我来聊聊在Conda环境里部署Jupyter Notebook/Lab的两种主流思路，咱们先达成一个共识：为每个Python项目创建独立的Conda环境是行业通用的最佳实践。

方案一：在Base环境统一安装Jupyter，子环境作为内核调用 #

这种思路是只在Conda的base环境里安装一次Jupyter，之后启动Jupyter后，在界面里选择对应项目的子环境作为运行内核。

• 优势：只需要安装一次Jupyter，能节省不少磁盘空间。
• 注意事项：每个子环境都需要额外安装ipykernel包，这样Jupyter才能识别并加载这个环境作为可用内核。

有技术文章支持这种部署方式，认为统一管理Jupyter入口更便捷。

方案二：每个项目环境单独安装并运行Jupyter #

另一种做法是，每当你创建一个新的项目Conda环境时，就把Jupyter也安装在这个环境里，直接从该环境启动Jupyter。

有文章推荐这种方式，核心观点是：

在每个项目开始时创建专属的项目目录，把该项目相关的所有文件（数据、代码、用到的工具）都放在这个目录下。这样做能让你以后很方便地把整个项目分享给其他人。

• 优势：项目的环境和工具完全隔离，分享时别人能直接复用整个环境配置，避免依赖冲突。

备注：内容来源于stack exchange，提问作者Kristen G.