pycharm社区安装jupyter 插件
时间: 2025-03-18 12:34:12 浏览: 83
### 如何在 PyCharm 社区版中安装并使用 Jupyter
尽管 PyCharm 社区版本身并不直接支持 Jupyter 集成功能[^1]，但仍可以通过以下方式实现与 Jupyter 的交互：
#### 方法一：通过外部工具配置
如果希望在 PyCharm 中运行 Jupyter Notebook 文件 (.ipynb)，可以将其作为外部工具进行配置。具体步骤如下：
1. **安装 Jupyter**
使用 `pip` 或者 `conda` 来安装 Jupyter 工具包。推荐使用清华镜像源加速安装过程[^3]:
```bash
pip install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple jupyter
```
2. **创建新的 Conda 环境（可选）**
如果需要在一个独立的 Python 环境下运行 Jupyter，则可以先创建一个新的 Conda 环境，并激活该环境后再安装必要的组件[^4]:
```bash
conda create -n my_jupyter_env python=3.8
conda activate my_jupyter_env
conda install jupyter ipykernel nb_conda_kernels
```
3. **配置 PyCharm 外部工具**
在 PyCharm 中打开设置菜单 (`File -> Settings`)，导航至 `Tools -> External Tools` 并新增一项外部工具。填写以下字段：
- Program: 路径指向已安装好的 `jupyter-notebook` 可执行文件 (通常位于 Anaconda/Miniconda 下)。
- Arguments: `-y --no-browser`
- Working Directory: `$ProjectFileDir$`
保存后即可通过右键菜单中的 “External Tools” 启动 Jupyter。
#### 方法二：借助远程开发服务器
另一种解决方案是将本地编写的脚本上传到一台已经部署好 Jupyter 的远程机器上执行。这一步骤涉及 SSH 连接以及端口转发技术[^2]。
```python
import os
os.system('ssh -NfL localhost:8888:localhost:8888 user@remote_host')
```
以上代码片段展示了如何建立安全隧道以便访问远端主机上的服务实例。
---
#### 注意事项
- 确认所选用的 Python 解释器版本兼容目标框架需求；
- 若计划频繁切换不同虚拟环境下的 Kernel，请额外关注 `nb_conda_kernels` 组件的作用；
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2. 引用[2]提到在aarch64上编译安装TensorFlow1.1