Как установить jupiter notebook windows

Установка Python + Jupyter Notebook (название старой версии — Ipython Notebook):

Windows
1. Если у вас не установлен python3, скачайте дистрибутив с официального сайта. Внимание: нужно скачивать версию 3.4, так как версия 3.5 для 32-битных систем не поддерживается. Узнать разрядность системы можно через Система->Свойства.
2. При установке нужно обязательно поставить флажок «Add python.exe to PATH», чтобы путь к исполняемым командам python и pip был записан в переменной среды.
3. После установки откройте командную строку (перезагрузите, если она была открыта) и наберите команду «pip install jupyter».

Linux
1. Установите пакет python3 с помощью вашего пакетного менеджера (в Ubuntu — «sudo apt-get install python3».
2. Перезапустите bash и установите jupyter notebook через pip: «pip install jupyter».

OS X
1. Установите пакетный менеджер Homebrew (http://brew.sh).
2. Установите пакет python3: «brew install python3»
3. Установите jupyter через pip: «pip install jupyter».

Запуск Jupyter Notebook:

1. В командной строке перейдите в папку с файлом *.ipynb или в любую папку выше.
2. Наберите команду «jupyter notebook» (или «ipython notebook»): в браузере должна открыться новая вкладка с интерфейсом jupyter и списком файлов/папок. Выберите нужный или создайте новый — запустится новый jupyter notebook.

IPython и Jupyter Notebook — установка и знакомство

IPython

Эту среду можно назвать продвинутым интерпретатором Python. Если Python — механизм решения задач, то IPython — интерактивная панель управления.

Оболочка IPython является интерактивным интерфейсом для Python и имеет множество синтаксических дополнений к нему.

Есть два варианта использования IPython:

1 . Командная строка IPython

2 . Блокнот IPython

Для установки командной строки IPython требуется выполнить команду менеджера пакетов pip:

После мы просто вводим в командной строке IPython и можем работать с новым интерпретатором:

Jupyter Notebook

Блокнот Jupyter — это браузерный графический интерфейс для IPython.

Для установки, нужно скачать и установить пакет Anaconda с официального сайта .

После установки, находим в пуске нужную вкладку:

и запускаем Jupyter Notebook:

Мы видим файловую систему в которой можно выбрать и открыть нужный файл, а также создать новый.

Создадим новый файл, нажав на кнопку New и выбрав Python 3:

Теперь перед нами открыта интерактивная среда. Разберём некоторые особенности:

In и Out — являются переменными, автоматически отражающие историю.

In — логично, это то место куда мы пишем команды. Объект In представляет собой список отслеживающий очередность команд.

Out — словарь связывающий ввод с выводом.

Не все операции генерируют вывод, таким образом не каждый In породит Out после себя. Например оператор import возвращает None , что никак не влияет на объект Out .

Чтобы запустить код, нужно нажать на кнопку Run и тогда, если текущая строка In имеет вывод, то он будет отражен в строке Out

Напишем несколько строк кода, чтобы показать удобство использования объектов In и Out:

Здесь просто импортировали библиотеку и посчитали синус и косинус числа 2. Ничего необычного.

Как упоминалось ранее, In — список, что показывает данный вывод.

In[0] является заглушкой и содержит пустую строку. Это сделано для того, чтобы In[1] ссылался на первую команду. Ведь как мы помним, индексы списков начинаются с нуля .

Можно вывести и весь словарь Out , в котором ключами являются номера строк, а значения самим выводом.

В вычислениях можно использовать и конкретные значения предыдущих Out просто указывая Out[номер строки] . Ровно так же, как мы обратились бы к значению словаря Out по ключу.

Для того, чтобы перемещаться по истории команд, можно использовать стрелки вверх-вниз в панели управления:

С помощью нажатия на Tab , можно просматривать доступные команды модулей:

Получение предыдущего вывода можно осуществить с помощью нижнего подчеркивания:

Также можно использовать двойные и более подчёркивания для доступа к предыдущим командам:

Но конечно намного удобнее оперировать номерами строк:

Думаю, для начала достаточно, синтаксические фишки рассмотрю в следующие разы.

Installing the classic Jupyter Notebook interface¶

This section includes instructions on how to get started with Jupyter Notebook. But there are multiple Jupyter user interfaces one can use, based on their needs. Please checkout the list and links below for additional information and instructions about how to get started with each of them.

This information explains how to install the Jupyter Notebook and the IPython kernel.

Prerequisite: Python¶

While Jupyter runs code in many programming languages, Python is a requirement (Python 3.3 or greater, or Python 2.7) for installing the Jupyter Notebook.

We recommend using the Anaconda distribution to install Python and Jupyter. We’ll go through its installation in the next section.

