更新 conda 后 conda 环境损坏

在广泛使用 conda 一段时间后，我昨天被要求更新它，现在事情看起来很糟糕。我必须承认我不是幕后发生的专家，所以请耐心等待:)

安装 conda 后我使用了pip安装各种软件包。 昨天，我开始处理 git 教程中的一些代码，该教程建议创建一个临时环境来使用：

conda env create -f binder/environment.yml

在此步骤中，建议我更新 conda，因为我使用的是旧版本。我在终端中找不到该特定消息（即我找不到之前使用的 conda 版本），但以下是我检查 conda 版本时得到的信息：

(base) francesco ~$ conda list conda
# packages in environment at /Users/francesco/anaconda3:
#
# Name                    Version                   Build  Channel
_anaconda_depends         2019.03                  py36_0  
anaconda                  custom                   py36_1  
anaconda-client           1.7.2                    py36_0  
anaconda-navigator        1.8.7                    py36_0  
anaconda-project          0.8.4                      py_0  
conda                     4.8.3                    py36_0  
conda-build               3.10.5                   py36_0  
conda-env                 2.6.0                h36134e3_0  
conda-package-handling    1.6.0            py36h1de35cc_0  
conda-verify              3.4.2                      py_1  

更新后我注意到的一件事是，为了激活/停用我必须使用的环境conda activate/deactivate <env>代替source activate/deactivate <env>.

之后我在新环境中使用代码没有任何问题。

今天，我尝试激活我使用的主环境，但系统要求我首先使用以下命令“初始化”我的 shell：

conda init bash

之后我激活了我的“通常”环境：

conda activate testenv

我尝试启动 Jupyter Lab，但收到此错误：

(testenv) francesco ~$ jupyter lab
Error executing Jupyter command 'lab': [Errno 2] No such file or directory

怎么了？为什么 Jupyter Lab 在我平常的环境中不再工作？

我检查了安装testenv一切看起来都不错：

(testenv) francesco ~$ conda list | grep jup
jupyter                   1.0.0                    py37_7  
jupyter_client            5.2.4                    py37_0  
jupyter_console           6.0.0                    py37_0  
jupyter_core              4.4.0                    py37_0  
(testenv) francesco ~$ pip list | grep jup
jupyter                  1.0.0   
jupyter-client           5.2.4   
jupyter-console          6.0.0   
jupyter-core             4.4.0   
(testenv) francesco ~$ 

有谁知道发生了什么事吗？这对我来说是一个大问题，因为 conda/jupyter lab 是我工作中使用的主要工具：\

常见的做法是仅在单个 Conda 环境（通常是您的环境）中安装 Jupyterbaseenv（如果是 Anaconda 用户），并始终从那里启动 Jupyter。要在Jupyter中使用其他Python环境，您需要安装ipykernel在这些环境中，例如

conda install -n testenv ipykernel

并且，为了避免注册额外的环境，建议安装nb_conda_kernels在 Jupyter 的环境中，例如，

conda install -n base nb_conda_kernels

顺便说一句，使用 Pip 安装东西可能会使环境不稳定。我强烈建议学习并坚持记录的最佳实践 https://docs.conda.io/projects/conda/en/latest/user-guide/tasks/manage-environments.html#pip-in-env.