【Linux】jupyter简介，搭建和部署jupyter

一、Jupyter Notebook和JupyterLab

Jupyter我们简称常指早出的Jupyter Notebook，用于创建Jupyter Notebook文档的基于Web的交互式计算环境。它支持多种语言，例如Python（IPython），Julia，R等，并且广泛用于数据分析，数据可视化以及进一步的交互式探索性计算。

JupyterLab是最新的基于 Web 的笔记本、代码和数据交互式开发环境（例如HTML，Text，Markdowns等）作为选项卡。其灵活的界面允许用户配置和安排数据科学、科学计算、计算新闻和机器学习的工作流程。模块化设计邀请扩展以扩展和丰富功能。

选择Jupyter Notebook（JN）和JupyterLab（JL）：在这两天的JL使用后，笔者认为JN更便利于初学者。JL则在熟悉后的效率更胜一筹，最突出的一点就是模块化，可以配合Python控制台应用于更多的场景。

二、前期准备

用anaconda和miniconda都行，图方便省事还是用前者了，切记Python版本需要3.8以上。

2.1 bash

#Linux，留意架构是不是aarch，反之下x86
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-aarch64.sh
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

#Mac,留意自己处理器是m还是intel，前者arm，后者x86
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-MacOSX-arm64.sh
wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-MacOSX-x86_64.sh

2.2安装包

#Win
Anaconda3-2022.10-Windows-x86_64.exe
#Mac
Anaconda3-2022.10-MacOSX-x86_64.pkg

正常安装即可，笔者已安装就不演示了。

三、头戏

3.1 下载Jupyter

#哪个库都可以的，看网速，其次就是记住文件位置
conda install jupyter 
pip install jupyter

3.2 密钥

可以自己配置文件，也可以直接用默认的。

jupyter notebook --generate-config

#生成密钥
ipython
#In [1]: 
from notebook.auth import passwd
#In [2]: 
passwd()
#In [3]:
exit()

输入密码后会生成一个密钥，复制保存好。

3.3 修改jupyter配置文件

#直接用vim打开
vim /Users/xzw/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

用/检索以下修改

c.NotebookApp.ip = '*' #*是对于任何ip，可以修改为固定ip
c.NotebookApp.password = u'' #刚刚生成的密钥
c.NotebookApp.open_browser = False #false关闭运行jupyter自动弹出浏览器
c.NotebookApp.port = 8888  #端口可修改，自己记住
c.NotebookApp.allow_remote_access = True #允许远程访问
c.NotebookApp.notebook_dir = u''  #根目录可改可不改，不修改默认打开用户home目录

3.4 运行

jupyter notebook

综上其实要安装打开运行不难。该步如搭建在服务器上直接http://公网ip地址:端口。命令照用一样，跑R跑matlab都不在话下，装就完事了

四、讨论

4.1 Jupyter Lab

Jupyter Lab的下载安装部署一样的，notebook换成lab。

#升级jupyter
pip install --upgrade jupyter

4.2 防火墙设置

要正常运行，运行 jupyter 的计算机上的防火墙 必须将笔记本服务器配置为允许来自客户端的连接 接入端口上的计算机设置为 允许连接到 网页界面。防火墙还必须允许来自 127.0.0.1（本地主机）在从 49152 到 65535 的端口上。 服务器使用这些端口与笔记本内核进行通信。 内核通信端口由 ZeroMQ 随机选择，可能需要 每个内核有多个连接，因此必须可以访问大量端口。

4.3 扩展作Python包

这个在介绍中提到

4.3.1 安装jupyter扩展

#都可以，和上面提到的一样，选一即可
pip install helpful_package
conda install helpful_package
apt-get install helpful_package

4.3.2 启动扩展

#最简单的server扩展
jupyter serverextension enable --py helpful_package
#安装和启动nb扩展
jupyter nbextension install --py helpful_package # or --sys-prefix if using virtualenv or conda

jupyter nbextension enable --py helpful_package # or --sys-prefix if using virtualenv or conda

4.3.3 查看扩展

运行一个或多个扩展安装步骤后，可以列出当前已知的有关 nbextension、服务器扩展或捆绑器扩展的内容。以下命令将列出哪些扩展可用、它们是否已启用以及其他扩展详细信息：

jupyter nbextension list
jupyter serverextension list
jupyter bundlerextension list

还有更多内容可参考于官方文件：
https://github.com/jupyter/notebook
https://docs.jupyter.org/en/latest/
https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/index.html