我刚刚开始使用 jupyter 笔记本进行我的开发过程。我首先创建一个新的 python 环境：
$ conda create -n testenv
然后激活它：
$ source activate testenv
并安装 python 内核模块：
$ pip install ipykernel
现在，模糊性开始了。我只想专门为我的活动环境创建一个新内核。根据文档，我做了：
$ python -m ipykernel install --user --name testenv --display-name "Python (testenv)"
有了这个，我相信我刚刚为要在 Jupyter Notebook 中使用的 testenv 环境创建了一个新的 Python 内核。现在，我想确认此信息并检查：
$ jupyter kernelspec list
Available kernels:
testenv /home/{{user}}/.local/share/jupyter/kernels/testenv
python2 /home/{{user}}/miniconda2/share/jupyter/kernels/python2
$ conda env list
# conda environments:
#
base /home/{{user}}/miniconda2
testenv * /home/{{user}}/miniconda2/envs/testenv
我希望看到我的内核安装在 testenv 环境中，例如：
/home/{{user}}/miniconda2/envs/testenv/kernels/testenv
我无法看到环境和环境如何内核结合在一起，我如何确认这些信息。
你几乎做对了！ 困惑在于
jupyter kernelspec
命令不会将内核安装到特定的 conda 环境中。 相反，它会在你的用户目录中注册一个内核，该内核可以指向任何 Python 环境。
你运行的命令：
python -m ipykernel install --user --name testenv --display-name "Python (testenv)"
...实际上创建了一个名为“testenv”的内核，并将其链接到 激活该内核时 活动状态的 Python 环境，在本例中为你的“testenv”conda 环境。
这意味着当你从 Jupyter Notebook 中选择“Python (testenv)”内核时，它将使用你的“testenv”conda 环境中的 Python 解释器和软件包。
为了确认，你可以启动 Jupyter Notebook 并创建一个新的 notebook。 在“New”下拉菜单中，你应该看到“Python (testenv)”选项。 选择它，然后在一个单元格中运行以下代码：
import sys
print(sys.executable)
这将打印出正在使用的 Python 解释器的路径，该路径应指向你的“testenv”conda 环境。
总之，你不必看到内核安装在 conda 环境目录中。
jupyter kernelspec
命令创建一个指向你的 conda 环境的内核规范，当你从 Jupyter Notebook 中选择该内核时，它将使用正确的环境。