Python-Version ist 3.6.0 Windows Ich möchte Jupyter Notizbuch mit der Bestellung "Pip installieren Jupiter" installieren. aber nicht, ist der Fehler enter image description here enter image description hereInstallieren Sie Jupyter Notebook in Windows
Dank für Hilfe me ~
ich das gleiche Problem wie bei Ihnen erfüllt. Ich habe meinen Python auf Version 3.6.1 aktualisiert und Jupyter Notebook neu installiert. Ich stoße auf das erste Problem UnicodeDecodeError wenn Pip einrichten Tornado, ist mein System Windows 8.1 64bit. Hier ist, was ich tue, es zu lösen:
dann das gleiche Problem, wenn pip Einrichtung MarkupSafe, das tue ich wie oben installieren. Diese Zeit Anweisung Pip installieren Jupyter Notebook nicht mehr Fehler zu werfen.Und Jupyter Notebook funktioniert.
I denke, wenn Sie die alten Version Module von Jupyter haben, können Sie versuchen, was ich tue, oder darüber nachdenken, das Fehlermodul manuell herunterzuladen und sie in das richtige Verzeichnis zu legen.
Hoffe, das kann Ihnen helfen.
Three Ways Jupyter in Windows starten
Die "reinen Python" Way
Ihren Weg über Make zu python.org, herunterladen und installieren Sie die neueste Version (3.5.1 zum Zeitpunkt des Schreibens) und stellen Sie sicher, dass, wo immer Sie es installieren, das Verzeichnis, das python.exe enthält, in Ihrer System PATH-Umgebungsvariablen ist. Ich möchte es im Stamm meines C: Laufwerks installieren, z. C:\Python35, also mein PATH enthält dieses Verzeichnis.
Sobald dies installiert ist, sollten Sie eine virtuelle Umgebung erstellen, eine leichtgewichtige, wegwerfbare, isolierte Python-Installation, in der Sie Bibliotheken von Drittanbietern testen und installieren können, ohne Ihre "Haupt" -Installation zu beeinträchtigen.Dazu öffnen Sie ein Powershell-Fenster und geben Sie die folgenden Befehle ein (wobei „myenv“ ist der Name der virtualenv wir schaffen werden, können Sie ein beliebigen Namen für diesen gerne verwenden):
PS C:\> python -m venv myenv
PS C:\> myenv\Scripts\activate
Dann lassen Sie sich jupyter installieren und ein Notebook starten:
PS C:\> pip install jupyter
PS C:\> jupyter notebook
übrigens, wenn Sie eine Warnung über ein Upgrade pip erhalten, stellen Sie sicher, dass die folgende Beschwörung verwenden, um ein Upgrade (ein Problem auf Windows zu verhindern, wo Pip nicht in der Lage ist um die eigene ausführbare Datei in-upgrade zu aktualisieren):
PS C:\> python -m pip install --upgrade pip
Vorteile: Verwendet "pure" Python, offizielle Tools und keine externen Abhängigkeiten. Gut unterstützt, mit vielen Online-Dokumentationen und Support-Communities.
Nachteile: Während viele populäre Datenanalyse oder wissenschaftliche Python-Bibliotheken von pip auf Windows (einschließlich Pandas und Matplotlib) installiert werden können, erfordern einige (zum Beispiel SciPy) einen C-Compiler und das Vorhandensein von C-Bibliotheken von Drittanbietern auf dem System die unter Windows schwer zu installieren sind.
Für wen ist es? Python-Benutzer, die mit der Befehlszeile und den Tools, die mit Python ausgeliefert werden, vertraut sind.
Die Python-Distributionen
Wegen der Schwierigkeit oben genannten Pakete wie SciPy installiert auf Windows, einige kommerzielle Einrichtungen haben zusammen abgepackte Python „Distributionen“, die die meisten enthalten, wenn nicht alle in immer, der gebräuchlichen Bibliotheken für Datenanalyse und/oder wissenschaftliches Rechnen.
Anakonda ist eine hervorragende Option dafür. Laden Sie ihr Python 3.5-Installationsprogramm für Windows herunter, führen Sie es aus, und in Ihrem Startmenü finden Sie eine Reihe neuer Tools, darunter einen Eintrag für Jupyter Notebook. Klicken Sie auf, um es zu starten. Es wird im Hintergrund gestartet und öffnet Ihren Browser für die Notebook-Konsole. Einfacher geht es nicht.