Installing Jupyter using Anaconda and conda¶

For new users, we highly recommend installing Anaconda. Anaconda conveniently installs Python, the Jupyter Notebook, and other commonly used packages for scientific computing and data science.

Use the following installation steps:

Download Anaconda. We recommend downloading Anaconda’s latest Python 3 version (currently Python 3.7).

Install the version of Anaconda which you downloaded, following the instructions on the download page.

Congratulations, you have installed Jupyter Notebook. To run the notebook:

Alternative for experienced Python users: Installing Jupyter with pip¶

Jupyter installation requires Python 3.3 or greater, or Python 2.7. IPython 1.x, which included the parts that later became Jupyter, was the last version to support Python 3.2 and 2.6.

As an existing Python user, you may wish to install Jupyter using Python’s package manager, pip , instead of Anaconda.

First, ensure that you have the latest pip; older versions may have trouble with some dependencies:

Then install the Jupyter Notebook using:

(Use pip if using legacy Python 2.)

Congratulations. You have installed Jupyter Notebook. See Running the Notebook for more details.

Начало работы с Jupyter Notebook

Jupyter Notebook предоставляет командную оболочку для интерактивных вычислений в виде веб-приложения. Этот инструмент совместим с несколькими языками, включая Python, R, Julia и Scala. Он часто используется для работы с данными, статистического моделирования и машинного обучения.

Jupyter Notebook предоставляет возможность создавать документы, «notebooks». Документы Jupyter Notebook являются разделяемыми, воспроизводимыми исследовательскими документами, которые включают элементы расширенного текста, уравнения, код и их результаты (рисунки, таблицы, интерактивные графики). Их также можно экспортировать в файлы исходного кода, документы HTML или PDF или использовать для создания интерактивных слайд-шоу или веб-страниц.

В этом мануале вы узнаете, как установить и настроить приложение Jupyter Notebook на сервере Ubuntu 18.04 и как подключиться к нему с локального компьютера. Кроме того, мы также рассмотрим, как использовать Jupyter Notebook для запуска кода Python.

Требования

• Сервер Ubuntu 18.04, настроенный согласно этому мануалу.
• Предварительно установленные Python 3, pip и venv. Все инструкции можно найти в мануале Установка Python 3 и настройка среды разработки на сервере Ubuntu 18.04.
• Современный веб-браузер на локальной машине. Он нужен для доступа к Jupyter Notebook.

Кроме того, если ваш локальный компьютер работает под управлением Windows, вам нужно установить на него PuTTY, чтобы в дальнейшем создать SSH-туннель к вашему удаленному серверу. Чтобы скачать и установить PuTTY, следуйте нашему мануалу Вход на сервер через PuTTY (для пользователей Windows).

1: Установка Jupyter Notebook

Поскольку документы используются для написания, запуска и просмотра результатов небольших фрагментов кода, сначала необходимо настроить поддержку языка программирования. Jupyter Notebook использует ядро для конкретного языка (компьютерную программу, которая запускает и анализирует код). Jupyter Notebook поддерживает много ядер для разных языков, по умолчанию используется IPython. В этом мануале мы настроим Jupyter Notebook для запуска кода Python через ядро IPython.

Согласно требованиям у вас должен быть установлен Python 3, pip и виртуальная среда. В этих примерах (как и в мануале по установке Python 3) виртуальная среда называется my_env, но вы можете смело переименовать ее.

Для начала активируйте виртуальную среду:

После этого в командной строке появится префикс – имя вашей среды.

Находясь в виртуальной среде, установите Jupyter Notebook:

python3 -m pip install jupyter

Если установка прошла успешно, вы увидите такой вывод:

. . .
Successfully installed MarkupSafe-1.0 Send2Trash-1.5.0 backcall-0.1.0 bleach-2.1.3 decorator-4.3.0 entrypoints-0.2.3 html5lib-1.0.1 ipykernel-4.8.2 ipython-6.4.0 ipython-genutils-0.2.0 ipywidgets-7.2.1 jedi-0.12.0 jinja2-2.10 jsonschema-2.6.0 jupyter-1.0.0 jupyter-client-5.2.3 jupyter-console-5.2.0 jupyter-core-4.4.0 mistune-0.8.3 nbconvert-5.3.1 nbformat-4.4.0 notebook-5.5.0 pandocfilters-1.4.2 parso-0.2.0 pexpect-4.5.0 pickleshare-0.7.4 prompt-toolkit-1.0.15 ptyprocess-0.5.2 pygments-2.2.0 python-dateutil-2.7.3 pyzmq-17.0.0 qtconsole-4.3.1 simplegeneric-0.8.1 six-1.11.0 terminado-0.8.1 testpath-0.3.1 tornado-5.0.2

Jupyter Notebook был успешно установлен на ваш удаленный сервер. Теперь попробуем запустить приложение.

