基于《Learning Python》，Win10下如何在Jupyter Notebook中同时运行Python2.7与3.3？

你提到跟着Mark Lutz的《Learning Python》尝试同时运行Python 2.7和3.3，还想在Jupyter Notebook里整合两者的代码——这个需求完全可以实现，我来给你一步步拆解具体操作：

第一步：用Anaconda创建对应版本的独立Python环境 #

首先打开Anaconda Prompt（Windows搜索栏直接搜索就能找到），分别为两个Python版本创建隔离的环境：

• 创建Python 2.7环境：

  conda create -n py27 python=2.7
  

• 创建Python 3.3环境（注意Python 3.3属于老旧版本，Anaconda默认源可能没有，需要指定conda-forge源）：

  conda create -n py33 python=3.3 -c conda-forge
  

创建过程中会提示安装依赖包，输入y确认即可。

第二步：给每个环境安装ipykernel并注册到Jupyter #

ipykernel是让Jupyter识别对应Python版本的核心组件，需要分别激活每个环境完成安装和注册：

• 激活Python 2.7环境并配置内核：

  conda activate py27
  pip install ipykernel
  python -m ipykernel install --user --name py27 --display-name "Python 2.7"
  

• 激活Python 3.3环境并配置内核：

  conda activate py33
  pip install ipykernel
  python -m ipykernel install --user --name py33 --display-name "Python 3.3"
  

这里的--display-name是Jupyter界面中显示的内核名称，你可以根据喜好自定义。

第三步：在Jupyter Notebook中切换内核 #

完成上述配置后，打开Jupyter Notebook：

1. 新建Notebook时，就能看到你添加的「Python 2.7」和「Python 3.3」选项，直接选择对应版本即可。
2. 如果已经打开了一个Notebook想切换版本，点击顶部菜单栏的Kernel→Change Kernel，然后选择需要的Python版本。

额外注意事项 #

• Python 2.7和3.3均已停止官方维护，运行代码时可能遇到依赖包兼容问题，比如部分新包不再支持这些旧版本，你可能需要查找对应版本的兼容包进行安装。
• 如果创建环境时遇到包找不到的情况，可以尝试先更新conda（conda update conda），或者在激活环境后用pip install 包名==兼容版本来安装依赖。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user8270077