Настройка Jupyter Notebook с помощью Python.. Шаг 2 (необязательный). Запуск Jupiter Notebook на сервере

Для тех, кто установил Jupyter Notebook на удаленный сервер, нужно подключаться к веб-интерфейсу через SSH-туннель. Приложение использует порт8888(или же8889), а SSH-туннель поможет обезопасить соединение с сервером.

SSH-туннелирование с помощью Mac или Linux

Для тех, кто работает с macOS или Linux, нужно выполнить следующую команду в окне терминала:

$ ssh -L 8888:localhost:8888 your_server_username@your_server_ip

Командаsshсоздаст SSH-подключение, а флаг–Lперенаправит порт локального или клиентского хоста на хост и порт уделенного сервера. То есть все, что работает на порте8888с серверной стороны, будет работать на порте8888вашей локальной машины.

При необходимости можно изменить порт8888на один из ваших вариантов, чтобы избежать использования порта, который уже используется другим процессом:

server_username

sammy

your_server_ip

Например, для имени пользователяsammyи адреса сервера203.0.113.0команда будет следующей:

$ ssh -L 8888:localhost:8888 sammy@203.0.113.0

Если после запуска командыssh -Lне появляется ошибка, можно переходить в среду программирования и запустить Jupyter Notebook:

После этого, вы получите результат содержащий URL-адрес. Введите его в окне браузера и перейдите к веб-интерфейсу Jupyter Notebook (http://localhost:8888).

SSH-туннелирование с помощью Windows и Putty

Пользователи Windows могут создать туннель SSH, используя программу Putty .

Jupyter Notebook online in 3 seconds with PaizaCloud Cloud IDE

(English article is here )

Python is one of the most popular programming languages for data processing, Web service, Web scraping, or creating bots. Nowadays, Python is getting more popular for machine learning and AI because it has great libraries for it.

But, Python alone does not have the graphical features like showing tables, graphs, or figures that is essential for analyzing data.

With Jupyter Notebook, you can write Python code in your browser, and view the graphs or figures in it.

Also, Jupyter Notebook enables you to write documents using Markdown. So, you can put the program and document together, and even share it with others.

Yes, Jupyter Notebook is an all-in-one package to start Python programming.

But, to use Jupyter Notebook on your PC, you need to install Python, Jupyter Notebook, or libraries and set up those. Because each PC has a different OS, version, software, or configuration, installation often fails with errors, or may break other software environment.

If you have PCs at home and at your office, you may need to install it to both PCs, and you cannot share data with those PCs.

So, here, we use PaizaCloud .

PaizaCloud is a browser-based development environment. You no longer need to install and set up the development environment. You can casually just start Web or application development right now.

PaizaCloud have pre-installed Jupyter Notebook So, you can start Python programming, anywhere, anytime. Also, major libraries like NumPy, SciPy, Pandas, or Django are also installed.

As PaizaCloud have browser-based file management, text editor, terminal, and browser(browser-in-browser), you can easily combine Python with other tools or files.

As Jupyter Notebook runs in the cloud with PaizaCloud, you can also create the note on Windows or Mac, and view it on tablet like iPad.

As both Jupyter Notebook and PaizaCloud are for casual development, those are the best combination for Python development.

Now, let's start Python programming with Jupyter Notebook and PaizaCloud !

Getting started with PaizaCloud Cloud IDE

Let's start!

Here is the website of PaizaCloud Cloud IDE .

Just sign up with email and click a link in the confirmation email. You can also sign up with GitHub or Google.

Create new server

Next, let's create a new server for the development workspace.

Click "new server" to open a dialog to set up the server.

Here, you can choose "Jupyter Notebook", and click "New Server" button.

Just click "New Server" button in the dialog without any settings. s

Just in 3 seconds, you'll get a browser-based development environment.

As you set "Jupyter Notebook" on the server creation, you already have Jupyter Notebook running!

You can also manually start Jupyter Notebook. Let's see.

At first, choose "Terminal" icon button and click it.

Terminal starts. Jupyter Notebook can start with a command "jupyter notebook". Type the command and push enter key.

The Jupyter Notebook server starts, and browser(in the browser) for the Jupyter Notebook automatically opens.

You'll also get a new button with text "8888" on the left side of the page.

Jupyter Notebook server runs on port 8888. PaizaCloud Cloud IDE detects the port number(3000), and automatically adds the button to open a browser for the port. You can also open the browser(in the browser) by clicking the button.

Как запустить Jupyter Notebook anaconda. How to Start and Run a Jupyter Notebook

As discussed in the introduction , Jupyter notebooks provide a tremendous advantage for scientific computing, analysis and visualization. Here, we will explain how to start a Jupyter notebook. We will present just enough information to get you started. For a more complete treatment of Jupyter notebook software, please read the official documentation .

In the previous section, we explained how to download and install a complete Python installation with Anaconda for both Mac OS X and Windows . Armed with this experience, we will demonstrate how to start a Jupyter notebook in order to run code.

