如何将模块导入Jupyter Notebook指定kernel并实现项目依赖隔离

出现该报错的核心原因是Jupyter kernel绑定的Python解释器路径，和你安装依赖包的conda环境Python路径不匹配，多由重名kernel配置未覆盖、环境切换操作失误导致。

• 第一步：激活目标conda环境，操作全程不要切换其他环境
  以你使用的python3环境为例，执行命令：
  conda activate python3
• 第二步：校验当前环境的Python解释器路径，避免串环境
  对应系统执行命令，记录输出的路径后续用于校验：
  which python # Linux/macOS 系统
  where python # Windows 系统
• 第三步：在当前环境同步安装目标依赖包和ipykernel
  必须在激活目标环境后执行，不需要加额外全局参数：
  conda install nltk ipykernel
• 第四步：注册环境为Jupyter kernel，自定义显示名称避免重名冲突
  建议显示名称和环境绑定，避免和系统默认kernel混淆：
  python -m ipykernel install --user --name python3 --display-name "conda-python3"
• 第五步：校验kernel配置是否正确
  执行命令查看所有已注册kernel的存储路径：
  jupyter kernelspec list
  找到python3 kernel对应的路径，打开路径下的kernel.json文件，确认argv字段的第一条Python路径，和第二步记录的路径完全一致，不一致直接修改后保存即可。
• 第六步：重启Jupyter Notebook，打开目标笔记本后切换到名为conda-python3的kernel，即可正常导入已安装的包。

如果执行以上流程后依然报错，直接在当前Notebook的cell中运行以下代码，核对kernel实际使用的Python路径：

import sys
print(sys.executable)

如果输出路径和目标conda环境的Python路径不一致，先删除旧的重名kernel再重新走一遍流程即可：
jupyter kernelspec remove python3

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Ben