Pythonのバージョンは，3.x以降，いろいろなバージョンがあり，ライブラリが異なる場合があります．

そんなとき，一時的に作成して確認を行うための環境を「仮想環境」と言います．

講義・個人用など，自分の用途にあわせて仮想環境を変更することをおすすめします．

仮想環境の作成の基本となるコマンド

> conda create -n (仮想環境名) python = (pythonのversion)

• 仮想環境名：適当にわかりやすい名前を英数字で

• pythonのversion：python のバージョン　たとえば．3.7とか3.8などです

例： 仮想環境をtest37，pythonのバージョンを3.7として 

   > conda create -n  test37  python=3.7

• 仮想環境名はわかりやすい名前がいいので，名前にpythonのバージョンを示すような数値をおくと，そのバージョンに従ってライブラリのインストールも楽になります．

• 私の場合，名前を決定し，その後ろにversionでピリオドを取っ払って数値を命名するなどをしてます．

1. 仮想環境の確認 

   1. まずは，ターミナルを起動してください

• windowsは，Windowsメニューー＞（ここに入力してください）の入力欄に，anaconda  Promptを途中までタイプ　

• 候補から「Anaconda Prompt」がでてくるので，選択し，起動します．

1. 2. 次のコマンドで作成した仮想環境のリストが出てきます

>   conda info -e　

2. 仮想環境を利用する

１．と同じターミナル上で，仮想環境のリストを確認し，利用した仮想環境に以下のコマンドで入ります．

　　> conda activate (利用したい仮想環境)

　　　再度，仮想環境のリストを表示し，利用した仮想環境の前に，マークがあれば，今はその環境で作業準備が整った，ということになります．

3. 仮想環境から退室

同じターミナル上，で以下をタイプします．

　　> conda deactivate        

これにより，退出できますので，conda info -e をターミナル上でタイプして，環境から出ていることを確認してください．　　​

Pythonでは，上記の仮想環境の違いごとに様々な内容を実行していきます．

仮想環境を毎回切り替えるたびに，Jupyterを起動し直す．．．はかなり大変です．

Jupyterの環境上で仮想環境を切り替える設定をしておくと，とても便利ですので，やってみましょう．

なお，今回は，Jupyter Lab, Jupyter Notebookで，上記で作成したpythonの仮想環境を切り替えることを想定してます．　

仮想環境の作成pythonのインストールをanacondaで行っていることを前提条件として，以下の構文で作成できます．

こちらでは，その環境をどのように作成するか，そしてどうやって設定するかを示します．

1. 仮想環境の確認  

   1. まずは，ターミナルを起動してください　

      • windowsは，Windowsメニューー＞（ここに入力してください）の入力欄に，anaconda  Promptを途中までタイプ　

      • ｰ>候補から「Anaconda Prompt」がでてくるので，選択し，起動します．

   2. その後，ターミナル上で以下をタイプしてください 

> conda info -e 

このコマンドで作成した仮想環境のリストが出てきます．

1. 3. 仮想環境リストのとなりに，環境が置かれている場所があります．この環境の置かれている場所の環境名の前まで，共通しているPath名があります．このPath をメモしていてください．

(OS問わず，anacondaをインストールした場所+envs　だと思います)

2. まずは，ベース（もともとの，どこの仮想環境にも属していない）の環境に移動します．

>  conda deactivate

3. 自分のhome フォルダ　（デイレクトリ）場所で，以下のコマンドで，jupyter_notebook_config.py　のファイルが存在するのかを確認し，なければ作成します．

   2. • Windowsなら以下のコマンドになります：

まずはC:に移動

> C:

目的のフォルダの場所まで移動

> cd User/username/.jupyter

ファイルがあるかを一覧から確認

> dir 

3. 2. • Mac OS, Linuxなら以下のコマンド

ファイルが存在するかを確認  > ls ~/.jupyter/

目的のファイル，　jupyter_notebook_config.pyが存在していないのであれば，以下をタイプ．

> jupyter notebook --generate-config

存在していて，上記をタイプし，実行すると，元のデフォルト状態へ上書きするかを聞かれるので，Y:はい，N:いいえのどちらかを選択

4. この環境(base)で，以下，Jupyter上で，カーネル環境の切り替えを行う環境をインストールします

> pip install environment_kernels
このコマンドでenvironment_kernelsをインストールし，Jupyter上でカーネルの切り替えが行えるようになります．
環境を構築し，5.のenvsに追記されている仮想環境に存在するなら仮想環境を切り替えることができます．

5. エディタで4.で作成したファイルを開き，最後の行に以下の内容を追加
   (修正：2021/09/014: 2行目の「c.EnvironmentKernelSpecManager.」について env_dirだとroot環境を読み込むので,envの前に[conda_]を付けるようにしてください)

c.NotebookApp.kernel_spec_manager_class = 'environment_kernels.EnvironmentKernelSpecManager'

c.EnvironmentKernelSpecManager.conda_env_dirs=['<envsが保存されている場所を絶対パスで>']
#c.EnvironmentKernelSpecManager.env_dirs=['<envsが保存されている場所を絶対パスで>'] 

6. すでに作成された仮想環境がある場合，使いたい環境ごとに，以下を入れる
   > conda install -c conda-forge jupyterlab

7.  新たな仮想環境を追加したい場合は，以下で
   conda create -n <仮想環境名> python=<バージョン番号> jupyterlab
   新規で作成すると，6.で追加した，environment_kernelはいらないです．

　　ipykernelを使うことで，カーネルが追加されるとあるが，実際はしなくても，追加されている
　　この違いはまだ良くわかっていないです

8. Jupyter Notebook/Labを再起動

9. メニューの「カーネル」から「カーネルの変更」で仮想環境が追加されていることを確認する
   「conda_<仮想環境名前>」で追加されている