Установка Jupyter Notebook на CentOS
Jupyter Notebook — это приложение для создания книг и документов из вычислительного материала (в формате .ipynb). Его установка и запуск должны выполняться от пользователя с правами, отличными от root. В данной инструкции мы будем выполнять часть операций от последнего, остальное — от пользователя jupyter. Руководство подходит для Linux CentOS версий 7 и 8.
Перед установкой можно ознакомиться с приложением онлайн на официальном сайте.
Установка и запуск
От пользователя root устанавливаем необходимые компоненты:
# yum install gcc python3-devel python3-pip kernel-headers
- gcc — набор компиляторов для разных языков программирования.
- python3-devel — средства для разработки Python. Библиотеки и инструменты для создания своих модулей и возможности встраивания Python в другие приложения.
- python3-pip — инструмент для установки пакетов python.
- kernel-headers — заголовочные файлы ядра. Необходимы для сборки модулей последнего.
Создаем пользователя, от которого будем запускать Jupyter Notebook:
# useradd jupyter -m
* наш пользователь будет с именем jupyter. Также мы сразу создаем для него домашний каталог.
Создаем правило в брандмауэре для подключения к Jupyter Notebook по сети:
# firewall-cmd —permanent —add-port=8080/tcp
* предполагается, что наш сервис будет запускаться на порту 8080.
Применяем настройки firewalld:
Заходим в систему под созданным пользователем jupyter:
Выполним установку питон-приложения jupyter:
$ pip3 install —user jupyter
Проверить корректность установки можно командой:
Мы должны увидеть версию установленного приложения, например:
jupyter core : 4.7.0
jupyter-notebook : 6.1.5
qtconsole : 4.7.7
ipython : 7.16.1
ipykernel : 5.3.4
jupyter client : 6.1.7
jupyter lab : not installed
nbconvert : 6.0.7
ipywidgets : 7.5.1
nbformat : 5.0.8
traitlets : 4.3.3
* обратите внимание, что в списке есть jupyter lab, который не установлен. При желании, его устанавливаем командой: pip3 install —user jupyterlab.
Создаем конфигурационный файл для Jupyter Notebook:
jupyter notebook —generate-config
Он должен появиться в домашней директории пользователя jupyter:
Writing default config to: /home/jupyter/.jupyter/jupyter_notebook_config.py
Задаем пароль для входа в веб-панель:
$ jupyter notebook password
Дважды вводим пароль — система создаст для него хэш и сохранить в домашней папке пользователя:
Enter password:
Verify password:
[NotebookPasswordApp] Wrote hashed password to /home/jupyter/.jupyter/jupyter_notebook_config.json
$ jupyter notebook —no-browser —ip=0.0.0.0 —port=8080
* в данном примере мы запускаем jupyter notebook на порту 8080 и на всех сетевых интерфейсах.
Открываем браузер и переходим по пути http:// :8080 — должна открывать страница с формой ввода пароля, который мы создавали ранее — вводим его:
Откроется страница Jupyter Notebook:
Если jupyter notebook не открывается в браузере, запускаем другую консоль на компьютере с приложением и выполняем команду:
ss -tunlp | grep 8080
Мы должны увидеть что-то на подобие:
tcp LISTEN 0 128 0.0.0.0:8080 0.0.0.0:* users:((«jupyter-noteboo»,pid=8510,fd=5))
В противном случае проверяем, что у нас запустилось приложение. Но если команда ss -tunlp | grep 8080 показала наличие сервиса, который слушает на порту 8080, еще раз проверяем настройки брандмауэра:
Мы должны увидеть правило:
После окончания работы можно выходить из-под пользователя jupyter:
Запуск в качестве сервиса
Мы установили и запустили наше приложение из консоли. Однако, если мы хотим, чтобы Jupyter Notebook запускался как сервис автоматически, создаем юнит в systemd:
[Unit]
Description=Jupyter Notebook Service
After=network.target
[Service]
User=jupyter
Group=jupyter
Type=simple
WorkingDirectory=/home/jupyter
ExecStart=/home/jupyter/.local/bin/jupyter notebook —no-browser —ip=0.0.0.0 —port=8080
ExecReload=/bin/kill -HUP $MAINPID
Restart=on-failure
Источник
Установка Jupyter Notebook на Ubuntu 18.04
Как установить Jupyter Notebook на Ubuntu v18.04 при помощи Python v3
Ниже мы рассмотрим возможность установки веб-серверу под операционной системой Ubuntu приложения Jupyter Notebook и его подключения. Установка будет происходить при помощи языка программирования Python.
