【Scala 教程】Jupyter notebook 和 Jupyter lab 中配置 Scala 交互式编程环境

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【Scala 教程】Jupyter notebook 和 Jupyter lab 中配置 Scala 交互式编程环境

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背景

对于初学者入门 Scala 编程，如果在学习过程中需要编写一些代码片段来实操 Scala 语法的时候是怎么测试的呢？对于菜鸡的我起初只想到了两种方法：

• Scala Terminal：在终端中进行交互。
• IntelliJ IDEA：IDE中编写代码片段。

在实践的时候就慢慢发现上述两种的方法的弊端：Scala Terminal 中测试语法没有问题但不能保存语法介绍和说明，遗忘之后不能再次查询；IDEA 非常强大但对于初学者测试代码片段就有点杀鸡用牛刀的感觉（PS：打开IDEA就写一小段代码也太浪费电脑资源了😂）！因此是否存在高性价比的工具来解决这问题呢？答案是有的！

类比于python的学习，是否想起有一款 jupyter notebook 交互编程环境呢？Jupyter notebook中编写python脚本实时交互可视化太爽了，如果jupyter notebook 能支持 scala 语法多么完美啊！心里一想然后一搜，卧槽！真有！开源大佬牛鼻！！！传送门直达~ 本文就介绍如何在jupyter notebook 中配置 scala 交互式编程环境。

配置流程

安装scala 至于如何安装scala 可以参考另一篇博文：【Scala教程】Scala 简介与安装

anaconda 安装 jupyter notebook 默认已配置好python开发环境，没有安装的同学可以自行搜索教程安装哦！

配置 scala kernel 本文选用的是almond，当然也有其它可选择的kernel，可以根据自己的需求自行选择哦！

windows 安装 almond

查看scala 版本，例如我安装的是scala 2.13.1： 在源库中搜索发现almond v0.8.2已支持scala 2.13.1 ，Release version:

创建文件夹almond并在终端内打开。

在终端中设置 scala 和 almond 版本；

> set SCALA_VERSION=2.13.1 > set ALMOND_VERSION=0.9.1

在终端中通过coursier下载launcher，官网命令会报错:

> bitsadmin /transfer downloadCoursierCli git.io/coursier-cli "%cd%\\coursier" > bitsadmin /transfer downloadCoursierBat git.io/coursier-bat "%cd%\\coursier.bat" > .\\coursier bootstrap -r jitpack -i user -I user:sh.almond:scala-kernel-api_%SCALA_VERSION%:%ALMOND_VERSION% sh.almond:scala-kernel_%SCALA_VERSION%:%ALMOND_VERSION% -o almond > .\\almond --install

终端中安装 almond

.\\almond --install

终端中查看已安装kernel：jupyter kernelspec list

打开 jupyter notebook 或者 jupyter lab 发现都可以使用scala kernel；

安装完成后可以删除almond文件夹；

安装过程参考官网：almond.sh/docs/quick-start-install

填坑指南

bitsadmin /transfer downloadCoursierCli git.io/coursier-cli "%cd%\\coursier"命令执行报错： unable to add file - 0X80070057: 原因：bitsadmin 命令找不到相对路径！ 方法：修改命令参数为绝对路径可以下载！例如我的路径：bitsadmin /transfer downloadCoursierCli git.io/coursier-cli "d:\\almond\\coursier"

.\\coursier bootstrap ***命令报错； 原因与上述错误类似。 方法：修改命令为版本号：

.\\coursier bootstrap ***报错：error fetching artifacts *** 原因：文件下载校验码错误，重新下载对应的文件。 方法：打开下载错误的文件删除重新执行命令下载！

吐槽下载速度真是慢，windows配置问题真是多，折腾了一下午，心累！

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本文标签： 环境教程ScalajupyterLab