IJulia Conda not found на Julia Windows: как исправить

IJulia сообщает «Conda not found», потому что регистрация ядра Jupyter на Julia происходит через пакет Conda.jl: если Conda.jl не установлен или не может найти/полноценно собрать conda, Pkg.add(“IJulia”) не создаст ядро. На Julia 1.12.2 под Windows решение — либо позволить Conda.jl автоматически установить Miniconda, либо явно указать существующую Anaconda/Miniconda через ENV[“CONDA_JL_HOME”] / ENV[“JUPYTER”], затем выполнить Pkg.build(“Conda”) и Pkg.build(“IJulia”). Для деталей и команд см. инструкции ниже и официальную документацию IJulia и Conda.jl.

Содержание

• Почему IJulia пишет «Conda not found» на julia windows
• Решение 1 — быстрый и надёжный: позволить Conda.jl установить Miniconda
• Решение 2 — использовать вашу Anaconda/Miniconda (julia jupyter, ijulia)
• Проверка и устранение неисправностей (ijulia)
• Краткий чек‑лист и быстрые команды
• Источники
• Заключение

Почему IJulia пишет «Conda not found» при установке на Windows (julia windows)

Коротко — IJulia при установке использует механизм, который полагается на Python/Jupyter, а поставляет их через пакет Conda.jl. Когда вы выполняете Pkg.add("IJulia"), в процессе сборки IJulia запускается скрипт, который ожидает рабочую установку conda (или чтобы Conda.jl установил Miniconda). Если Conda.jl отсутствует, не собран или не находит путь к conda, вы увидите сообщение вида “Conda not found” и регистрация kernelspec не выполнится (ядро не появится в JupyterLab). Подробно это описано в руководстве IJulia и в документации Conda.jl — смотрите официальные инструкции для Windows и примеры проблем в репозиториях проекта IJulia и Conda.jl.

Почему добавление Anaconda в PATH не помогло? Потому что Conda.jl по умолчанию управляет своей собственной установкой Miniconda и не всегда автоматически использует системный conda из PATH — особенно если сборка Conda.jl уже завершилась с ошибкой. Кроме того, если вы укажете путь к системному conda, это нужно сделать до шага сборки (см. ниже).

Решение 1 — быстрый и надёжный: пусть Conda.jl установит Miniconda (рекомендуется)

Это самый простой способ — дать Conda.jl скачать и установить Miniconda в вашу Julia‑депо. Порядок действий:

1. Откройте Julia REPL (не в Jupyter).
2. Выполните команды:

using Pkg
Pkg.add("Conda") # если ещё не установлен
Pkg.build("Conda") # принудительно собрать/установить Miniconda
Pkg.add("IJulia") # снова добавить IJulia (если нужно)
Pkg.build("IJulia") # регистрация kernelspec в Jupyter

3. Перезапустите JupyterLab (если он был запущен) и проверьте наличие ядра «Julia 1.12» в списке. Можно дополнительно проверить из командной строки:

• jupyter kernelspec list — показывает доступные kernelspec.
• Если вы предпочитаете, можно в Julia вызвать using Conda; Conda.add("jupyter"), но Pkg.build("Conda") обычно сам ставит необходимое.

Почему это работает? Conda.jl скачивает Miniconda в контейнер под Julia и гарантирует совместимость зависимостей; после успешной сборки IJulia создаёт kernelspec, который Jupyter увидит. Официальная страница с инструкциями содержит эти шаги: IJulia — installation и подробности про Conda.jl на GitHub: JuliaPy/Conda.jl.

Решение 2 — использовать вашу Anaconda/Miniconda (julia jupyter, ijulia)

Если вы уже устанавливали Anaconda/Miniconda и хотите, чтобы IJulia использовал именно её, действуйте так:

1. Убедитесь, что в Windows в командной строке conda --version и jupyter --version возвращают корректные версии (т.е. conda и jupyter работают).
2. Перед сборкой Conda.jl / IJulia в Julia установите переменные окружения, указывающие на вашу инсталляцию. В REPL:

# пример — замените путь на ваш
ENV["CONDA_JL_HOME"] = raw"C:\Users\YourUser\Miniconda3"
ENV["JUPYTER"] = raw"C:\Users\YourUser\Miniconda3\Scripts\jupyter.exe"

using Pkg
Pkg.build("Conda") # чтобы Conda.jl использовал этот каталог
Pkg.build("IJulia") # регистрация kernelspec с указанным jupyter

3. Если хотите, чтобы настройка сохранялась между сеансами, поместите те же строки в файл запуска Julia: %USERPROFILE%.julia\config\startup.jl.