Немного информации
Jupyter Notebook является виртуальным приложением, у которого открыт исходный код. Оно помогает писать и делиться визуализацией, программным кодом и другими объектами. Поддерживается многими программными языками, в том числе Julia, Python, R, Руби, Haskell. Чаще всего используется для взаимодействия с большими объемами данных, статистической информацией и машинным обучением.
Jupyter Notebook состоит из файлов, которые также называются «записными книжками». В них содержится кодовая часть и результат ее выполнения. Результат может быть представлен другим пользователям и воспроизведен сторонними юзерами.
Как установить
Для начала потребуется сделать зависимость через репозиторий Ubuntu, необходимую виртуальной среде для языка Python. Перед этим следует обновить базу с локальными пакетами:
sudo apt update
sudo apt upgrade
Потом устанавливается pip вместе с файлами заголовка Python, необходимых для создания зависимостей веб-приложения:
sudo apt install python3-pip python3-dev
Как создать виртуальное окружение
Первым делом настраивается доступ пользователя для команды virtualenv:
sudo -H pip3 install —upgrade pip
sudo -H pip3 install virtualenv
Атрибут -Н показывает, что безопасность задается переменным окружения для домашнего каталога.
Затем нужно сделать и перейти в новую директорию, в которой будут храниться данные. Пусть названием служит каталог Serverspace:
Там, внутри каталога, создается виртуальная среда для Python. Рекомендуется придумывать имя среды, тесно связанное со сферой проекта. Например, Serverspace:
После таких процедур создастся окружение, в котором хранится Python и pip локальных версий. В последствии можно заняться настройками изолированных сред Python для веб-приложения.
До установки Jupyter понадобится активация виртуальной среды. Таким образом, название Serverspace следует заменить другим, более актуальным и понятным именем среды:
Как установить и запустить Jupyter
После активации виртуальной среды инсталлировать веб-приложение можно через локальный экземпляр:
pip install jupyter
Следующим образом можно подключить Jupyter Notebook на любой удаленной ПК либо веб-сервер через браузер с передаваемым токеном. Перед непосредственным запуском необходимо сделать открытие порта:
iptables -A INPUT -p tcp —dport
Более подробный пример команды:
iptables -A INPUT -p tcp —dport 1234 -j ACCEPT
Запустить приложение можно описанной ниже командой. В ней параметр —ip подскажет адреса, которые будут подключаться к виртуальному серверу Jupyter. Выставленные нули говорят о том, что подключиться можно с любым IP. Параметр —no-browser помогает провести запуск сервера без открытия браузеров. За указание портов для запуска отвечает —port=Port№. Непосредственное разрешение запуска включает —allow-root.
jupyter notebook —ip 0.0.0.0 —no-browser —port=Port№
Обратите внимание: для суперпользователей команда дополняется еще одним параметром —allow-root, который вносится в самом конце.
jupyter notebook —ip 0.0.0.0 —no-browser —port=1234 —allow-root
Когда консоль будет запущена, на экране можно увидеть длинный путь с токеном. Далее необходимо перейти по данному адресу через браузер, заменив значения в скобках доменным именем либо реальным IP-адресом устройства.
В конце возникнет рабочая область, предназначенная для взаимодействия пользователя с Python.
Источник
This is Jupyter
Jupyter Notebook – это свободно распространяемый инструмент, позволяющий легко визуализировать и красиво представлять результаты выполнения частей кода, написанного на таких языках программирования как Python, Ruby и не только:
Особенности работы, интерфейс и основные понятия Jupiter рассмотрим после установки и первичной настройки.
Jupyter Notebook устанавливается на все основные настольные операционные системы. Представляет собой сервер, работа с которым осуществляется через браузер — соответственно обращаться к Jupiter можно с любого устройства внутри сети, в которой находится машина с работающим Jupiter, если его запуск правильно настроен. А как это сделать читаем ниже.
Установка и запуск
Единственной самой главной зависимостью Jupiter является наличие интерпретатора целевого языка программирования, в нашем случае — Питона — второго или третьего или обоих. Рассмотрим вариант для Python 3 так как прогресс не стоит на месте.
На офф. сайте Jupiter предлагается два метода установки:
- через менеджер “Data Science”-пакетов Anaconda
- с помощью старого доброго pip’а — основного менеджера пакетов для Python
Рассмотрим вариант установки через pip, так как он более универсален.
