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摘要：所以，應(yīng)該直接了當(dāng)?shù)陌惭b，其中也會自動安裝上，作為其運行的。這只是一開始，之后還有里各種找不到外部安裝的的情況。終于，意識到這些方法都是錯誤的思路。這才知道原來是無法識別。
為什么要用IPython/Jupyter?
python里面調(diào)試確實有點煩惱，尤其是在vim里，想要嘗試一些簡單的編碼問題，實在是有點麻煩，不想到命令行模式一行一行執(zhí)行，也不想再新建一個文件測試一個簡單的功能。
而且就是不管這些，測試一個簡單的功能如學(xué)習(xí)語法、測試編碼、測試新學(xué)習(xí)的包等，在IDE里面測試，看不到每個部分的output效果（除非自己手動去命令行里復(fù)制或截屏），在命令行里測試，則沒法輕松撤銷前面的代碼。。。。
所以這時候才想到好像前陣子看到y(tǒng)outube視頻里別人用IPython，是那種又能輕松編輯又能為每部分顯示output效果，還能在旁做markdown筆記的東西。
出于這個想法，搜到了這篇知乎回答，看到了不少有意思的東西，感覺又展開了一個嶄新的領(lǐng)域，python的視界豁然開朗。
這篇文章極好的解釋了IPython的入門用法，相當(dāng)酷！我怎么竟然這么久都不知道這種東西的存在？
據(jù)說一開始IPython是作為IPython shell的存在，后來Jupyter融合了它，又把自己和IPython上獨立出來，做成了網(wǎng)頁版的Jupyter Notebook這樣的東西。Jupyter強大的特性，加上和各種數(shù)據(jù)研究庫的緊密結(jié)合，真讓人不能忽視它的存在了。
IPython的安裝方法，簡單地pip install ipython即可。
但是，想到IPython本身一個shell，讓我想起了我自己用的shell是zsh，讓我把zsh切換到別的shell里面去，還真有點不喜歡。。這可能是個stylish issue吧。
所以，應(yīng)該直接了當(dāng)?shù)陌惭bjupyter，其中也會自動安裝上IPython shell，作為其運行的Kernel。
~只安裝Jupyter本身的話，很簡單：python -m pip install jupyter。不過根據(jù)官方文檔，強烈建議安裝Jupyter的Anaconda發(fā)行版，像大禮包一樣的自動安裝python+Jupyter Notebook+一系列數(shù)據(jù)研究庫。因為本來就是要研究機器學(xué)習(xí)等一系列數(shù)據(jù)研究的，所以Anaconda正合適。這個我覺得再好不過了，所以直接跳到Anaconda頁面去看安裝方法。然后看到，Anaconda安裝方法是不能簡單apt-get或brew或pip install的，500M左右的大小，需要下載后啟動圖形安裝工具或shell腳本安裝（.sh文件本身就500M，而且安裝分為Python 3和Python 2的兩種方式。~
然后就會發(fā)現(xiàn)：Anaconda誰裝誰后悔！
Anaconda體積龐大，軟件管理看起來一體化簡單，實際上在處理一些Bug和自定義設(shè)置的情況下非常不好定位。我在Mac上初次安裝Anaconda大禮包后，連簡單的jupyter notebooke這樣的命令都執(zhí)行不了，詳盡了辦法最后才用直接指定路徑的方式運行。這只是一開始，之后還有notebook里各種找不到外部安裝的python package的情況。
所以還是別圖便宜，手動安裝一步一步來吧。一鍵安裝很多時候都沒那么好。
試了下手動安裝的方法，pip install jupyter，或者官方的python -m pip install jupyter，都會發(fā)生jupyter: command not found找不到命令。參考了數(shù)十篇網(wǎng)絡(luò)上中英文文章，都沒有解決。常說的直接引用~/.local/bin這個位置的 jupyter也不行（沒有）。
終于，意識到這些方法都是錯誤的思路。
不管官網(wǎng)怎么推薦Anaconda，網(wǎng)絡(luò)上各種簡單解說，總之Anaconda或pip install jupyter都很容易引發(fā)巨大的問題。由于jupyter的性質(zhì)：它是調(diào)用python內(nèi)核的東西，用系統(tǒng)python還是用自己的python，這都是很敏感很麻煩的問題。用系統(tǒng)的python很容易識別不到或者被別的程序修改導(dǎo)致bug，用自己的python會導(dǎo)致別的地方安裝的package在jupyter里識別不了。
所以：
參考了這篇的思路，正確的方法是在virtualenv虛擬環(huán)境下，絕對安全封閉的環(huán)境下用pip安裝jupyter。這樣的話，第一，不需要sudo pip這樣敏感的東西去安裝jupyter這么復(fù)雜的工具；第二，也保證了jupyter不會搞亂其它東西。
然后，二話不說，在已有virtualenv的情況下，在某個文件夾里建立虛擬環(huán)境，并啟動虛擬環(huán)境。然后簡單一句pip install jupyter，完成安裝。
安裝完成后jupyter notebook，完美運行！
# for Python2 $ pip install jupyter # for Python3 $ pip3 install jupyter
這樣的話，即使以后要在jupyter里各種安裝插件、各種配置新kernel等，都不用害怕了，因為再怎么玩弄，也出不去這個圈。
話說回來，實際上你也沒什么需要在全系統(tǒng)配置jupyter的必要，在某個文件夾玩就足夠足夠的了。
何必呢？
用命令行啟動很簡單，在某個工作目錄，輸入：
$ jupyter notebook
這樣就能以這個目錄打開一個http://localhost:8889/tree的網(wǎng)頁，一切都在這個網(wǎng)頁里操作。
正確的啟動Jupyter正確的方式，實際上是在Virtualenv虛擬環(huán)境下啟動，可以隨意安裝各種包，適配各種Python版本環(huán)境：
# 啟動Virtualenv $ source ~/PATH-TO-VENV/activate # 啟動Jupyter (venv)$ jupyter notebook添加Python3 Kernel
參考：Jupyter增加內(nèi)核
默認(rèn)的只有Python2 Kernel，所以只能建立Python2的筆記。
要添加也很簡單。
強烈建議在Python3的Virtualenv虛擬環(huán)境下實現(xiàn)！！！
# 啟動Virtualenv $ source ~/PATH-TO-VENV/activate # 在Python3的虛擬環(huán)境下安裝Kernel (venv3)$ pip3 install ipykernel # 將Kernel添加進Jupyter筆記選項中 (venv3)$ python -m ipykernel install
啟動Jupyter notebook后，就會看到Kernel里面多了Python3了：
總是報command not found jupyter錯誤，說沒有這個命令。一開始還以為是zsh的問題，可是切換到bash也一樣。
照著網(wǎng)上攻略在.zshrc里改也沒用，在.bash_profile里改也沒用。
然后發(fā)現(xiàn)，在Mac自帶的Terminal.app中就可以正常打開，不需要改任何配置。
這才知道原來是iTerm2無法識別。于是在Terminal.app中用which命令查看jupyter命令的所在處，看到它位于/Users/我的用戶名/anaconda2/bin/jupyter這個地方。
于是直接在~/.zshrc中加入alias：
$ alias jupyter="/Users/我的用戶名/anaconda2/bin/jupyter"
重啟iTerm2，好用！
但是，iTerm2中的bash還是不能訪問，用同樣的方法也不行。暫時沒找到解決方法。
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