2: Запуск Jupyter Notebook

Jupyter Notebook должен быть запущен на вашем VPS, чтобы вы могли подключиться к нему с локального компьютера через SSH-туннель и веб-браузер.

Чтобы запустить сервер Jupyter Notebook, введите следующую команду:

После выполнения этой команды вы увидите подобный вывод:

[I 19:46:22.031 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /home/8host/.local/share/jupyter/runtime/notebook_cookie_secret
[I 19:46:22.365 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/8host/environments
[I 19:46:22.365 NotebookApp] 0 active kernels
[I 19:46:22.366 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 19:46:22.366 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=Example_Jupyter_Token_3cadb8b8b7005d9a46ca4d6675
[I 19:46:22.366 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[W 19:46:22.366 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser.
[C 19:46:22.367 NotebookApp] Copy/paste this URL into your browser when you connect for the first time,
to login with a token:
http://localhost:8888/?token=Example_Jupyter_Token_3cadb8b8b7005d9a46ca4d6675&tokenExample_Jupyter_Token_3cadb8b8b7005d9a46ca4d6675

В выводе вы можете заметить предупреждение, что веб-браузер отсутствует: «No web browser». Этого и следует ожидать, так как приложение работает на удаленном сервере, и вы, вероятно, не устанавливали на него веб-браузер. Далее в этом мануале будет рассказано, как подключиться к Notebook на удаленном сервере с помощью SSH-туннелирования. Мы обсудим это в следующем разделе.

На данный момент нужно выйти из Jupyter Notebook, нажав Ctrl+C, затем y, а затем Enter для подтверждения:

Shutdown this notebook server (y/[n])? y
[C 20:05:47.654 NotebookApp] Shutdown confirmed
[I 20:05:47.654 NotebookApp] Shutting down 0 kernels

Затем выйдите из сервера:

Только что вы запустили Jupyter Notebook на своем сервере. Однако чтобы получить доступ к приложению и начать работать с документами, вам необходимо подключиться к приложению с помощью SSH-туннеля и веб-браузера на локальном компьютере.

3: Подключение к серверу по SSH-туннелю

Туннелирование SSH – это простой и быстрый способ подключения к приложению Jupyter Notebook на удаленном сервере. Оболочка Secure shell (более известная как SSH) – это сетевой протокол, который позволяет безопасно подключаться к удаленному серверу по незащищенной сети.

Протокол SSH включает механизм переадресации портов, который позволяет создавать туннели между конкретными портами на сервере и на вашем локальном компьютере. В этом разделе вы узнаете, как туннелировать приложение Jupyter Notebook, работающее на вашем сервере (по умолчанию это порт 8888), на локальную машину.

Метод установки туннеля SSH будет зависеть от операционной системы вашего локального компьютера. Выберите соответствующий подраздел и выполните его.

SSH-туннелирование на Mac или Linux

Если вы используете Mac или Linux, вы можете создать туннель с помощью одной команды.

ssh – это стандартная команда для открытия соединения SSH, но флаг -L в ней позволяет указать, что данный порт на локальном хосте (то есть на вашем локальном компьютере) будет перенаправляться на данный хост и порт на удаленной стороне (в данном случае это ваш сервер). Это означает, что все, что работает по порту 8888 на сервере (в команде этот порт указывается после localhost), будет отображаться по порту 8888 на вашем локальном компьютере (этот порт идет перед localhost).

Чтобы установить SSH-туннель, выполните следующую команду. Вместо порта 8000 укажите любой другой порт (если, например, 8000 используется другим процессом). Рекомендуется использовать номера портов от 8000 и выше, так как эти порты вряд ли будут заняты другими процессами. Не забудьте указать IP-адрес вашего сервера и имя пользователя (не root):

ssh -L 8000:localhost:8888 8host@your_server_ip

Если после выполнения команды не появляется никаких ошибок, вы можете войти на удаленный сервер и активировать виртуальную среду:

В среде запустите Jupyter Notebook:

Чтобы подключиться к Jupyter Notebook, откройте в браузере на локальном компьютере веб-интерфейс Jupyter Notebook по URL-адресу, который начинается с http://localhost:8000.

SSH-туннелирование в Windows через Putty

В системе Windows SSH-туннель можно создать с помощью Putty.

PuTTY – это открытый SSH-клиент для Windows, который можно использовать для подключения к вашему серверу. После загрузки и установки PuTTY на вашем компьютере Windows откройте программу и введите URL или IP-адрес вашего сервера в поле Host Name (or IP address).