Обновим информацию о репозиториях:
Установим основные пакеты математических методов:
pip как правило установлен по умолчанию, обновим его
Установка Jupiter и чистка кеша
После установки выполним перезагрузку:
Так как Jupiter — серверное приложение, то для входа в него требуется аутентификация, настроим сразу вход по паролю (во время настройки через терминал вводимый пароль не будет отображаться даже звездочками — в Линуксе это нормально):
Переместимся в домашнюю папку — после запуска сервера текущая папка в интерфейсе Jupiter станет корневой и выше из нее нельзя будет переместиться:
Чтоб иметь доступ к поднятому серверу с другим машин, при запуске необходимо указать IP-адрес машины и порт. (как узнать и зафиксировать IP см. Настройка статического IP адреса)
А для доступа только с локальной машины запускаем командой
Сервер запущен. Чтоб открыть Jupiter с машины на которой он запущен вводим в адресной строке браузера http://localhost:8888/, а чтоб открыть интерфейс Jupiter с любого другого устройства внутри сети вводим http://192.168.1.111:8888 (соответственно заменяя IP-адрес на указанный при запуске)
Вводим указанный в настройках пароль:
Если все сделано верно, то увидим следующее — это навигатор по директориям домашнего каталога (откуда через терминал был запущен Jupiter):
Основы работы в Jupiter и термины
Файлы в контексте Jupyter Notebook называются блокнотами (notebook) — их можно создавать, изменять, сохранять и передавать.
Так как блокноты содержат в себе программный код, который исполняется при запуске блокнота — обращайте внимание на источник, если вы скачали чей то блокнот и собираетесь запустить.
При нажатии на кнопку “New” видим, что кроме ноутбуков можно создать обычные текстовые файлы, папки и открыть терминальное окно через браузер на том компьютере, на котором сейчас запущен Jupiter.
Создадим новый блокнот Python 3:
Откроется интерфейс пока пустого блокнота. Здесь мы видим:
- строку меню (File, Edit . )
- строку инструментов (удобнее пользоваться сочетаниями клавиш, справка по которым находится в Help > Keyboard Shortcuts), содержащую также выпадающий список выбора функции ячейки
- рабочую область — текстовое поле с голубой окантовкой (командный режим выделенной ячейки), пометкой “In [ ]”, которая будет содержать порядковый номер поля — это ячейка
Если ячейка не имеет рамки и окантовки, выделите ее кликом мыши
В командном режиме можно перемещаться по ячейкам, манипулировать количеством, размещением и функциями ячеек. Перейдем в режим редактирования нажав Enter при выделенной ячейке.
В режиме редактирования рамка ячейки окрашивается в зеленый цвет и появляется приглашение для ввода. Так как функциональность ячейки определена для программного кода (“Code”), введем простейший Python-код и запустим его сочетанием клавиш Ctrl + Enter:
Код выполнился и под ячейкой появился результат команды print
После запуска ячейки режим редактирования сменяется на командный, еще этого можно достичь нажав Esc.
Находясь в командном режиме при выделенной ячейке нажмем “B” — это создаст новую ячейку под выделенной (below)
Создание новой ячейки над выделенной — клавишей “A” (above), а удаление — “D” (delete)
Рассмотрим другую функцию ячейки — Markdown — в такой ячейке можно рендерить отформатированный текст, формулы и графику. Попробуем вывести изображение. Это делается командой
При этом можно опробовать функцию дописывания команд по нажатию Tab:
Чтоб ячейка заработала правильно и вывела изображение необходимо сменить ее тип с Code на Markdown. При выделенной ячейке в командном режиме это можно сделать клавишей “M” (возврат в Code — “Y”) или через выпадающий список в строке инструментов:
Запускаем выполнение ячейки:
Со всеми аспектами и возможностями разметки Markdown можно познакомиться здесь.
В Code-ячейке можно выполнять любые терминальные команды если начинать строку с восклицательного знака, даже посмотреть системный лог: 
Это очень полезно в случае надобности быстро провести манипуляции с файлами (скопировать, переместить, скачать и т.д.). Однако это не очень безопасно для системы машины, на которой запущен Jupiter.
Для самых распространенных действий в Jupiter существуют так называемые “магические” команды. Они начинаются с символа “%”, их полный список можно вывести в ячейке кода командой
Спектр их весьма широк — от работы с файловой системой до удобной отладки и структурирования кода:
Вот к примеру в Python-блокноте можно выполнить код на Ruby командой
(естественно интерпретатор Ruby должен быть установлен в системе на которой запущен Jupiter)
Документацию по всем “магическим” командам можно почитать здесь на английском языке.
Вот все основы и принципы работы в Jupiter Notebook. Со всеми мелочами, аспектами и подводными камнями проще разбираться уже на конкретных примерах (в последующих статьях).
Не забывайте сохраняться!
Источник
