核心思路：仅在一个主环境中安装JupyterLab，其余虚拟环境只需安装轻量的ipykernel并注册到Jupyter内核列表，即可通过主环境的JupyterLab直接调用各环境的内核，避免重复安装JupyterLab占用空间。

步骤1：配置主环境（仅需一次） #

选择一个固定环境作为JupyterLab的运行载体，推荐两种方式：

• 方式1：使用Anaconda的base环境

  conda activate base
  conda install jupyterlab
  

• 方式2：创建专门的Jupyter运行环境（更干净，避免base环境包混乱）

  conda create -n jupyter-main python=3.11 jupyterlab
  conda activate jupyter-main
  

后续启动JupyterLab时，只需激活这个主环境，运行jupyter lab即可。

步骤2：为conda虚拟环境注册内核 #

针对用conda create创建的虚拟环境：

1. 激活目标虚拟环境

   conda activate your-conda-env-name
   

2. 安装ipykernel（仅需一次）

   conda install ipykernel
   

3. 将环境注册为Jupyter内核

   python -m ipykernel install --user --name=your-conda-env-name --display-name="Python (your-conda-env-name)"
   

   • --user：安装到用户目录，无需管理员权限
   • --display-name：设置在JupyterLab中显示的名称，方便识别

步骤3：为venv虚拟环境注册内核 #

针对用python3 -m venv创建的虚拟环境：

1. 激活目标venv环境
   • Windows：

     .\nameofvenv\Scripts\activate
     

   • Linux/macOS：

     source nameofvenv/bin/activate
     

2. 安装ipykernel（仅需一次）

   pip install ipykernel
   

3. 注册内核

   python -m ipykernel install --user --name=nameofvenv --display-name="Python (nameofvenv)"
   

步骤4：使用多环境内核 #

启动主环境的JupyterLab后：

• 新建笔记本时，在"选择内核"界面直接选择已注册的环境名称
• 已打开的笔记本可通过右上角的内核选择器切换到目标环境

可选：清理无用内核 #

如果某个虚拟环境已删除，可清理对应的Jupyter内核：

jupyter kernelspec uninstall your-env-name

验证内核有效性 #

在笔记本中运行以下代码，确认当前使用的是目标环境的Python解释器：

import sys
print(sys.executable)

输出路径应对应虚拟环境的Python执行文件位置。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ankylosHryax