机器学习与数学原理的必备宝典——jupyter lab的可视化调试安装

jupyter调试的重要性

• 说明
• 一、开始安装python
• 二、安装jupyter（jupyterlab也会同时安装）
  *
• 打开jupyter看看安装成功没有
• 三、正式安装jupyterlab可视化调试器
  *
• 没有conda，只有pip的安装。
• 四、进行简单的测试
• 五、（新增加内容：jupyter 报错：连接服务器失败）
  *
• 以下提供了三种解决办法（后面发现不断的退出进入更管用）
• 第三种办法(更新日期：2023.03.10)

说明

前言：我会使用一个全新的环境（windows10的虚拟机，里面就是刚刚装的系统）进行安装。
在此说明一下：安装jupyter是不需要特意跑去安装什么Anaconda的（本人亲试有效）。我还亲自去自己安装Anaconda这个东西（在此之前我已经安装过python3.9版本了，但是环境变量不能同时使用两个python版本，一个Anaconda自带的，一个我自己安装的），然后是安装了Anaconda又进行卸载，因为在安装的调试环境的时候一直报错。不要担心，只要你拥有pyhthon的环境，什么都会有的。
耐心一点看完，安装完python的可以直接跳到第三部分观看（没有安装Anaconda的直接可以跳到第三部分的相应小结观看）。希望对你们有帮助！有不对的地方，请指正。

一、开始安装python

下载地址： python官网链接.

我下的是python3.9.9的版本（为什么呢？图个吉利彩头😄️）

你可以安装其他的版本，根据自己的喜好。
记得勾选以下的将python添加到环境变量，如果没有勾选的话，就要自己将python添加到环境变量：

cmd打开控制台输入python，如下图一样，说明安装成功。

; 二、安装jupyter（jupyterlab也会同时安装）

使用如下的命令安装：

pip install +packagename(包的名字)

如果速度很慢，使用下面的命令安装（前提先是结束下载速度很慢的那个）

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple +包的名字

当然，中间很长的那个地址是国内的地址，你可以换成其他的（我使用的是清华的，可以自行搜索，在此不一一列举）。

速度不错（应该不会报错吧？)
如果如下图的警告（因为你的python不是最新的版本，所以pip也不是最新的版本，你可以自己更新，也可以忽视这个警告），可以使用如下的命令进行更新：

python -m pip install --upgrade pip

完成后使用如下的命令查看警告是否还在，很好已经不在了。

pip list

打开jupyter看看安装成功没有

1.输入以下的命令：

jupyter notebook

可以看到背景的图片是jupyter，非常不错，我们经过简单的几步已经安装成功。
分享更改jupyter notebook工作路径的办法：

cmd中输入：
jupyter notebook --generate-config
此命令是在对应的路径下生成一个.py结尾的默认配置文件。

然后找到这个文件，打开，找到如下图所示的一句，推荐 Ctrl+F查找
c.NotebookApp.notebook_dir
将前面的”#”号注释掉，
c.NotebookApp.notebook_dir = '你想要更改的路径'

2.使用以下的命令查看是否安装jupyterlab

jupyter --version

非常好，我们没有安装，不急，使用我们的大杀器： pip install

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyterlab

很好，没有任何的报错

在此附上升级jupyterlab的命令（为乐能很好的支持调试的环境，我们的jupyterlab的版本最好是最新的，3.0版本以上）
JupyterLab 3.0 的安装方式有 3 种:

第一种采用 pip 方式进行安装，代码如下：

pip install jupyterlab==3

第 2 种采用 mamba（快速跨平台软件包管理器）方式进行安装，代码如下：

mamba install -c conda-forge jupyterlab=3

第 3 种采用 conda 方式进行安装，代码如下：

conda install -c conda-forge jupyterlab=3

我经常使用第一种，其他的还需要安装（升级完成后再使用 jupyter --version查看即可）。

三、正式安装jupyterlab可视化调试器

官方给出了两种安装的办法，我使用的是第一种：不过无论使用哪一种都需要安装conda。介绍完后直接跳到我给的方法哪里，保证安装成功（我一个空白的电脑也安装成功了，你没安装成功，是时候反思了呀）
jupyterlab debugger的GitHub
文档官网

（1）在创建conda环境的同时，安装好各种软件，简单快捷

conda create -n jupyterlab-debugger -c conda-forge xeus-python=0.8.6 notebook=6 jupyterlab=2 ptvsd nodejs

上面的是一句命令。接下来执行：

conda activate jupyterlab-debugger

（2）安装JupyterLab 前端插件

jupyter labextension install @jupyterlab/debugger

（3）安装xeus-python作为后端kernel

conda install xeus-python -c conda-forge

2.2 方法二
适用于已经有了conda环境，且已经安装了部分环境的。或者执行方法一有报错的
（1）进入conda环境

conda activate jupyterlab-debugger

（2）安装环境

pip install jupyterlab
pip install nodejs
pip install ptvsd

（3）安装JupyterLab 前端插件

jupyter labextension install @jupyterlab/debugger

（4）安装xeus-python作为后端kernel

conda install xeus-python -c conda-forge

没有conda，只有pip的安装。

需要的环境如下（提前告知）：

jupyterlab
Nodejs
ptvsd
jupyterlab的debugger插件
xeus-python

首先你得需要有nodejs环境：
nodejs官网链接：https://nodejs.org/en/download/
根据你电脑操作系统的版本安装对应的”.msi”包就可以，双击运行就可以安装（如果想要更改默认的安装路径可以更具需求自己更改，我是将nodejs和我的python安装在了一起）

