搭建Python Jupyter Notebook教程

lavor 發布于2019-07-30 15:17 / 3327人閱讀

摘要：原來叫做，后來改名為，意思是，囊括了三大數據科學語言。文學化編程支持編程模式，代碼和正文有機交融在一起，在代碼可運行結果可見的情況下又很好地保留了研究邏輯，非常便于交流。在安裝過程中，我們使用來對做環境隔離。

Jupyter原來叫做IPython，后來改名為Jupyter，意思是Julia+Python+R，囊括了三大數據科學語言。Jupyter編程環境具有以下兩個特點：

中心化工作環境：Jupyter支持web化部署和遠程訪問，不同的科學家在相同的工作環境里搞研究，代碼交給別人后可以直接運行，不需要浪費時間在環境的調試上。

文學化編程（Literate Programming）：Jupyter支持notebook編程模式，代碼和正文有機交融在一起，在代碼可運行結果可見的情況下又很好地保留了研究邏輯，非常便于交流。

下面我們來講一下怎么在數據科學團隊里部署一個基于Jupyter的數據科學研究環境。我們要使用的工具叫做JupyterHub。該工具由三個部分組成：

multi-user Hub

configurable http proxy

multiple single-user Jupyter notebook servers

為了安裝這三個組件，我們得先有一臺Linux服務器，在這臺服務器上需要安裝好nodejs、Python3.4、Python2.7。

使用以下命令安裝configurable http proxy：

npm install -g configurable-http-proxy

接下來我們安裝multi-user Hub和Jupyter notebook。在安裝過程中，我們使用virtualenv來對Python做環境隔離。

pip3 install virtualenv
virtualenv -p python3 ~/py3env
source ~/py3env/bin/activiate
pip3 install jupyterhub
pip3 install jupyter

這個時候Jupyter工具已經可以用了，使用以下命令啟動工具：

sudo jupyterhub

打開瀏覽器，輸入http://localhost:8000就會出現以下登陸頁面：

輸入服務器的賬號和密碼，點擊登陸后，啟動服務，就會跳轉至以下界面：

點擊New按鈕，選擇Python 3，就可以創建一個Notebook，并進行編程了。

當然做到這一步Jupyter只支持Python3。繼續下面的操作我們可以為Jupyter添加Python2、R等其他語言的支持。

使用以下命令可添加Python2的支持：

virtualenv -p python2 ~/py2env
source ~/py2env/bin/activiate
python -m ipykernel install --user --name py2env --display-name "Python 2"
source ~/py3env/bin/activiate

使用以下命令可添加R的支持：

install.packages("devtools")
devtools::install_github("IRkernel/IRkernel")
IRkernel::installspec()

添加R語言支持后，可以點擊New面板下的R按鈕新建R語言的Notebook。

GPU云服務器云服務器 jupyter-notebook jupyter notebook Jupiter Notebook

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