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Jupyter Notebookを専用作業フォルダ／仮想環境で使う
Anacondaをインストールすると「Jupyter notebook」もインストールされます。
勉強にはとても便利です。
でも、インストールしたままでは使いづらかったので、以下のようにします。
- 起動時に専用ワークフォルダを参照する
- Jupyter専用仮想環境を使うようにする
起動時に専用ワークフォルダを参照する
スタートメニューのAnacondaの下の「Jupyter notebook」から起動すると環境変数「USERPROFILE」に登録されたフォルダがカレントになります。
Jupyter notebookはNewすると「.jpynb」拡張子のファイルを自動生成するので、邪魔にならない専用作業フォルダをカレントにするほうが気持ちよく使えます。
でも、環境変数「USERPROFILE」を書き換えて他に影響しても嫌ですし、スタートメニューのショートカットの中身を書き換えるのも、なんか抵抗があります、
なので、以下のようなバッチファイルを作って起動することにします。
@echo on
SET JWORKPATH=C:\xxxx\xxxxx\ver3.11j
SET PYTHONPATH=C:\Users\xxxxxx\anaconda3
cd %JWORKPATH%
%PYTHONPATH%\python.exe %PYTHONPATH%\Scripts\jupyter-notebook-script.py "%JWORKPATH%/"
JWORKPATHはJupyter用の作業フォルダのパスです。
PYTHONPATHはAnaconda3のインストールパス（Python.exeのあるパス）です。
環境にあわせて書き直してください。
こんな感じを「bat」ファイルで保存して、ダブルクリックで起動すれば、専用ワークフォルダをカレントにしてJupyterを起動できます。
Jupyter専用仮想環境を使うようにする
Anaconda3では「conda」で仮想環境を作れます。
これで「Jupyter専用」の仮想環境を用意して、勉強用に試すパッケージはそこだけにインストールするようにします。
今回は「mlearn」という名前の仮想環境を用意したていで書きます。
conda create -n mlearn python=3.11
Jupyter notebookで仮想環境を使うには、ipythonのkernelに登録します。
コマンドプロンプトで以下を実行します。
ipython kernel install --user --name=mlearn
当たり前ですが「mlearn」の部分は環境にあわせて書き換えてください。
その後、前に用意したバッチファイルでJupyterを起動します。
起動したJupyter画面の「New」の選択肢に「mlearn」が追加されるので、それを選択して作業をします。
起動してやってみる
バッチファイルで起動すると「HTML」に関連付けられているブラウザで「jupyter notebook」のトップ画面が開くので「New」で登録した仮想環境を開いて、コマンドを入力して「run」してみました。
良い感じです。
最後に、僕が参考にした「Jupyter notebookの使い方」紹介記事のリンクをのせます。
ではでは。
