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    jupyter notebook에서 anaconda env를 사용해보자.

    배경

    python은 매우 유용한 언어이지만, 환경설정 등이 상대적으로 복잡한 것이 사실이다. 나는 주로 anaconda python을 사용하고 있다. 그런데, jypyter notebook에서 anaconda python env에 접근할 수 없을 때가 있다.

    각각의 environment에는 필요한 셋팅이 되어 있는 상태이기 때문에 jupyter notebook에서 이미 만들어 놓은 anaconda env를 kernel로 사용하여 개발을 진행해야 할 때가 많다.

    아래와 같은 방법으로 anaconda env를 jupyter notebook kernel로 연결시킬 수 있다.

    방법

    현재 연결되어 있는 jupyter notebook kernel을 먼저 확인하자.

    jupyter kernelspec list

    원하는 kernel이 없다면 아래와 같이 추가한다.

    # 환경 진입
conda activate <MY_CONDA_ENV_NAME>

# conda kernel package 설치
conda install nb_conda_kernels

# kernel 연결 확인
jupyter kernelspec list

    만약 kernel이 활성화 되어 있는 anaconda env와 연결되지 않았다면 해당 ENV에 jupyter kernel package가 설치되지 않았기 때문일 수 있다. 아래와 같이 설치하자.

    # kernel package 설치
pip install ipykernel

# kernel 등록
python -m ipykernel install --user --name <MY_KERNEL_NAME> --display-name "<DISPLAY_NAME>"

    Jupyter Notebook Kernel 관리

    현재 연결되어 있는 jupyter notebook kernel 확인

    jupyter kernelspec list

    kernel 설치

    jupyter kernelspec install <MY_KERNEL_PATH>
# OR
python -m ipykernel install --user --name <MY_ENV_NAME> --display-name "<DISPLAY_NAME>"

    kernel 삭제

    ## 커널 지우기
jupyter kernelspec uninstall <MY_KERNEL_NAME>

    REF

    ... ... ... ...
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