装 jupyterlab 后看不到“python (myenv)”内核，是因为未安装并注册 ipykernel：需先激活环境，再执行 pip install ipykernel 和 python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name="python (myenv)"，重启 jupyterlab 后才可在 kernel 菜单中选择。
直接装 jupyterlab 就行，不用单独装 jupyter notebook ——后者功能已被前者完全覆盖，且新版 jupyterlab 自带 jupyter 命令和基础服务逻辑。
为什么装了 jupyterlab 还看不到“Python (myenv)”内核？
因为 ipykernel 没注册。JupyterLab 本身不自动把当前 Python 环境变成可选内核，必须手动安装并注册。
操作步骤：
- 先确保已激活目标环境：
conda activate myenv或source activate myenv（Windows） - 安装内核支持：
pip install ipykernel - 注册进 Jupyter：
python -m ipykernel install --user --name=myenv --display-name="Python (myenv)"
注册后重启 JupyterLab 才能在右上角 Kernel 菜单里看到该选项。漏掉 --user 可能导致权限错误；--name 必须和 conda 环境名一致，否则切换 kernel 时会找不到对应环境。
jupyter lab 启动失败，报错 Command 'jupyter' not found
说明命令没进系统 PATH，常见于 pip 安装后未刷新 shell 环境，或用 --user 安装但本地 bin 目录没加入 PATH。
验证方式：
- 运行
python -m jupyterlab——只要 Python 能 import 就一定可以启动 - 查
jupyter实际位置：python -m site看USER_BASE，再进bin/（macOS/Linux）或Scripts/（Windows）找可执行文件 - 临时补 PATH：
export PATH="$HOME/.local/bin:$PATH"（Linux/macOS）或把 Scripts 路径加进 Windows 系统环境变量
conda 用户基本不会遇到这个错误，因为 conda 自动管理 PATH。
想指定工作目录启动，但 jupyter-lab --notebook-dir=xxx 报错
命令写错了。正确命令是 jupyter lab --notebook-dir=xxx（注意是 lab，不是 lab- 或 lab -- 连写）。
其他常用路径相关操作：
- 首次运行可自动生成配置：
jupyter lab --generate-config，生成的jupyter_lab_config.py在~/.jupyter/下 - 改默认目录：在配置文件里取消注释并修改
c.ServerApp.root_dir = '/your/path' - 临时指定端口+目录：
jupyter lab --port=8889 --notebook-dir=/tmp/myproject
注意：如果目录不存在，JupyterLab 不会自动创建，会直接启动失败并提示路径不可访问。
真正容易被忽略的是内核注册这一步——很多人以为装完 jupyterlab 就万事大吉，结果新建 notebook 一跑代码就报 ModuleNotFoundError，其实只是 kernel 还在用 base 环境。
