如何配置pycharm的jupyter服务器
时间: 2025-07-05 22:08:53 浏览: 13
### 配置 PyCharm 连接到 Jupyter 服务器
#### 准备工作
为了使 PyCharm 能够顺利连接至远程或本地的 Jupyter 服务器,需先完成一些准备工作。确保目标机器已安装并配置好 Python 解释器以及 Jupyter Notebook 或 Lab。
对于 Conda 环境而言,在激活所需环境之后执行 `pip install jupyter` 来安装必要的软件包[^1];而对于普通虚拟环境中,则同样适用此命令来部署服务端组件。另外,如果打算保护自己的笔记本免受未授权访问的影响,可以通过运行 `jupyter notebook password` 设置密码认证机制[^2]。
#### 启动 Jupyter Server 并获取 URL
启动 Jupyter Notebook/Lab 的时候加上参数 `--allow-root` ,这允许任何 IP 地址访问该实例,并指定监听端口为 8888 (可根据实际情况调整),同时阻止自动打开浏览器窗口并且支持 root 用户操作。此时应该能看到类似如下输出:
```
http://localhost:8888/?token=<your_token>
```
记录下完整的URL地址,其中包含了用于身份验证的一次性令牌(token)。
#### 在 PyCharm 中添加新的 Jupyter Kernel
进入 PyCharm IDE 内部,按照路径导航到 **File -> Settings -> Build, Execution, Deployment -> Jupyter** 。点击右上角的绿色加号按钮选择 "Add Local..." 如果是本机上的Jupyter server或者是 "Add Remote..." 当涉及到远端主机时。输入之前获得的那个完整URL链接,包括 token 参数部分。确认无误后保存更改等待连接建立成功提示。
#### 测试连接有效性
一旦上述步骤顺利完成,便可以在 PyCharm 新建或者打开现有的 .ipynb 文件来进行测试了。正常情况下应当能够看到左侧边栏出现了刚才添加进去那个 kernel 的选项卡,选中它即可开始编写代码片段并即时执行得到反馈结果。
```bash
# 查看是否有正在运行中的 Jupyter 实例
ps aux | grep jupyter
# 关闭特定 PID 对应的服务进程
kill <项目PID>
```
以上就是在 PyCharm 上实现与 Jupyter 服务器对接的主要流程概述[^3]。值得注意的是不同版本之间可能存在细微差异,请参照官方文档获取最权威指导信息[^4]。
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