如何使用PythonCall CondaPkg的Python安装运行IJulia，而不是PyCall.jl/Conda.jl

Question

看起来，PythonCall.jl 和 CondaPkg.jl 这两个包越来越有用了。特别是 CondaPkg，它提供了一些工具来管理 Python 的虚拟环境，使用 CondaPkg.toml 文件，这个文件的格式和 Project.toml 很像，所以使用起来非常方便。

不过，当你通过 IJulia 使用 Jupyter Notebook 的时候，它会创建另一个 Python Anaconda 的安装。这就导致在 Conda.jl 和 CondaPkg.jl 的环境中，很多依赖项被重复安装了。

那么，怎么才能让 IJulia 使用已经存在的 CondaPkg 安装，而不是让它通过 Conda.jl 再安装 Jupyter 呢？怎么才能避免在我的 Julia 和 Python 的 Jupyter 工作流程中出现很多个 Conda 呢？

Answer 1

这样的配置可以通过以下命令来实现：

using CondaPkg
CondaPkg.add("jupyter")
ENV["JUPYTER"] = CondaPkg.which("jupyter")

using Pkg
Pkg.add("IJulia") # if IJulia was not yet installed
Pkg.build("IJulia") # To change the configuration of existing installation

通过这个配置，你可以避免重复安装Python包，并且可以使用CondaPkg来管理Python环境。