如何在使用Jupyter Notebook時，解決Python虛擬環(huán)境間的切換問題？本文一步步幫你拆解。希望你能夠避免踩坑的痛苦，把更多的時間花在愉快的編程上。
Python目前有兩個主版本并存，這很讓人苦惱。
一般人對于軟件，總是抱持著“喜新厭舊”的心態(tài)。見到小紅點兒，就忍不住升級。然而對Python來說，這條規(guī)律不大適用。
雖然Python 3有許多優(yōu)于Python 2的特性，但是Python 2的生態(tài)系統(tǒng)更為完善，支持的包更多。因為生態(tài)系統(tǒng)內部的依賴關系，許多軟件包的運行說明會直接指定“僅適用于Python 2.7版本”。
所以，你會在不同的應用場景下切換這兩種Python版本。
我本人比較懶，哪個版本支持的軟件包多，更適合我使用，我就用哪個。所以，我安裝Anaconda這個Python集成運行環(huán)境的時候，選擇的是2.7版本。
但是近幾天，我遇到了點兒麻煩。
為了進一步學習和掌握學Tensorflow，我買了本書。
這本書配套代碼的調試環(huán)境，是Jupyter Notebook，Python版本是3.6。
我自然不可能刪除掉原先安裝的Anaconda，重裝一個3.6版本。那樣我日常工作就無法進行了。
我選擇的方式，是安裝虛擬環(huán)境。
在虛擬環(huán)境里，各種軟件包的版本，都由你來指定。它們和系統(tǒng)默認Python環(huán)境是相互隔離的，因此互不干擾。
我給這個用于學習Python 3版本Tensorflow的虛擬環(huán)境起了個好記的名字，叫做tfpy3。
進入終端環(huán)境，使用Anaconda的環(huán)境創(chuàng)建命令，一行代碼就可以創(chuàng)建成功。
conda create -n tfpy3 python=3
我在~/learn/實驗目錄下創(chuàng)建了一個名為tensorflow的文件夾。創(chuàng)建好后進入。
cd learn/tensorflow
下面我們呼喚剛才創(chuàng)建的虛擬環(huán)境：
source activate tfpy3
這時你會發(fā)現終端提示符前面出現了特定虛擬環(huán)境標識。
虛擬環(huán)境順利加載。
在這個虛擬環(huán)境下，我們就可以安裝針對Python 3.6的最新版Tensorflow了。
pip install tensorflow
好了，1.3.0版本tensorflow安裝成功。下面我們就呼叫Jupyter Notebook，來編碼吧！
jupyter notebook
咦？為什么創(chuàng)建新筆記本的選項中，只有默認的Python 2和后來安裝過的R？
tfpy3虛擬環(huán)境哪里去了？根本找不到！
頭痛半晌，突然想起古人那句：
吾嘗終日而思矣，不如須臾之所學也。
對啊，上網搜！
查詢了一下，很快發(fā)現了解決方案。原來為了讓Jupyter Notebook支持虛擬運行環(huán)境，需要在Anaconda里安裝一個插件。
回到終端下面，用C-c退出目前正在運行的Jupyter Notebook Server，然后執(zhí)行：
conda install nb_conda
再重新開啟Jupyter Notebook：
jupyter notebook
這下我們就能看到差別了——除了最新安裝設定的tfpy3外，之前用Anaconda設置過的其他虛擬環(huán)境也都可以在此選擇使用。太棒了！
我們選擇剛剛創(chuàng)建的tfpy3環(huán)境。
執(zhí)行：
import tensorflow as tf tf.VERSION
第二行語句是反饋tensorflow的版本。
1.3.0，沒錯！這就是剛剛我們安裝的最新Tensorflow版本。
下面就是愉快的編碼時間了。加油！
你在使用Python的過程中，遇到過切換版本的問題嗎？你是怎么解決的？有沒有更為便捷的方法？你更喜歡Python 2還是3？為什么？歡迎留言，分享給大家，我們一起交流討論。
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