Важно: ENV[“CONDA_JL_HOME”] и ENV[“JUPYTER”] должны быть установлены до вызова Pkg.build("Conda") / Pkg.build("IJulia"). В противном случае Conda.jl может уже создать свою директорию и игнорировать PATH. Примеры аналогичных решений и обсуждения ошибок в Windows можно найти в issue IJulia и на форуме: IJulia issue #802 и обсуждение на Discourse Julia.

Проверка и устранение неисправностей (ijulia)

Если после выполнения шагов ядро всё ещё не появляется или возникают ошибки — пройдите этот список.

1. Проверка установленных пакетов в Julia:

using Pkg
Pkg.status("Conda")
Pkg.status("IJulia")

2. Повторная сборка (иногда помогает):

Pkg.build("Conda")
Pkg.build("IJulia")

Следите за логом сборки — там обычно видно, почему сборка прерывается (сетевые ошибки, права доступа, некорректный путь).

3. Убедитесь, что вы запускаете тот же Jupyter, куда устанавливается kernelspec. На Windows разные установки Jupyter (Anaconda Navigator, pip, Conda.jl) могут иметь разные директории данных Jupyter. В командной строке проверьте:

• jupyter --paths — где Jupyter ищет kernelspec.
• jupyter kernelspec list — где установлены ядра.

Kernelspec для Julia на Windows обычно попадает в %APPDATA%\jupyter\kernels\julia-.... Откройте соответствующую папку и проверьте файл kernel.json — он должен содержать корректный путь до julia.exe. Если путь неверный (например, указывает на старую версию Julia или на путь с пробелами/спецсимволами), удалите kernelspec и выполните Pkg.build("IJulia") снова.

4. Проблемы с путями и пробелами в имени пользователя: если ваш профиль содержит пробелы или не‑ASCII символы, Conda.jl иногда падает при установке Miniconda. Решение — установить Miniconda в путь без пробелов и указать его через ENV["CONDA_JL_HOME"] до сборки. Пример обсуждения таких случаев есть в репозитории Conda.jl/ IJulia: Conda.jl GitHub и IJulia issue #802.

5. Сетевые или SSL‑ошибки при скачивании Miniconda: если у вас корпоративный прокси/файрвол, скачивание может блокироваться — скачайте Miniconda вручную и укажите ENV["CONDA_JL_HOME"] на распакованную инсталляцию, или настройте системный proxy.

6. Если ядро появляется, но не запускается — смотрите вывод ошибок в Jupyter (вкладка с логом ядра) и убедитесь, что версия Julia и путь до julia.exe совпадают; при необходимости обновите kernelspec вручную или пересоздайте через Pkg.build("IJulia").

Краткий чек‑лист и быстрые команды

• Быстрый рабочий порядок (рекомендуется):

using Pkg
Pkg.add("Conda")
Pkg.build("Conda")
Pkg.add("IJulia")
Pkg.build("IJulia")

• Если хотите использовать системный conda (замените путь):

ENV["CONDA_JL_HOME"] = raw"C:\Users\You\Miniconda3"
ENV["JUPYTER"] = raw"C:\Users\You\Miniconda3\Scripts\jupyter.exe"
using Pkg
Pkg.build("Conda")
Pkg.build("IJulia")

• Проверки вне Julia:

• jupyter --version

• jupyter kernelspec list

• перезапустить JupyterLab после сборки

Источники

1. Installation · IJulia — IJulia.jl manual
2. JuliaPy/Conda.jl — GitHub
3. JuliaLang/IJulia.jl — Issue #802 (пример с путями и Jupyter)
4. Trouble installing IJulia in fresh Julia 1.0 — Discourse Julia (обсуждение проблем на Windows)

Заключение

Если вы используете Julia 1.12.2 на Windows, самый надёжный путь убрать ошибку “Conda not found” — явно установить/собрать Conda.jl (он поставит Miniconda) и затем выполнить Pkg.build("IJulia"); альтернативно, укажите вашу Anaconda/Miniconda через ENV[“CONDA_JL_HOME”] и ENV[“JUPYTER”] перед сборкой. После успешной сборки ядро IJulia появится в JupyterLab. Если что-то пойдёт не так — посмотрите логи сборки, проверьте jupyter kernelspec list и пути в kernel.json; ссылки на официальную документацию IJulia и Conda.jl помогут с типичными случаями.