JupyterLab 整合多 Conda 環境不同版本 Python、R 語言教學

介紹如何使用 nb_conda_kernels 管理多個 Conda 環境下的 Jupyter 核心，整合多 Conda 環境下的 Python 或 R 等語言。

nb_conda_kernels 是一個 Jupyter 的擴充功能（extension），可以管理多個 Conda 環境下的 Jupyter 核心（kernels），整合多 Conda 環境中各種不同版本的 Python 或 R 等語言。

安裝 nb_conda_kernels

nb_conda_kernels 必須安裝在 Jupyter（Jupyter Notebook 或 JupyterLab）所在的 Conda 環境中，可以直接放在 base 環境中，或是另外建立獨立的 Conda 環境亦可。

這裡我們建立一個新的 Conda 環境，專門用於放置 JupyterLab：

# 建立 Conda 環境，並安裝 JupyterLab
conda create --name jupyter_env python=3.7 jupyterlab

在此 Conda 環境加裝 nb_conda_kernels 擴充功能套件：

# 安裝 nb_conda_kernels 擴充功能套件
conda install --name jupyter_env nb_conda_kernels

安裝 Jupyter 核心（Kernels）

所有需要在 Jupyter 中透過 nb_conda_kernels 來使用 Conda 環境，都需要安裝對應語言的 Jupyter 核心（kernels）。

建立一個 Python 3.8 的 Conda 環境：

# 建立 Python 3.8 的 Conda 環境
conda create --name py38_env python=3.8

# 安裝 Python 的 Jupyter 核心
conda install --name py38_env ipykernel

建立一個 R 3.5 的 Conda 環境：

# 建立 R 3.5 的 Conda 環境
conda create --name r35_env --channel r r-essentials=3.5 r-base=3.5

# 安裝 R 的 Jupyter 核心
conda install --name r35_env --channel r r-irkernel

QIIME2 的 Conda 環境也可以透過 nb_conda_kernels 來使用，不過 QIIME2 的 Jupyter 伺服器擴充功能（互動圖形）在這裡會無法使用：

# 下載套件定義檔
wget https://data.qiime2.org/distro/core/qiime2-2019.10-py36-linux-conda.yml

# 建立 QIIME2 的 Conda 環境
conda env create -n qiime2-2019.10 --file qiime2-2019.10-py36-linux-conda.yml

啟動 JupyterLab

安裝好所有的 Conda 環境以及對應的 Jupyter 核心之後，就可以依照一般的方式啟動 JupyterLab：

# 載入 Jupyter 的 Conda 環境
conda activate jupyter_env

# 啟動 JupyterLab
jupyter lab

在 JupyterLab 中就會出現各種 Conda 環境以及不同語言核心的 Jupyter Notebook：

這樣就可以在單一個 JupyterLab 界面中同時使用不同 Conda 環境下的各種語言與版本了。

參考資料：nb_conda、IPython、Parametric Thoughts、Jupyter、Stack Overflow