Jupyter Notebook 环境中的 Python 版本不匹配

我遇到 Jupyter 笔记本启动横幅中报告的 Python 版本与我在笔记本中查询 python --version 时显示的版本之间的差异。启动横幅指示Python 3.11.9，但是当我运行 !python --version 时，它返回Python 3.11.7。

我所做的步骤：

0. base conda has 3.11.7 version
1. conda create --prefix ~ /.conda/pypypy python=3.11.9
2. conda activate ~/.conda/pypypy
3. python -m ipykernel install --user --name pypypy

预期行为： 中查询的 Python 版本笔记本电脑应与启动横幅中指示的版本匹配。但实际上存在不匹配：

已完成故障排除：

• 检查环境的内核规范文件 ( kernel.json ) 以确保它指向正确的 Python 可执行文件。

(/home/karzymatov/.conda/pypypy) karzymatov@55f26f77b14d:~/mtb_join$ jupyter kernelspec list
Available kernels:
  python3    /home/karzymatov/.conda/pypypy/share/jupyter/kernels/python3
  pypypy     /home/karzymatov/.local/share/jupyter/kernels/pypypy

cat /home/karzymatov/.local/share/jupyter/kernels/pypypy/kernel.json 
{
 "argv": [
  "/home/karzymatov/.conda/pypypy/bin/python",
  "-Xfrozen_modules=off",
  "-m",
  "ipykernel_launcher",
  "-f",
  "{connection_file}"
 ],
 "display_name": "pypypy",
 "language": "python",
 "metadata": {
  "debugger": true
 }

• 确保笔记本正在使用预期的内核.

有人可以帮助解释为什么会出现这种差异以及如何确保笔记本使用启动横幅中所示的正确Python版本吗？

在 Jupyter Notebook 中遇到的 Python 版本不匹配问题很可能与创建和命名的内核有关。虽然的内核规范文件 (kernel.json) 看起来指向了正确的 Python 可执行文件，但 Jupyter 似乎正在使用另一个也命名为“python3”的内核。

以下步骤可以帮助解决问题：

1. 重命名内核：

• 为了避免混淆，请尝试将的新内核重命名为更具描述性的名称，而不是“pypypy”。例如，将其命名为“python3119”。

• 可以通过修改 kernel.json 文件中的 "display_name" 字段来实现这一点：

  json { "argv": [ "/home/karzymatov/.conda/pypypy/bin/python", "-Xfrozen_modules=off", "-m", "ipykernel_launcher", "-f", "{connection_file}" ], "display_name": "python3119", # 将名称更改为此处 "language": "python", "metadata": { "debugger": true } }

2. 重新启动 Jupyter Notebook：

• 在进行任何更改后，请务必关闭所有 Jupyter Notebook 实例并重新启动它。这将确保 Jupyter 识别新的内核配置。

3. 选择正确的内核：

• 在新的 Jupyter Notebook 中，转到“Kernel”->“Change kernel”并选择新命名的内核 (例如，"python3119")。

4. 验证 Python 版本：

• 在笔记本中运行 !python --version 再次检查 Python 版本。现在它应该显示 Python 3.11.9。

如果问题仍然存在，请尝试以下附加步骤：

• 删除不必要的内核： 使用 jupyter kernelspec remove <kernel_name> 命令删除任何不再需要或重复的内核。
• 清除 Jupyter 缓存： 删除 ~/.local/share/jupyter/ 目录下的缓存文件。

通过执行这些步骤，应该能够解决 Python 版本不匹配问题，并确保的 Jupyter Notebook 使用期望的 Python 环境。