最可靠方式是在Notebook代码单元格中运行import sys; print(sys.version)，它准确反映当前内核实际使用的Python版本；而!python --version或终端命令显示的是shell环境版本，可能与内核不一致。
直接看当前内核用的哪个 Python 版本，别只查系统默认版本——Jupyter 用的是内核，不是你终端里敲 python --version 那个。
在 notebook 单元格里执行 sys.version
这是最可靠的方式，它反映的是当前 kernel 实际运行的 Python 解释器版本：
- 新建一个代码单元格，输入并运行：
import sys<br>print(sys.version)
- 输出类似
3.10.12 (main, Jun 20 2024, 15:48:15) [GCC 11.2.0]，开头数字就是主次版本号 - 如果想更结构化地获取（比如做条件判断），用
sys.version_info：它返回sys.version_info(major=3, minor=10, micro=12, ...) - 注意：不要写错模块名，
import syS或import Sys会报NameError
用 !python --version 看的是 shell 环境的 Python
这个命令在 notebook 里也能跑，但它调用的是 shell 的 python 命令，不一定是当前 kernel 的 Python：
- 运行
!python --version输出Python 3.9.18，但sys.version显示3.10.12？说明 kernel 和 shell 环境不一致 - 常见于 conda/virtualenv 环境未激活、或 Jupyter 启动时没走对环境路径
- 想确认 shell 下到底调用哪个解释器，可以加一句
!which python或!where python（Windows）
查 sys.executable 确认 Python 解释器路径
光看版本号还不够，有时得知道它从哪来——尤其当你装了多个 Python 或混用 conda/pip/virtualenv：
立即学习“Python免费学习笔记（深入）”；
- 运行
import sys<br>print(sys.executable)
- 输出类似
/home/user/miniconda3/envs/ml/bin/python或C:\Users\name\anaconda3\envs\py310\python.exe - 路径里带
envs/xxx表示是 conda 环境；带venv或.virtualenvs是 virtualenv；纯anaconda3/或Python310/是基础环境 - 如果路径指向
/usr/bin/python或C:\Python39\这类系统级路径，那 kernel 很可能没按预期切换
Kernel 菜单里显示的名字不一定准确
Jupyter 右上角 Kernel → Change kernel 列出的名字（比如 “Python 3” 或 “myenv”）是人工设置的显示名，和实际版本无关：
- 同一个名字可能对应不同 Python 版本（比如重装环境后没更新 kernel 名称）
- 名称里写 “Python 3.9”，但实际
sys.version是3.10.12？说明 kernel 注册信息没刷新，或注册时用错了环境 - 真正生效的是 kernel.json 文件里的
argv字段，它指定了具体调用哪个python可执行文件
最易被忽略的点：你改了 conda 环境、升级了 Python、甚至重装了 ipykernel，但没重新运行 python -m ipykernel install --user --name xxx --display-name "xxx"，旧 kernel 依然在用老解释器。版本号不会自动同步，得手动重建 kernel。
