Jupyter Notebook中怎么查看Python版本

在 Jupyter Notebook 中查看正在运行的 Python 版本，最可靠的方式是在代码单元格（Code Cell）中导入内置的 sys 或 platform 模块进行打印。这不仅能快速获得 Python 的主次版本号，还可以获取当前内核（Kernel）所绑定的 Python 解释器完整路径，从而帮助你准确确认代码是在哪个虚拟环境中运行。

方法一：使用 sys 模块查看完整版本与解释器路径（推荐）

Jupyter Notebook 执行代码依赖于后台运行的内核（Kernel）。要获取当前内核所使用的 Python 环境信息，最权威、信息量最全的方式是通过 Python 原生内置的 sys 模块。

新建或打开一个 Jupyter Notebook 笔记本，在任意代码单元格中输入以下两行代码，并按下 Shift + Enter 快捷键运行：

import sys

print("Python版本信息:")
print(sys.version)

print("\n解释器绝对路径:")
print(sys.executable)

Python版本信息:
3.10.12 (main, Jun 11 2023, 05:26:28) [Clang 15.0.0 (clang-1500.0.40.1)]

解释器绝对路径:
/Users/username/miniconda3/envs/data-analysis/bin/python

这段代码输出了两组关键信息：

• sys.version：返回包含 Python 完整版本号（如 3.10.12）、编译器版本（Clang/GCC/MSC）以及编译日期的字符串。通过该信息可以确认当前 Python 的大小版本和二进制位数。
• sys.executable：返回当前正在执行该 Notebook 单元格代码的 Python 解释器二进制文件的绝对物理路径。这在配置了 Anaconda、Miniconda、venv 或 Poetry 等多环境机器上极为关键，它是排查“模块已安装但 Notebook 提示 ModuleNotFoundError”的第一诊断依据。

方法二：使用 platform 模块获取简洁版本号

如果你在编写数据分析脚本或条件分支逻辑时，只需要清晰、标准的版本字符串（例如纯粹的 "3.10.12" 或主版本号数字），而不需要冗长的编译日期等信息，可以使用标准库中的 platform 模块。

在单元格中执行以下代码：

import platform

print("简洁版本号:", platform.python_version())
print("版本元组:", platform.python_version_tuple())

简洁版本号: 3.10.12
版本元组: ('3', '10', '12')

platform.python_version_tuple() 会返回一个由字符串构成的三元组 (major, minor, patchlevel)。当你的项目依赖特定 Python 大版本（例如要求必须为 Python 3.9 或以上）时，使用该方法可以非常方便地做前置检查，例如 if int(platform.python_version_tuple()[1]) < 9: ...。

方法三：在单元格中使用感叹号运行 Shell 命令

在 Jupyter Notebook 中，行首加上英文感叹号 ! 可以直接向底层操作系统的 Shell 派生子进程并执行终端命令。因此，也可以通过终端命令来查询 Python 版本：

!python --version

Python 3.9.7

此外，若想查询系统命令对应哪一个执行程序，在 Linux 或 macOS 上可运行 !which python，在 Windows 上可运行 !where python。

关键对比：sys.version（Kernel运行态）与 !python（Shell子进程）的区别

在 Jupyter Notebook 中，“在单元格内执行 Python 模块”与“用感叹号调用系统终端”属于完全不同的两种执行机制。理解这两者的差异是避免环境混淆的关键。

为了让对比更加直观，下表总结了两种方式在实际应用场景中的关键区别：

这种差异所带来的最常见问题是：用户在单元格中执行 !pip install pandas 成功安装，但在下一步运行 import pandas 时却报 ModuleNotFoundError。根本原因就是 !pip 调用了系统默认 Python 环境，而当前 Kernel 属于另一个虚拟环境。因此，确认版本必须以 sys.executable 为准；若要在 Notebook 中安装库，推荐使用行魔法命令 %pip install pandas，它会自动关联当前 Kernel 对应的解释器。

方法四：通过 Jupyter 界面菜单与状态栏查看

除了在单元格运行代码外，还可以直接通过 Jupyter Notebook 的图形界面快速查看基本版本信息：

• 右上角 Kernel 标签：在经典的 Jupyter Notebook 或 JupyterLab 界面右上角，常驻显示有当前 Kernel 的显示名称（例如 Python 3 (ipykernel) 或自定义的环境名 Python [conda env:pytorch]）。
• 菜单栏切换与检查：依次点击顶部菜单 Kernel -> Change Kernel，弹出的子列表中会列出本地已注册的所有 Python 环境。带有勾选标记的即为当前笔记本正在使用的内核环境。

版本不符合预期时的排查与解决流程

通过 sys.version 和 sys.executable 查出 Python 版本后，如果发现当前版本并非自己期望的版本（例如项目需要 Python 3.10，而 Notebook 当前运行在 Python 3.8），请按照以下排查逻辑进行调整：

如何将目标 Python 环境注册为 Jupyter Kernel

如果你在电脑中通过 Anaconda 或 python -m venv 新建了特定版本的 Python 环境（例如名为 py311_env 的 Python 3.11 环境），但 Jupyter 菜单中找不到它，只需在系统终端中执行以下两步注册操作：

第一步：激活目标虚拟环境并安装 ipykernel

# 如果使用 conda：
conda activate py311_env
conda install ipykernel

# 如果使用 venv：
source py311_env/bin/activate  # Windows 为 py311_env\Scripts\activate
pip install ipykernel

第二步：将该环境注册到 Jupyter 的内核列表中

python -m ipykernel install --user --name py311_env --display-name "Python (py311_env)"

命令完成后，重新回到 Jupyter Notebook 页面并刷新。在顶部菜单栏依次点击 Kernel -> Change Kernel，即可看到并切换到名为 Python (py311_env) 的新内核。再次运行 sys.version，即可确认版本已正确变更为预期的 Python 版本。

总结与速查清单

在 Jupyter Notebook 中确认 Python 运行环境时，遵循“以代码运行态为准，关注解释器路径”的原则。下表图示汇总了各种方法的速查对照，供日常开发快速参考：