.txt 即可

step4: 在已經啟動虛擬環境的情況下建立新的 Jupyter Notebook Kernel

移除 jupyter kernel 跟虛擬環境

移除 jupyter kernel

jupyter kernelspec list

jupyter kernelspec remove mykernel

mykernel 請替換為你要移除的 kernel 名稱

移除虛擬環境

conda env list

conda env remove --name myenv --all

myenv 請替換為你要移除的虛擬環境名稱