Vorteile: Einfachster, schneller Einstieg und es enthält wahrscheinlich alles, was Sie für Ihre wissenschaftlichen Computerprojekte benötigen. Und alles, was nicht dabei ist, kann über den eingebauten conda Paketmanager noch installiert werden.
Nachteile: Keine Virtualenv-Unterstützung, obwohl der Conda-Paketmanager sehr ähnliche Funktionen mit dem Befehl conda create bietet. Kommt auf eine kommerzielle dritte Partei für Unterstützung.
Für wen ist es? Leute, die den schnellsten und einfachsten Weg wollen, um Jupiter-Notebook zum Laufen zu bringen (IE, die meisten Leute).
Docker
Docker ist eine Plattform für die Ausführung von Software in "containers", oder in sich geschlossene, isolierte Prozesse. Obwohl es im Konzept ähnlich zu Python-virtuellen Umgebungen klingt, sind Docker-Container eine völlig andere Art von Technologie, die enorme Flexibilität und Leistung bietet. Lassen Sie sich jedoch nicht von der Flexibilität, der Macht und der verwirrenden Terminologie abschrecken - Docker kann leicht auf Ihrem PC installiert werden und hat einige Vorteile in Bezug auf Python und Jupyter.
Um unter Windows zu starten, laden Sie die Docker Toolbox herunter, die die Tools enthält, die Sie zum Starten benötigen.Führen Sie das Installationsprogramm aus und vergewissern Sie sich, dass das Kontrollkästchen zum Installieren von Virtualbox aktiviert ist, wenn Virtualbox oder eine andere Virtualisierungsplattform (like VMWare Workstation) nicht bereits installiert ist.
Sobald installiert, haben Sie eine Verknüpfung "Docker Quickstart Terminal" in Ihrem Startmenü. Doppelklicken Sie auf diese Verknüpfung und es wird Ihre erste Docker-Engine für Sie erstellen und alles, was Sie benötigen, automatisch einrichten. Sobald im Terminal eine Eingabeaufforderung angezeigt wird, können Sie mit dem Befehl docker run Docker-Images ausführen, die Sie sich als vordefinierte Softwarepakete vorstellen können, die beim Ausführen automatisch vom Docker Hub heruntergeladen werden. Es gibt viele Bilder auf Docker Hub, die Jupyter, einschließlich der offiziellen Jupyter Notebook Bild, und Anaconda selbst bieten, wenn Sie den gesamten SciPy-Stack wollen.
$ docker run --rm -it -p 8888:8888 -v "$(pwd):/notebooks" jupyter/notebook
Nachdem das gesamte Bild der „Schichten“ heruntergeladen werden, wird es starten:
Um nur die offizielle Jupyter Notebook Bild in Ihrem Docker Motor, geben Sie Folgendes in die Docker Quickstart-Terminal laufen. Notieren Sie sich die im Terminal angegebene IP-Adresse (z. B. 192.168.99.100), und zeigen Sie Ihren Browser auf die IP-Adresse port 8888 (z. B. http://192.168.99.100:8888) und Sie sehen die bekannten Jupyter console mit den beiden verfügbaren Python 2 und Kernel.
Vorteile: Nutzen Sie die Flexibilität und Leistung von Docker! Ehrlich gesagt ist eines meiner Lieblingsdinge bei Docker, dass es sich um eine offene Softwareverteilungsplattform für Dinge wie den SciPy Stack handelt, die schwer zu installieren sind.
Nachteile: Greifen Sie mit der Flexibilität und Leistung von Docker! Beim Umgang mit Docker gibt es eine ganze Reihe von "Problemen" zu beachten, wie etwa unveränderliche Container, Datenvolumen, arkane Befehle und sich schnell entwickelnde, gelegentlich fehlerhafte Werkzeuge.
Es heißt "Permission Error" im Rauschen - das könnte besser in der Frage platziert werden als als eine Verbindung zu einem Bild. Funktioniert es, wenn Sie eine Eingabeaufforderung als Administrator ausführen? – doctorlove