如何在Ubuntu18.04上使用Python3设置JupyterNotebook

介绍

Jupyter Notebook 是一个开源 Web 应用程序，可让您创建和共享交互式代码、可视化等。该工具可用于多种编程语言，包括 Python、Julia、R、Haskell 和 Ruby。它通常用于处理数据、统计建模和机器学习。

本教程将引导您设置 Jupyter Notebook 以从 Ubuntu 18.04 服务器运行，并教您如何连接和使用 Notebook。 Jupyter Notebooks（或简称 Notebooks）是由 Jupyter Notebook 应用程序生成的文档，其中包含计算机代码和富文本元素（段落、方程式、图形、链接等），有助于呈现和共享可重复的研究。

在本指南结束时，您将能够使用在远程服务器上运行的 Jupyter Notebook 运行 Python 3 代码。

先决条件

为了完成本指南，您应该拥有一个新的 Ubuntu 18.04 服务器实例，该实例带有基本防火墙和配置了 sudo 权限的非 root 用户。您可以通过我们的初始服务器设置教程来学习如何设置它。

第 1 步 — 设置 Python

要开始这个过程，我们将从 Ubuntu 存储库安装 Python 编程环境所需的依赖项。 Ubuntu 18.04 预装了 Python 3.6。稍后我们将使用 Python 包管理器 pip 安装其他组件。

我们首先需要更新本地的apt包索引，然后下载安装包：

sudo apt update

接下来，安装 pip 和 Python 头文件，它们由 Jupyter 的一些依赖项使用：

sudo apt install python3-pip python3-dev

我们现在可以继续设置一个 Python 虚拟环境，我们将在其中安装 Jupyter。

第 2 步 — 为 Jupyter 创建 Python 虚拟环境

现在我们已经准备好 Python 3、它的头文件和 pip，我们可以创建一个 Python 虚拟环境来管理我们的项目。我们将把 Jupyter 安装到这个虚拟环境中。

为此，我们首先需要访问可以使用 pip 安装的 virtualenv 命令。

通过键入以下命令升级 pip 并安装软件包：

sudo -H pip3 install --upgrade pip
sudo -H pip3 install virtualenv

-H 标志确保安全策略将 home 环境变量设置为目标用户的主目录。

安装 virtualenv 后，我们就可以开始构建我们的环境了。创建并移动到一个目录，我们可以在其中保存我们的项目文件。我们将其称为 my_project_dir，但您应该使用对您和您正在处理的内容有意义的名称。

mkdir ~/my_project_dir
cd ~/my_project_dir

在项目目录中，我们将创建一个 Python 虚拟环境。出于本教程的目的，我们将其命名为 my_project_env，但您应该将其命名为与您的项目相关的名称。

virtualenv my_project_env

这将在您的 my_project_dir 目录中创建一个名为 my_project_env 的目录。在内部，它将安装 Python 的本地版本和 pip 的本地版本。我们可以使用它来为 Jupyter 安装和配置一个隔离的 Python 环境。

在我们安装 Jupyter 之前，我们需要激活虚拟环境。您可以通过键入：

source my_project_env/bin/activate

您的提示应更改以指示您现在正在 Python 虚拟环境中操作。它看起来像这样：(my_project_env)user@host:~/my_project_dir$。

您现在已准备好将 Jupyter 安装到此虚拟环境中。

第 3 步 — 安装 Jupyter

在您的虚拟环境处于活动状态后，使用本地 pip 实例安装 Jupyter。

注意：当虚拟环境被激活时（当你的提示前面有(my_project_env)时），使用pip而不是pip3，即使你正在使用蟒蛇 3。无论 Python 版本如何，该工具的虚拟环境副本始终命名为 pip。

pip install jupyter

至此，您已经成功安装了运行 Jupyter 所需的所有软件。我们现在可以启动 Notebook 服务器了。

第 4 步 — 运行 Jupyter Notebook

您现在拥有运行 Jupyter Notebook 所需的一切！要运行它，请执行以下命令：

jupyter notebook

Jupyter Notebook 的活动日志将打印到终端。当您运行 Jupyter Notebook 时，它会在特定端口号上运行。您运行的第一台笔记本通常会使用端口 8888。要检查 Jupyter Notebook 正在运行的特定端口号，请参阅用于启动它的命令的输出：

Output[I 21:23:21.198 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /run/user/1001/jupyter/notebook_cookie_secret
[I 21:23:21.361 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/sammy/my_project_dir
[I 21:23:21.361 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 21:23:21.361 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72
[I 21:23:21.361 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[W 21:23:21.361 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser.
[C 21:23:21.361 NotebookApp]

    Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
    to login with a token:
        http://localhost:8888/?token=1fefa6ab49a498a3f37c959404f7baf16b9a2eda3eaa6d72

如果您在本地计算机（而不是服务器）上运行 Jupyter Notebook，则可以导航到显示的 URL 以连接到 Jupyter Notebook。如果您在服务器上运行 Jupyter Notebook，则需要使用 SSH 隧道连接到服务器，如下一节所述。

此时，您可以保持 SSH 连接打开并保持 Jupyter Notebook 运行，或者您可以退出应用程序并在设置 SSH 隧道后重新运行它。让我们选择停止 Jupyter Notebook 进程。一旦我们设置了 SSH 隧道，我们将再次运行它。要停止 Jupyter Notebook 进程，请按 CTRL+C，键入 Y，然后按 ENTER 进行确认。将显示以下输出：

