在jupyter notebook中直接运行conda list会报错，因它是终端命令，需用!conda list（前提conda已初始化且在path中）；更可靠方式是用!pip list或pkg_resources查看当前kernel实际加载的库。
在 Jupyter Notebook 里直接运行 conda list 会报错？
因为 conda list 是终端命令，不能直接在 Notebook 单元格里执行（除非用 !conda list，但前提是 conda 在当前环境 PATH 中且已初始化）。更可靠、跨平台的方式是用 Python 原生方法查已安装包。
用 pip list 或 pkg_resources 查当前环境所有库
推荐在 Notebook 单元格中运行以下任一代码，它反映的是当前 Kernel 实际加载的包列表（即你看到的 sys.executable 对应环境）：
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!pip list—— 最简单，但输出带版本号和格式化空格，适合快速浏览 -
import pkg_resources; [d.project_name for d in pkg_resources.working_set]—— 返回纯列表，方便后续筛选或写入文件 -
import importlib.util; import sys; list(sys.modules.keys())—— 注意：这只显示**已导入**的模块，不是全部已安装库，慎用
如果想导出为 requirements.txt 格式，用：!pip freeze > requirements.txt，生成的文件会包含精确版本号，适合复现环境。
为什么 conda list 在 Notebook 里经常失效
常见原因有三个：
- 当前 Kernel 不是 conda 环境启动的（比如用
venv或系统 Python 启动），conda命令根本不可用 - conda 初始化未生效：Windows 上 Anaconda Prompt 默认初始化，但普通 CMD/PowerShell 或 VS Code 终端未必加载了 conda 的 shell hook
- 即使能运行
!conda list，它查的是「当前 shell 激活的环境」，不一定等于 Notebook Kernel 所在环境 —— 这俩可能不一致
所以别依赖 !conda list 判断 Notebook 正在用哪个环境的包；优先以 pip list 或 sys.executable 为准。
确认当前 Kernel 环境后再查库，避免误判
先跑这三行，确保你知道自己到底在哪个环境里：
import sys
print("Python 可执行路径:", sys.executable)
print("Python 版本:", sys.version.split()[0])
如果 sys.executable 路径含 envs/xxx，说明是 conda 环境；含 venv 或 virtualenv 目录，则是 Python 内置虚拟环境；直接指向系统 /usr/bin/python 或 C:\Python39\python.exe，那就是全局环境。
查库这件事，本质是查「这个可执行文件能看到哪些包」——不是查你电脑上装过什么，而是查它实际加载了什么。路径不对，查到的就不是 Notebook 正在用的那套。
