在服务器建立jupyter,浏览器内运行python程序

在服务器,建立jupyter,可以很方便的在服务器运行本地代码,尤其是一些需要很大内存,但是没有完全完成需要调试的代码。

网上,暂时没发现 在 ubuntu 服务器建立jupyter方法。

这里默认 pip python ,anaconda 这些已经都装好了。

http://blog.youkuaiyun.com/jenyzhang/article/details/73275232

前面那些可以参考这篇博客,但是 他写的不是 服务器的jupyter 方法,所以后面的处理是不一样的。

 

首先要 安装 jupyter,执行下面这条命令

sudo pip install jupyter

然后安装 ipython

sudo apt-get -y install ipython ipython-notebook

然后 配置一下,执行下面的命令

jupyter notebook --generate-config

然后添加密码,执行

jupyter notebook password

 

对了,这里有个问题,那就是 你改完密码必须,shut down jupyter,从新执行就ok ,否则密码会报错。

 

 

主要参考这两个网页。

https://www.digitalocean.com/community/tutorials/how-to-set-up-a-jupyter-notebook-to-run-ipython-on-ubuntu-16-04

https://jupyter-notebook.readthedocs.io/en/stable/public_server.html

 

今天从新装了另外一台服务器,发现这里有时候报一个错误,就是  执行 

jupyter notebook password的时候回报错
					


				

对于这个问题的解决办法是,执行
					

pip install --upgrade --force-reinstall jupyter

参考
						https://stackoverflow.com/questions/42648610/error-when-executing-jupyter-notebook-no-such-file-or-directory
					

 

### 如何在阿里云ECS上设置Jupyter Notebook运行Python程序 #### 安装必要的软件包 为了能够在阿里云ECS实例上顺利部署并使用 Jupyter Notebook 来编写 Python 程序,首先需要确保 ECS 实例已经安装了 Python 和 pip 工具。对于基于 Ubuntu 的系统而言,可以通过如下命令完成 Python3 及其依赖库的安装[^4]: ```bash sudo apt-get update && sudo apt-get upgrade -y sudo apt-get install python3-pip python3-dev ``` #### 创建虚拟环境(可选) 创建一个新的 Python 虚拟环境有助于隔离不同项目之间的依赖关系,防止版本冲突等问题的发生。通过下面这条指令可以快速建立一个名为 `myenv` 的新环境: ```bash python3 -m venv myenv source myenv/bin/activate ``` #### 安装 Anaconda 或 Miniconda (推荐) 考虑到后续可能涉及到的数据科学计算需求以及更方便地管理各种第三方库文件,在此强烈建议先下载并安装 Anaconda 或者轻量级版 Miniconda 。具体操作流程如下所示: 1. 访问官方网站获取最新版本链接; 2. 使用 wget 命令下载对应平台下的二进制分发包; 3. 执行 bash 文件按照提示完成整个过程。 如果选择了 Miniconda,则只需执行以下几条简单的 shell 指令即可轻松搞定一切准备工作: ```bash wget https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh ``` #### 安装 Jupyter Notebook 并启动服务 当上述步骤都完成后就可以正式进入主题——安装 Jupyter Notebook 本身啦!只需要简单输入一条 pip 或 conda 命令就能搞定全部事情: ```bash pip install jupyterlab # 如果是在纯 Python 环境下工作的话 # 或者 conda install -c conda-forge jupyterlab # 若采用的是 Conda 方式来进行包管理 ``` 接着就是配置防火墙规则允许外部访问指定端口号的服务请求,并且修改默认配置使得能够支持跨域资源共享(CORS),从而让浏览器客户端正常加载页面资源而不受同源策略限制影响。最后一步则是利用 nohup 加后台进程的方式保持长时间稳定在线状态提供交互式编程体验给远方用户们享受[^1]。 #### 开放安全组中的相应端口 为了让公网上的设备能成功连接到位于云端之内的 Jupyter Notebook Server ,还需要前往控制台调整对应的网络安全组策略以便于解除对特定 TCP 协议端口(比如常见的 8888 )所施加的一切进出站流量管制措施。 #### 启动 Jupyter Notebook 现在一切都准备就绪之后便可以直接开启 Jupyter Notebook 服务了。为了避免因终端关闭而导致会话中断的情况发生,通常会选择配合 screen 或 tmux 这样的工具一起使用以维持持久化的 SSH Session;当然也可以考虑借助 systemd service unit file 实现更加优雅的任务调度机制[^3]。 ```bash nohup jupyter lab --port=8888 --allow-root --ip=* & ```
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