windows下使用 Jupyter notebook 運行 C++

1. Windows下安裝Linux子系統

• 由於 C++ kernel 僅支持Linux和macOS，故需要在Windows下安裝Linux子系統
• 安裝教程如下：

參考：https://blog.csdn.net/qq_20084101/article/details/82316263

2. Linux子系統中安裝anaconda

• 本人使用的是基於python3.6的anaconda3
• 安裝anaconda，使用清華鏡像源安裝更快

wget https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh
bash Anaconda3-5.2.0-Linux-x86_64.sh

3. 使用anaconda安裝支持c++的jupyter

• 進入 anaconda

source ~/anaconda3/bin/activate root

• 創建新的虛擬環境，命名為cling

conda create -n cling

• 切換到新創建的虛擬環境

conda activate cling

• 切換默認鏡像源加速安裝

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/freeconda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/mainconda config --set show_channel_urls yes

• 安裝jupyter notebook

conda install jupyter notebook此處很重要 ：本人安裝了很多次xeus-cling都因為下載速度太慢而以失敗告終，後來發現是因為安裝xeus-cling時，我們想通過指定channel加快訪問速度時，conda反而會優先訪問默認源而非鏡像。

• 我們可以通過 ++conda config --show++ 看到 默認情況下的 ++channel_alias++ 值是 ++https://conda.anaconda.org/++
• 替換默認鏡像源

conda config --set channel_alias https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud

• 繼續使用conda-forge鏡像channel安裝xeus-cling

conda install xeus-cling -c conda-forge

• 檢查是否成功安裝了kernel

jupyter kernelspec list

• 正確安裝，會顯示以下四個kernel:

python3 /home/soleil/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/python3 xcpp11 /home/soleil/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp11 xcpp14 /home/soleil/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp14 xcpp17 /home/soleil/anaconda3/envs/cling/share/jupyter/kernels/xcpp17

• 然後我們就可以運行jupyter notebook了

jupyter notebook新建new下拉菜單中選擇C++11就可以編寫並運行代碼了