安装 Jupyter 开发工具
Jupyter 是python交互式编辑器，即执行一行代码，就立刻显示结果。非常直观，是机器学习的专业人士不可少的工具。 本文档介绍 Jupyter的一步一步安装，从一台刚创建的虚拟机开始。
1. 版本和环境
本文档写于2021年4月2日，用的是centOS 8.1 版本。4核 8Gb内存。用的Anaconda安装包是 Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh，anaconda是python开发环境管理软件，可以从https://www.anaconda.com/下载 个人版本(Individual Edition).
2. 安装步骤
1. 在用户目录下，可以建立download目录，将 Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh 安装包放入download 目录下：然后，键入：
sh Anaconda3-2020.11-Linux-x86_64.sh遇到提问，如果是yes/no 的选择，都键入yes，如果是提问是否继续，键入 Enter(回车键), 遇到授权许可，按翻页键就是，总之，不要输入no。最后，提问时需不需要初始化base开发环境，输入yes。
2. 安装完毕，退出exit，然后重新登入。这时，会有以下 提示符出现，
(base) [jupyter@localhost ~]$注意，这里base就是开发环境名 base。Anaconda安装完之后，可以敲入以下命令列出所有开发环境：
(base) [jupyter@localhost ~]$ conda env list
# conda environments:
#
base * /home/jupyter/anaconda3目前只有一种开发环境 base。
3. 现在，让我们建立自己的开发环境，tutorial-ml，基于python 3.7的jupyter的开发环境，tutorial-ml，我们先创建tutorial目录，然后在tutorial目录下，创建文件 environment.yml, 内容如下：
name: tutorial-ml
channels:
- conda-forge
- pyviz
dependencies:
- python=3.7
- pip
- numpy >= 1.18.5
- pandas
- holoviews >= 1.14
- bokeh
- jupyterlab
- jupyter-server-proxy
- nodejs
- pip:
- atomapython，pip，numpy，pandas，nodejs，都是基本python模块，holoviews是笔者介绍的python比较新的可视化模块/软件包，bokeh是holoviews的依赖包，jupyterlab 和 jupyter-server-proxy就是笔者要介绍的jupyter工具的安装包，atoma 就是笔者放在那儿。enviroment.yml 格式在笔者的另一篇博客就介绍了。 这里不做重复介绍。
4. 有了environment.yml 文件后，开始一些Linux环境的配置，比如 DNS，加入nameserver，国内是114.114.114.114 dns服务器
(base) [jupyter@localhost ~]$sudo vi /etc/resolv.conf
nameserver 114.114.114.1145. 现在开始建立开发环境 tutorial-ml，
(base) [jupyter@localhost ~]$ conda env create -f environment.yml
...
...
Installing pip dependencies: | Ran pip subprocess with arguments:这需要耐心，安装至少需要30秒，可能1分钟，2分钟，反正只要不中断，就耐心一点。当您看到 Installing pip dependencies: | Ran pip subprocess with arguments: 时，其实开发环境已经建立起来，接下来是安装pip下的python安装包或模块，这个其实后续也可以自行再安装。
6. 确认环境tutorial-ml是否安装成功，可以敲入命令行，
(base) [jupyter@localhost ~]$ conda env list
# conda environments:
#
base /home/jupyter/anaconda3
tutorial-ml * /home/jupyter/anaconda3/envs/tutorial-ml这时，您会看到tutorial-ml被列出来了。现在您就可以激活tutorial-ml开发环境
7. 激活tutorial-ml开发环境就只要敲入以下命令:
(base) [jupyter@localhost ~]$ conda activate tutorial-ml8. 有了tutorial-ml 环境，我们马上就完成安装了，但我们还有些linux的设置，比如IPv6的明确激活或不激活，防火墙的关闭，/etc/hosts 的IP地址添加，接下来，我们分别来做：
# 激活IPv6
sudo sysctl -w net.ipv6.conf.all.disable_ipv6=0
sudo sysctl -w net.ipv6.conf.default.disable_ipv6=0激活IPv6后，关闭防火墙：
systemctl status firewalld
# 防火墙工作状态: active (running) since Fri 2021-03-19 10:17:27 CST; 4 days ago
# 拆卸防火墙: inactive (dead) since Tue 2021-03-23 10:58:10 CST; 3s ago
systemctl stop fiewalld
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版权声明：本文为CSDN博主「juhanishen」的原创文章，遵循CC 4.0 BY-SA版权协议，转载请附上原文出处链接及本声明。
原文链接：https://blog.csdn.net/juhanishen/article/details/115122169，然后创建在/etc/hosts 文件里加入一条记录：
...
192.168.1.231 localhost我的本地地址是192.168.1.231，读者可以根据自身实际情况更改IP地址。现在，您可以退出 exit linux，然后重新登入，别忘记进入tutorial目录，然后激活tutorial-ml环境，
(base) [jupyter@localhost ~]$ cd tutorial/
(base) [jupyter@localhost tutorial]$ conda activate tutorial-ml
(tutorial-ml) [jupyter@localhost tutorial]$9. 最后启动 jupyter的服务器，
(tutorial-ml) [jupyter@localhost tutorial]$ jupyter lab
...
...
Or copy and paste one of these URLs:
http://localhost:8888/lab?token=cd63b51b8c44684572fd3a0861be913d49af5e316ddc07bb
or http://127.0.0.1:8888/lab?token=cd63b51b8c44684572fd3a0861be913d49af5e316ddc07bb
在本地局域网内的浏览器里，输入地址 http://192.168.1.231:8888/lab?token=cd63b51b8c44684572fd3a0861be913d49af5e316ddc07bb, 现在就可以在浏览器里看到jupyter的python开发工具了。
大功告成。现在，您就有交互式python开发工具了。
10. 安装其他python 工具包
如果开发环境还是tutorial-ml，先激活tutorial-ml开发环境，然后pip安装就可以。 国内可以用aliyun的镜像源：
#pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ 要下的包名
pip install -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/ ray[all]请注意不要用sudo pip install xxx。
3. 其他
本博客创建于2021年4月2日，未来更新日期会在文末附上。
第一次更新 2021年5月25日， 不要用sudo pip install xxx。