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JupyterLabで仮想環境を作成・使用する方法

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JupyterLabで仮想環境を作成・使用する方法

この記事では、AnacondaやMinicondaを使用してJupyterLabで仮想環境を構築し、その環境をJupyterのカーネルとして追加する具体的な手順を解説します。

目次

  1. 仮想環境の利点
  2. Condaを使う前に準備すべきこと
  3. 仮想環境の作成・管理コマンド
  4. 基本的な操作コマンド
  5. JupyterLabでの設定方法
  6. 関連記事とおすすめリンク

仮想環境の利点

仮想環境を利用することで、以下のメリットがあります：

  1. 依存性の分離
    プロジェクトごとに異なるライブラリやバージョンを管理できるため、環境の競合を防げます。

  2. 柔軟な環境切り替え
    conda activateコマンドを使えば、プロジェクトに応じて環境を瞬時に切り替えられます。

  3. システム環境の保護
    仮想環境内で作業するため、OS全体の設定に影響を与えません。

  4. 再現性の確保
    他のユーザーと環境を共有し、コードを再現可能な状態で提供できます。

  5. Python以外のパッケージ管理
    CondaではCライブラリやデータベースツールなども簡単にインストールできます。

Condaを使う前に準備すべきこと

仮想環境の作成・管理コマンド

環境の新規作成

conda create -n myenv python=3.11

例: myenvという名前でPython 3.11を使用する仮想環境を作成します。

環境の複製

conda create --name myenv_copy --clone myenv

結果例: myenvを複製し、myenv_copyが作成されます。

環境の削除

conda remove --name myenv --all

結果例: 環境myenvが削除されます。

基本的な操作コマンド

環境を有効化する

conda activate myenv

結果例: myenvがアクティブになり、ターミナルの先頭に(myenv)が表示されます。

環境を無効化する

conda deactivate

結果例: 環境から抜け、ベース環境に戻ります。

環境一覧の確認

conda env list

結果例:

# conda environments:
base                  *  /path/to/conda
myenv                    /path/to/conda/envs/myenv
myenv_copy               /path/to/conda/envs/myenv_copy

JupyterLabでの設定方法

仮想環境をカーネルとして追加する

conda install -n myenv ipykernel
python -m ipykernel install --name myenv --display-name "Python 3.11 (myenv)"

結果: JupyterLabで「Python 3.11 (myenv)」というカーネルが選択可能になります。

カーネル一覧を確認する

jupyter kernelspec list

結果例:

Available kernels:
  python3       /usr/local/share/jupyter/kernels/python3
  myenv         /path/to/conda/envs/myenv/share/jupyter/kernels/myenv

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