如何不在每个conda环境中都安装Jupyter？

可以实现，无需在目标conda环境安装任何Jupyter相关依赖，仅需在全局base环境安装一次Jupyter即可适配所有conda环境。

自动适配方案（推荐） #

无需手动为每个环境做配置，一次安装永久生效：

• 激活base环境，执行安装命令：
  conda install -n base jupyter nb_conda_kernels
• 后续所有新建、已有的conda环境都会被Jupyter自动识别，需要指定环境启动jupyter console时，执行以下命令替换<环境名>为你的目标环境名称即可：
  jupyter console --kernel conda-env-<环境名>-py
• 若不清楚内核名称，可执行jupyter kernelspec list查看所有可用内核，对应conda环境的内核命名格式统一为conda-env-<环境名>-py。

手动注册方案 #

如果不想安装额外的识别包，也可以手动为指定环境注册内核，目标环境依然不需要安装任何Jupyter相关依赖：

• 激活目标conda环境，执行which python（Linux/macOS）或where python（Windows），复制该环境的Python解释器绝对路径
• 切回base环境，执行命令替换对应占位符：
  python -m ipykernel install --name <自定义内核名> --display-name "Python (<环境名>)" --interpreter <你复制的Python解释器路径>
• 注册完成后执行jupyter console --kernel <自定义内核名>即可启动对应环境的控制台。

原理说明 #

Jupyter本身采用前端与内核分离的架构：

• base环境安装的是Jupyter的前端交互部分，仅负责处理输入输出、界面展示逻辑
• 实际代码运行的内核进程会调用你指定的conda环境的Python解释器，完全使用目标环境的依赖包，和base环境的依赖完全隔离
  这种方案完全满足环境配置共享的需求，上传到Git的environment.yml中不需要加入任何Jupyter相关依赖，其他协作者即使不用Jupyter也不会受到任何影响。

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