最好勾选上

输入以下的命令查看是否安装成功：

node -v

表示安装成功。如果cmd里面输入报错：没有此命令之类的，就需要手动添加到环境变量（默认自动添加）。
使用以下的命令安装前端的插件（你在前面手动安装nodejs的好处就是在这里体现，即使你使用conda命令，到这里也可能会有警告或者报错，但是你手动安装nodejs之后，下面的这个命令都可以不用输入，如果没有jupyterlab debugger的图标（看下下下面的图）你再执行这个命令）：

jupyter labextension install @jupyterlab/debugger

如果缺失以下的环境，自己安装：

pip install ptvsd

使用以下命令安装后端的插件：

pip install xeus-python

速度快的安装：

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xeus-python

忘记截图，cmd窗口又被我关闭，所以又重新运行了一遍（😏️）。

命令窗口中输入：

jupyter lab

千万 不要打开：jupyter notebook，因为里面不可能出现调试按钮。

非常的不错，debugger的图标已经出来

建议：将jupyterlab的前面的行号调出来，和下图一样勾选就可以了。

四、进行简单的测试

需要打上断点（breakpoint)，操作和大多数的编译器一样，点击行号的前面，有个红色的小点。点击运行（上面的哪个三角，尖指向右面的哪个）后，会在断点出暂停，点击下一步，调试成功。如下图：

非常的nice，方便又快捷。我们成功的在不安装Anaconda这个非常大的安装包的情况下，安装完成可视化的调试。

你：好像我安装Anaconda更好一点呀，包有7G左右的大小，还不用频繁的使用pip install去安装所需要的包。
我：笑话，我只有3G多一点🤣，我只要很少的空间，想要什么，自己动手pip install，不香吗？如果我已经在安装Anaconda之前就安装了python环境，那么我的两个环境可能会冲突。而且我机器学习的时候我知道我缺的是哪个包的哪个函数，方便查看……

你：我也能知道我缺的是哪个包的哪个函数呀，而且大家都在使用Anaconda下的jupyter。
我：好家伙……好家伙……我节省空间。
你：而且Anaconda还有……

我：我节省空间……

你：……

……

; 五、（新增加内容：jupyter 报错：连接服务器失败）

打开jupyter lab报错下面的内容：

cmd也是如下的错误：

以下提供了三种解决办法（后面发现不断的退出进入更管用）

按照以下的步骤：
一、 第一种办法：
再进行这个办法之前，需要你更改一下你的 pip默认安装位置。
附加拓展内容：
介绍一下python的目录/文件的具体用途：

• DLLs： Python 自己使用的动态库
• Doc： 自带的 Python 使用说明文档（如果上面安装时不选择，应该会没有，这个没具体试过）
• include： 包含共享目录
• Lib： 库文件，放自定义模块和包
• libs： 编译生成的Python 自己使用的静态库
• Scripts： 各种包/模块对应的可执行程序。安装时如果选择了pip。那么pip的可执行程序就在此！

• tcl： 桌面编程包
  

  
  开始解决问题：
  具体步骤如下：

• 打开cmd，输入如下的命令，找到pip默认安装的位置。

python -m site-help

如下图：

找到这个路径，打开 site.py的文件。找到下面的代码，将前面的”#”去掉，加入自己以后使用pip下载后想要想要保存的路径就可以。
注意：这里的第二句 USER_BASE 需要特殊注意，其会自动在指定的路径后面添加”/Python37/Scripts”，所以如果你的是python39版本的环境，那么你就填他的父目录，不要填写全路径。不理解的话，可以自己暂停试验一番。
这样新安装的包的可执行文件就会位于 Python 目录下的 Scripts 目下，包即会被放到 Python 目录下lib\site-packages目录下了！

• 在cmd中输入 python -m site,如果出现下图的路径（自己填写的），说明添加成功。
  

• 在cmd中输入以下的命令：

• pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple --user --ignore-installed jupyter

pip install --user --ignore-installed jupyter -i http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ --trusted-host mirrors.aliyun.com

3.出现下面一大串的代码，说明成功，重启jupyter就可以了。如果有黄色的警告：大致意思是没有添加到环境变量PATH，就是前面的pip更改路径出现问题。

如果打开jupyter出现下面的这种情况：

cmd中输入，等待构建完成：

jupyter lab build

如果出现内核(Kernel)的报错问题,那么可以重新选择内核或者按照上面提到的办法，重新安装内核。

附加另一种报错情况（你没有的话就可以不管）：

404 GET /jupyter/nbextensions/widgets/notebook/js/extension.js?v=20170626221437 (0.0.0.0)

解决办法是：

conda install -c conda-forge ipywidgets

或者

pip install ipywidgets
jupyter nbextension enable --py widgetsnbextensions

二、第二种办法：
可以先更新一下你的jupyterlab

pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple –upgrade jupyterlab

1.首先，打开你的文件夹。C:\Users\yourusername.jupyter
文件夹中如果有jupyter_notebook_config.py文件则直接打开
2.如果没有，则打开 anaconda prompt或者cmd（我使用的是cmd），输入 jupyter notebook –generate-config ，如果你是安装在tensorflow中的，则先输入运行activate tensorflow ，之后，打开文件夹就会有jupyter_notebook_config.py文件。之后修改文件中的一段代码，如下图（将下面的这行的前面的”#”号去掉）:

3.重启cmd（所有打开的和jupyter相关的都应该关闭）解决问题。

第三种办法(更新日期：2023.03.10)

上面的方法不靠谱，以下是经验总结：当报错找不到内核的时候，直接在 cmd中再一次输入前面一个命令： jupyter lab，然后不要关闭前面失败的(千万别把浏览器中的jupyter关闭，当cmd重新运行启动的时候才能关闭)，这样100%解决问题。

Original: https://blog.csdn.net/liuyunye/article/details/123835068
Author: liuyunye
Title: 机器学习与数学原理的必备宝典——jupyter lab的可视化调试安装