如何在服务器端配置jupyter以及远程调用jupyter

本文详细介绍了如何在服务器上安装Anaconda并确保Jupyter Notebook的可用性,包括配置文件的生成与修改,以实现远程访问。重点在于通过vim编辑器操作和设置安全的登录密码,确保跨平台连接的便捷性。

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前言

  jupyter notebook 在研究代码的过程中使用起来非常方便。不同于偏工程性强的Pycharm,每次运行代码块后,代码中的变量都会缓存下来便于变量的输出查看。不用像使用Pycharm那样想观察变量得重新运行,这也是我使用Jupyter的初衷。

如何做

  首先在服务器端安装Anaconda在这里就不在赘述了,装好之后先输入jupyter notebook 看看服务器版本的conda是否自带了jupyter,就使用Windows的经验来讲一般安装conda后jupyter是自动安装的。如果服务器端显示not command,就在base环境(所有虚拟环境都是基于base建立的,以后再建立虚拟环境都会有jupyter)下运行如下代码:

conda install jupyter

  安装好jupyter好还需要更改jupyter的默认配置,以便在本地访问服务器上的jupyter。修改操作如下:
  1、在命令行输入以下命令生成jupyter的配置文件

jupyter notebook --generate-config

  2、在命令行输入ipython生成登录密码

from notebook.auth import passwd
passwd()

接下来输入两次密码。注意密码在输入的时候不会显示。输入完后会生成一串代码,一定要记住。
在这里插入图片描述
  3、修改配置文件:输入以下代码

vim ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

vim编辑的操作方式见参考文献[2],打开配置文件后根据自己的实际情况,将以下的代码做更改后直接复制到配置文件中不需要找到具体的命令行修改。因为,原有的文件中所有的命令行都是注释了的,直接写进去覆盖就好不会产生任何影响。

c.NotebookApp.allow_remote_access = True  # 允许远程访问
c.NotebookApp.ip = '*'  # 设置访问的IP地址,*为所有
c.NotebookApp.open_browser = False  # 不启动浏览器
c.NotebookApp.password = "sha1:18e......."    # notebook登录密码的hash值
c.NotebookApp.port = 6666 # 设置访问端口, 默认是8888 ,冲突的话需要修改


整体修改完以后在命令行输入jupyter notebook,根据命令行给的IP地址在本地浏览器输入ip,输入刚才设置的密码进入就好了。
在这里插入图片描述

参考文献

[1]如何在服务器上安装Anaconda
[2]vim编辑器使用教程
[3]远程连接jupyter notebook

### 配置 VSCode 支持 Jupyter Notebook #### 安装必要的扩展和工具 为了使 Visual Studio Code (VSCode) 能够支持 Jupyter Notebook 的功能,安装 PythonJupyter 扩展是必不可少的步骤[^2]。这些扩展提供了对 Python 语法的支持以及与 Jupyter Notebook 的交互能力。 对于远程 Linux 服务器上的配置,在本地机器上完成上述扩展安装之后,还需确保远端服务器具备相应的环境。可以通过 Conda 创建专门用于 Jupyter Notebook 的虚拟环境,并激活该环境后安装 `jupyter` 及其依赖项: ```bash conda create --name notebook python=3.7 conda activate notebook conda install jupyter notebook ``` 以上命令序列创建了一个名为 `notebook` 的新 Conda 环境,并设置了 Python 版本为 3.7;接着激活此环境并安装了 Jupyter Notebook 应用程序及其所需组件[^3]。 #### 创建或打开 Jupyter Notebook 文件 一旦完成了软件包和插件的准备,就可以利用 VSCode 内建的功能轻松管理 `.ipynb` 文件。通过调用命令面板(快捷键 Ctrl+Shift+P 或 Cmd+Shift+P),可以方便地启动新的空白笔记本或是加载现有的项目文件。具体操作是在命令面板中输入 `Jupyter: Create New Blank Notebook` 来新建一个文档,或者是直接双击已有 `.ipynb` 文件来进行编辑。 #### 运行代码单元格 当在一个已经开启的 Jupyter Notebook 中工作时,可以选择合适的 Python 解释器作为内核来执行代码片段。一般情况下,VSCode 会自动识别系统中存在的多个解释器选项让用户挑选最适合自己需求的那个版本。每一段代码都可以单独被执行——只需点击对应区域旁侧的小箭头图标即可触发运行过程。 此外,VSCode 提供了集成终端,允许用户在此环境中启动 Jupyter Notebook 服务,进而实现更灵活的操作模式,比如在同一窗口下同时查看控制台输出和其他资源文件等内容[^1]。
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