之前就了解过Jupyter notebook，是调试python代码的简洁、高效软件。现在大致整理下目前学到的在Linux系统里部署Jupyter环境的小流程，以供之后自己学习python及相关分析时使用。

1、安装Jupyter

  • 这里假设已经对conda环境有一定了解，并已在linux里安装；
  • 官方安装教程 https://jupyter.org/install，推荐使用conda安装
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conda install -c conda-forge notebook

tips：先暂时在base环境里安装，之后会介绍如何通用于其它环境。

  • 查看版本
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jupyter notebook --version
# 6.4.5
  • 调用jupyter(不推荐这么使用)
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# jupyter notebook

2、本地端口登录

如上虽然可以直接在Linux默认的浏览器里调用Jupyter页面，但之前发现不仅启动慢，而且使用过程也很不流畅；应该是Linux调用默认浏览器的原因。可以通过如下方式，在本地电脑端口使用

2.1 生成jupyter notebook 配置文件

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jupyter notebook --generate-config

2.2 设置登录密码

  • 需要两次确认
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jupyter notebook password

如上就会在.jupyter隐藏文件夹下生成两个文件：jupyter_notebook_config.json与jupyter_notebook_config.py

2.3 在Linux端启动jupyter

需要设置两个参数：指定端口号，不在Linux浏览器里启动

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jupyter notebook --port=8889 --no-browser

2.4 在本地电脑端设置链接端口

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# Win + r 进入本地电脑命令行模式
ssh -L localhost:8889:localhost:8889 user_name@xxx.xxx.xxx.xxx -p 22
# 根据提示输入用户的密码即可进行关联

2.5 在本地任意浏览器登录

  • 在浏览器网址栏输入：localhost:8889；在根据提示输入之前设置的密码即可在本地电脑端登入Linux系统里的Jupyter notebook软件，流畅得使用了。

参考教程 （1）远程访问服务器Jupyter Notebook的两种方法 https://www.jianshu.com/p/8fc3cd032d3c （2）关于Jupyter notebook远程连接服务器踩坑记 https://zhuanlan.zhihu.com/p/161221247

3、Jupyter 基本使用

  • 如下图所示 Jupyter是由一个个单元格Cell组成，可以是Python的代码块，也可以是支持Rmarkown模式的注释文档；默认为代码块，可通过功能栏的下拉列表进行切换。

  • 很多快捷键的用法，例如：

    • Esc + H 快捷键大全
    • Esc + M 将单元格切换到markdown模式
    • Esc + Y 将单元格切换为代码code模式
    • Shift + Enter 运行当前单元格的内容，并选中下一个单元格的内容；
    • Ctrl + Enter 运行当前单元格的内容，光标保留在当前单元格。

image.png

  • 最后需要注意的是Jupyter保存的文件格式后缀为：.ipynb（即ipython notebook缩写）

Jupyter使用教程：https://cloud.tencent.com/developer/article/1091924

4、切换conda环境

  • 在第一步里有介绍是在base环境中安装的Jupyter。通过安装nb_conda_kernels，可以实现建立基于某一特定conda环境的python脚本(前提是该conda环境已经安装好jupyter)
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# 在base环境安装
conda install nb_conda_kernels

之后在，新建文件时，可以选择在基于哪一个conda环境下创建，非常方便

5、jupyter插件之jupyter-contrib-nbextensions

jupyter-contrib-nbextensions提供了很多jupyter的插件，其中有些还是非常实用的。

5.1 安装 jupyter_contrib_nbextensions

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conda install -c conda-forge jupyter_contrib_nbextensions

5.2 配置 nbextension

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jupyter contrib nbextension install --user

5.3 启用插件

  • 如上述第2步的方法，在本地端口登陆Linux里的Jupyter
  • Edit → 选择新增的Nbextensions，勾选想启用的插件功能即可。 我这里主要设置了三个插件 （1）Table of Contents(2)：根据rmarkdown注释的标题文档，在右边显示实时的目录信息； （2）Codefolding：可将python代码块里的函数、循环语句等折叠起来； （3）Variable Inspector：查看当前Python环境里所定义的变量信息。

参考教程 （1）Jupyter Notebook——如何显示目录的导航栏（安装 Jupyter Notebook extension） https://www.jianshu.com/p/61562bc5988b （2）工具篇-Jupyter Notebook效率提升小技巧 https://zhuanlan.zhihu.com/p/68328243 （3）真香！Jupyter Notebook 五大效率插件！ https://zhuanlan.zhihu.com/p/434052042

报错记录

（1）20220329 最近遇到一个问题，遇到的问题是在localhost无法打开ipynb文件，在linux端显示的报错如下：Permission denied: '/usr/local/share/jupyter/conf.json' 在localhost端则显示的500:internal server error。 后来经查询一番https://discourse.jupyter.org/t/500-internal-server-error-while-trying-to-open-python-notebook-on-jupyterhub/9738发现是nbconvert软件的版本的问题，安装指定的5.6.1版本后问题就解决了。 

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conda install nbconvent=5.6.1