Output[C 21:28:28.512 NotebookApp] Shutdown confirmed
[I 21:28:28.512 NotebookApp] Shutting down 0 kernels

我们现在将设置一个 SSH 隧道，以便我们可以访问 Notebook。

第 5 步 — 使用 SSH 隧道连接到服务器

在本节中，我们将学习如何使用 SSH 隧道连接到 Jupyter Notebook Web 界面。由于 Jupyter Notebook 将在服务器上的特定端口上运行（例如 :8888、:8889 等），因此 SSH 隧道使您能够安全地连接到服务器的端口。

接下来的两个小节描述了如何从 1) Mac 或 Linux 和 2) Windows 创建 SSH 隧道。请参阅有关您本地计算机的小节。

使用 Mac 或 Linux 建立 SSH 隧道

如果您使用的是 Mac 或 Linux，创建 SSH 隧道的步骤与使用 SSH 登录远程服务器类似，只是在 ssh 命令中有额外的参数。本小节将概述 ssh 命令中成功隧道所需的附加参数。

SSH 隧道可以通过在新的本地终端窗口中运行以下 SSH 命令来完成：

ssh -L 8888:localhost:8888 your_server_username@your_server_ip

ssh 命令打开一个 SSH 连接，但 -L 指定本地（客户端）主机上的给定端口将被转发到远程端（服务器）上的给定主机和端口。这意味着无论在第二个端口号上运行什么（例如服务器上的8888）会出现在第一个端口号（例如 8888）在本地计算机上。

可选择将端口 8888 更改为您选择的端口之一，以避免使用已被另一个进程使用的端口。

server_username 是您的用户名（例如 sammy) 在您创建的服务器上，your_server_ip 是您服务器的 IP 地址。

例如，对于用户名 sammy 和服务器地址 203.0.113.0，命令将是：

ssh -L 8888:localhost:8888 sammy@203.0.113.0

如果运行 ssh -L 命令后没有出现错误，您可以进入您的编程环境并运行 Jupyter Notebook：

jupyter notebook

您将收到带有 URL 的输出。在本地计算机上的 Web 浏览器中，使用以 http://localhost:8888 开头的 URL 打开 Jupyter Notebook Web 界面。确保包含令牌号，或在 http://localhost:8888 出现提示时输入令牌号字符串。

SSH 隧道与 Windows 和 Putty

如果您使用的是 Windows，您可以使用 Putty 创建一个 SSH 隧道。

首先，输入服务器 URL 或 IP 地址作为主机名，如图所示：

接下来，单击左窗格底部的 SSH 以展开菜单，然后单击 Tunnels。输入要用于访问本地计算机上的 Jupyter 的本地端口号。选择 8000 或更大以避开其他服务使用的端口，并将目标设置为 localhost:8888 其中 :8888 是运行 Jupyter Notebook 的端口号。

现在单击 Add 按钮，端口应出现在 Forwarded ports 列表中：

最后，单击 Open 按钮通过 SSH 连接到服务器并隧道所需的端口。在 Web 浏览器中导航到 http://localhost:8000（或您选择的任何端口）以连接到服务器上运行的 Jupyter Notebook。确保包含令牌号，或在 http://localhost:8000 出现提示时输入令牌号字符串。

第 6 步 — 使用 Jupyter Notebook

本节介绍了使用 Jupyter Notebook 的基础知识。如果您当前没有运行 Jupyter Notebook，请使用 jupyter notebook 命令启动它。

您现在应该使用 Web 浏览器连接到它。 Jupyter Notebook 是一个非常强大的工具，具有许多功能。本节将概述一些基本功能，以帮助您开始使用 Notebook。 Jupyter Notebook 将显示运行它的目录中的所有文件和文件夹，因此当您处理项目时，请确保从项目目录启动它。

要创建一个新的 Notebook 文件，请从右上角的下拉菜单中选择 New > Python 3：

这将打开一个笔记本。我们现在可以在单元格中运行 Python 代码或将单元格更改为 markdown。例如，通过单击顶部导航栏中的 Cell > Cell Type > Markdown 将第一个单元格更改为接受 Markdown。我们现在可以使用 Markdown 写笔记，甚至可以将用 LaTeX 编写的方程式放在 $$ 符号之间。例如，在将其更改为 markdown 后，在单元格中键入以下内容：

# First Equation

Let us now implement the following equation:
$$ y = x^2$$

where $x = 2$

要将markdown变成富文本，按CTRL+ENTER，结果应该如下：

您可以使用降价单元格来做笔记和记录您的代码。让我们实现这个方程并打印结果。单击顶部单元格，然后按 ALT+ENTER 在其下方添加一个单元格。在新单元格中输入以下代码。

x = 2
y = x**2
print(y)

要运行代码，请按 CTRL+ENTER。您将收到以下结果：

您现在可以导入模块并像使用任何其他 Python 开发环境一样使用 Notebook！

结论

恭喜！您现在应该能够使用 Jupyter Notebook 在 Markdown 中编写可重现的 Python 代码和笔记。要从界面中快速浏览 Jupyter Notebook，请从顶部导航菜单中选择 Help > User Interface Tour 以了解更多信息。

从这里开始，您可以通过阅读 Data Analysis and Visualization with pandas and Jupyter Notebook in Python 3 来开始数据分析和可视化项目。

如果您有兴趣深入了解，可以阅读我们关于时间序列可视化和预测的系列文章。