jupyter调用多个R，python kernel
jupyter notebook是非常流行的调试代码方式，对于R和python这种脚本语言能时时反馈每一行代码的运行结果，对于调试画图代码很便捷，而且能够有效记录数据分析过程。jupyter支持R kernel (已经放弃Rstudio许久)，有时候我们有多个R和python安装路径（例如多个conda环境下的R），本文记录的是jupyter调用多个kernel的设置步骤。
启动jupyter服务
# 建立jupyter配置文件目录mdkir -p ~/.jupyter# 设置密码jupyter lab password# 建立文件目录和设置密码的步骤只需要做一次# 启动jupyter# --notebook-dir参数可以自定义jupyter的启动路径，对于打开和保存文件便利jupyter lab --port=1031 --notebook-dir=/seqyuan/project/
不想用时可以control + c 停掉服务，或直接关掉terminal界面；
如果jupyter服务建立在服务器上，想长期使用，下面可以确保在关掉terminal的时候服务仍然运行 nohup jupyter lab --port=1008 --notebook-dir=/seqyuan/project/ &
添加python kernel
启动jupyter服务的时候，默认会把jupyter所在环境的python加到jupyter kernel list里，不需要重复添加，如果想要把其他python加入到jupyter kernel，对应的python先安装ipykernel这个包
/customPYpath/envs/seurat4/bin/pip install ipykernel# 下面就是添加 kernel代码# --display-name 参数可以自定义设置要展示的kernel名称/customPYpath/envs/seurat4/bin/python -m ipykernel install \--user --name seurat4_py --display-name "seurat4py"
添加R kernel
如果想要把R加入到jupyter kernel list，对应的R要先安装IRkernel这个包
install.packages('IRkernel')# devtools::install_github('IRkernel/IRkernel')
# 在启动jupyter的user 同环境下打开R命令行/customPYpath/envs/deeptools/bin/R
# 可以给kernel命名和展示名称可以不一致IRkernel::installspec(name='R4deeptools', displayname='deeptools_R')
有一点要特别注意：添加kernel时python和R的添加kernel命令一定要和启动jupyter的环境和user一致，不然会导致添加不上。
使用上面的方法，任何R和python路径都可以被添加到jupyter的kernel list，只要有IRkernel（或ipykernel）包就行，另外就是注意命名要区别开。
使用jupyter服务
本地电脑建立的jupyter服务
可以在浏览器输入localhost:1031即可使用jupyter服务，
添加新的软件kernel不需要关闭jupyter服务，在新kernel添加之后，点击红圈的+号即可看到新增的R在kernel列表里了。
在linux服务器建立的jupyter服务访问方法
在浏览器输入的应该是服务器的IP地址+端口， IP:1031
如果需要跳转才能访问服务器，使用jupyter服务的方法可以参见本号之前的文章：
使用注意事项
有时候服务器会打开很多notenooks，这些notebooks有时会load比较大的数据，积累多了容易使服务器卡顿，需要及时关闭不需要使用的kernel，可以通过下图中红圈所示的按钮查看在后台运行的notebook，选择性及时关闭。
关联阅读
•生信分析软件环境搭建-conda-R-python•实用ssh命令|端口转发访问远程集群jupyter服务•https://blog.jcharistech.com/2018/01/01/how-to-add-r-kernel-and-javascriptsnode-js-to-jupyter-notebook/