【jupyter】

方法一

conda install jupyterlab
conda install ipykernel
python -m ipykernel install --user --name dv3 --display-name "Python (dv3)"
# 如果你激活了一个叫 dv3 的虚拟环境，运行这个命令后，JupyterLab 中就能选到这个内核来运行 notebook。

python -m ipykernel install 调用 Python 模块方式安装内核
--user 安装在当前用户目录，不影响系统其他用户
--name dv3 设置该内核的内部标识名（技术用名）
--display-name "Python (dv3)" 设置在 Jupyter UI 中看到的名字

方法二

pip install jupyterlab
# pip show jupyterlab 
# 会看到类似依赖：Requires: notebook, ipykernel, jupyter-core, ...
# 所以直接用 pip install jupyterlab
# 会自动连带装：pip install ipykernel jupyter-core notebook 等

那为啥有些教程还要单独 conda install ipykernel？

Conda 和 pip 的安装源不同
conda install ipykernel 从 Anaconda 仓库拉包，兼容性强，和 conda 虚拟环境绑定得更紧。

pip install ipykernel 从 PyPI 装，有时版本太新或依赖不兼容。

→ 所以在教程中，为了稳妥，尤其是在配置 Jupyter 多内核时，建议显式安装 ipykernel。