Затем нажмите кнопку SSH в нижней части левой панели, чтобы развернуть меню, и нажмите Tunnels. Введите номер локального порта, который будет использоваться для доступа к Jupyter на локальном компьютере. Рекомендуется использовать номера портов от 8000 и выше, так как эти порты вряд ли будут заняты другими процессами. Установите назначение localhost:8888 (где 8888 – это номер порта, на котором работает Jupyter Notebook).

Теперь нажмите кнопку Add, после чего порты должны появиться в списке Forwarded ports.

Затем нажмите кнопку Open, чтобы подключиться к серверу через SSH и туннелировать нужные порты. Если при этом не возникло ошибок, активируйте виртуальную среду:

И запустите Jupyter Notebook:

В браузере перейдите по адресу http://localhost:8000 (или укажите порт, который вы выбрали), чтобы подключиться к экземпляру Jupyter Notebook на сервере.

4: Работа с Jupyter Notebook

При доступе через веб-браузер Jupyter Notebook предоставляет панель инструментов Notebook Dashboard, которая действует как файловый браузер и предоставляет вам интерфейс для создания, редактирования и изучения документов. Это документы с расширением .ipynb, которые заполняются любым количеством отдельных ячеек. Каждая ячейка содержит интерактивный текстовый редактор, который можно использовать для запуска кода или написания текста. Кроме того, документы позволяют писать и выполнять уравнения, а также включают в себя другие мультимедиа, такие как изображения или интерактивные графики. Их можно экспортировать и совместно использовать в различных форматах (.ipyb, .pdf, .py). Чтобы проиллюстрировать некоторые из этих функций, мы создадим файл документа с помощью панели инструментов Notebook Dashboard, запишем простой текст с уравнением и запустим базовый код Python 3.

К этому моменту вы должны были подключиться к серверу через туннель SSH и запустить приложение Jupyter Notebook с вашего сервера. После перехода по адресу http://localhost:8000 вы увидите страницу входа.

В верхнем поле Password or token введите токен, который был показан в выводе после запуска на сервере команды jupyter notebook:

[I 20:35:17.004 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /run/user/1000/jupyter/notebook_cookie_secret
[I 20:35:17.314 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/8host
[I 20:35:17.314 NotebookApp] 0 active kernels
[I 20:35:17.315 NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at:
[I 20:35:17.315 NotebookApp] http://localhost:8888/?token=Example_Jupyter_Token_3cadb8b8b7005d9a46ca4d6675
[I 20:35:17.315 NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
[W 20:35:17.315 NotebookApp] No web browser found: could not locate runnable browser.
[C 20:35:17.316 NotebookApp] . . .

Кроме того, вы можете скопировать этот URL из вывода вашего терминала и вставить его в адресную строку браузера.

В документе Jupyter автоматически отобразятся все файлы и папки, хранящиеся в каталоге, из которого он запущен. Создайте новый файл документа, нажав New, а затем «Python 3» в правом верхнем углу панели инструментов Notebook Dashboard.

Это откроет новый документ. Например, чтобы первая ячейка принимала Markdown, кликните Cell > Cell Type > Markdown в верхней панели навигации. Теперь можно делать записи, используя Markdown, и даже включать уравнения, написанные в LaTeX, помещая их между символами $$. Например, в ячейку с поддержкой Markdown введите следующее:

# Simple Equation
Let us now implement the following equation in Python:
$$ y = x^2$$
where $x = 2$

Чтобы превратить Markdown в форматированный текст, нажмите сочетание клавиш Ctrl + Enter.

Вы можете использовать ячейки markdown, чтобы делать заметки и документировать свой код.

Давайте выполним это простое уравнение и выведем результат на экран. Нажмите Insert > Insert Cell Below, чтобы добавить новую ячейку. Введите следующий код в новой ячейке.

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

Чтобы запустить код, нажмите Ctrl + Enter. На экране появится результат.

Вот несколько сравнительно простых примеров того, что вы можете сделать с помощью Jupyter Notebook. Но помните – это приложение очень мощное, оно имеет много других, более сложных вариантов использования. Теперь вы можете добавить библиотеки Python, импортировать модули и использовать документы, как и в любой другой среде разработки Python!

Заключение

Теперь вы можете писать воспроизводимый код Python и создавать заметки в Markdown с помощью Jupyter Notebook. Быстрый обзор Jupyter Notebook можно получить прямо из интерфейса, для этого выберите Help > User Interface Tour в верхнем меню навигации.

Если вам интересно узнать о Jupyter Notebook больше, мы рекомендуем изучить документацию Project Jupyter. Кроме того, вы можете научиться программировать на Python 3.