配置文件不可直接迁移，因含本地路径、IP、端口等硬编码；应导出 environment.yml 和 jupyter_server_config.json（含密码哈希），新机重建环境并重设路径、远程配置。
配置文件本身不建议直接迁移
直接复制 jupyter_notebook_config.py 到另一台电脑，大概率会失效甚至引发启动失败。原因很实在：这个文件里常硬编码本地路径（比如 c.NotebookApp.notebook_dir = 'D:\Jupyter_Notebooks'）、绑定本机 IP 或端口、包含绝对路径的扩展插件引用，而新机器的盘符、用户名、网络环境全都不一样。
更关键的是，Jupyter 从 6.0+ 版本起默认使用 jupyter_server_config.py 和 jupyter_server_config.json 管理服务层配置（如远程访问、密码、token），旧版 notebook 配置已逐步被取代。盲目迁移旧配置容易造成服务启动冲突。
真正该迁移的是 environment.yml + 密码配置
如果你的目标是“在新机器上获得一模一样的 Jupyter 使用体验”，核心不是搬配置文件，而是重建可复现的运行环境：
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conda env export > environment.yml—— 导出当前环境所有包（含jupyter、notebook、jupyterlab及其依赖版本） -
jupyter notebook password执行后生成的加密密码，会写入~/.jupyter/jupyter_server_config.json；这个文件可以安全复制过去（仅含密码哈希，不含明文） - 如果用到了自定义 nbextension，应单独记录安装命令（如
jupyter contrib nbextension install --user），而不是复制~/.jupyter/nbextensions/目录
新机器上执行 conda env create -f environment.yml，再把 jupyter_server_config.json 放到对应位置，就能还原登录密码和基础服务行为。
路径类配置必须重设，不能复用
像 c.NotebookApp.notebook_dir、c.ServerApp.root_dir 这类路径配置，迁移后必须手动修改：
- 新机器上先运行
jupyter server --generate-config（推荐用 server 命令而非 notebook，更符合当前主干逻辑） - 打开生成的
~/.jupyter/jupyter_server_config.py，取消注释并设置为新路径，例如：c.ServerApp.root_dir = r'D:ProjectsJupyter' - Windows 下务必用原始字符串
r'...'或双反斜杠'D:\Projects\Jupyter'，单斜杠会触发转义错误 - 路径中避免中文、空格、特殊符号；目标目录需提前手动创建，否则启动时报
FileNotFoundError
远程访问配置要重做，别抄 IP
如果你在原机器上配过远程访问（比如 c.ServerApp.ip = '0.0.0.0'），迁移到新机器后不能直接复用。原因有三：
- 新机器的防火墙规则可能不同，开放端口需重新确认
- 局域网 IP 通常变化（尤其 DHCP 环境），
c.ServerApp.ip设为'0.0.0.0'没问题，但实际连接地址得看新机器当前 IP（用ipconfig或ifconfig查） -
c.ServerApp.token是启动时动态生成的，每次重启都变；依赖 token 访问的场景，应改用密码（通过jupyter server password设置）或禁用 token（c.ServerApp.token = ''）并配合 HTTPS
最稳妥的做法：在新机器上重新执行 jupyter server password，再按需修改 jupyter_server_config.py 中的 ip、port、open_browser 等项——而不是试图保留旧配置。
真正需要跨机器保持一致的，只有环境依赖和认证凭据；其余全是上下文相关的本地设置，强行迁移反而增加排错成本。