The Jupyter Notebook software is included in the Python installation we obtained from Anaconda. There are at least two scenarios in which you may want to run a Jupyter notebook:

You aim to further experiment with, or augment, an existing Jupyter notebook like the ones that already exist within a repository in github.
You want to develop a Jupyter notebook or series of notebooks for uses such as supplementing teaching material, or for a scholarly journal article, for example.

In both cases, you will want to start the Jupyter notebook in a specific folder.

Starting a Jupyter Notebook in a Specific Folder

On Mac OS X, create a Desktop folder with the Finder calledmy-notebook. In the last section , we learned how to start the OS X Terminal. Launch the Terminal again so that we may start Jupyter. Change to that directory (i.e., open the newly created cdcommand: ~character is a shortcut to indicate you are at your home directory.

On Windows, create a Desktop folder calledmy-notebook. Hold down the shift key and right-click on the newly created folder. A context menu will appear and there will be an option to, "Open command window here". Click this option to launch the Windows Command Prompt at that specific location.

We can now start our Jupyter notebook with this command:

Once entered, this command will automatically launch your default web browser with a new notebook in an empty directory.

To actually create a notebook, go to the New, Python 3 menu item.

Enter some code in the first cell:

print("hello world")

and press Shift-Enter to actually run the cell yielding

hello world

For more information on the basics of using the Jupyter Notebook, we recommend starting with this notebook on Notebook Basics .

This project includes afor learning Python with geoscience objectives. They are located in the masterbranch. In order to clone this project or any projects containing Jupyter notebooks such as the Unidata Python Workshop , please see the. Once you have cloned your repository, change directory to where the Jupyter notebooks are located in the repository folder (e.g., thenotebooksdirectory) and start Jupyter with the

MyBinder and Starting your Jupyter Notebook in the Cloud

MyBinder is a third option that runs Jupyter notebooks on a cloud server that is setup on your behalf. If the project has enabled MyBinder, you will see abadge on the github project page. MyBinder is available for the Unidata Python Workshop Jupyter notebooks at this link . See the MyBinder website for more information.

Запуск Jupyter Notebook Ubuntu. Установка Jupyter Notebook с помощью Python 3 на Ubunt. 04

В инструкции описана установка Jupyter Notebook с помощью Python 3 на виртуальный сервер под управлением Ubuntu 18.04 и подключению к серверу для создания файлов через web-браузер.

Что это такое?

Jupyter Notebook - это веб-приложение с открытым исходным кодом, позволяющее создавать и обмениваться интерактивным кодом, визуализациями и многим другим. Этот инструмент может использоваться с несколькими языками программирования, включая Python, Julia, R, Haskell и Ruby. В большинстве случаев это приложение используют для работы с big-data, статистическими данными и machine-learning.

Файлы Jupyter (или просто Записные книжки) - это документы Jupyter Notebook, которые содержат как программный код и результаты его исполнения, которые помогают представлять и обмениваться воспроизводимыми исследованиями.

Установка

В первую очередь необходимо установить зависимости, которые нужны для среды программирования Python, из репозиториев Ubuntu. Для начала обновите локальную базу пакетов:

sudo apt update
sudo apt upgrade

Затем установите pip и файлы заголовков Python, которые используются некоторыми зависимостями Jupyter:

sudo apt install python3-pip python3-dev

Создание виртуального окружения

Сначала необходимо настроить доступ к команде virtualenv, которую можно установить с помощью pip:

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

Флаг -H гарантирует, что политика безопасности устанавливает переменные окружения в домашний каталог целевого пользователя.

Создайте и перейдите в каталог, где вы собираетесь хранить файлы вашего проекта. В нашем примере используется название каталога 1cloud:

mkdir ~/1cloud
cd ~/1cloud

В каталоге проекта создайте виртуальную среду Python. Выберете название среды, которое имеет отношение к вашему проекту, в нашем примере мы используем название 1cloud:

virtualenv 1cloud

В результате этих действий будет создано откружение в вашем каталоге, внутри будет установлена локальная версия Python и локальная версия pip. Это позволяет настроить изолированную среду Python для Jupyter.

Перед установкой Jupyter нам нужно активировать виртуальную среду, указав вместо 1cloud название вашей среды:

source 1cloud/bin/activate

Установка и запуск Jupyter

Когда ваша виртуальная среда активирована, установите Jupyter с помощью локального экземпляра pip:

pip install jupyter

Мы рассмотрим способ подключения к Jupyter Notebook с любого удаленного компьютера или сервера по переданному токену в браузере. В этом случае перед тем как запустить Jupyter Notebook не забудьте открыть порт, на котором он будет запущен, это может быть любое удобное значение:

iptables -A INPUT -p tcp --dport -j ACCEPT

Например:

Для запуска Jupyter Notebook выполните следующую команду, при этом ключ --ip задает с каких IP-адресов можно подключиться к серверу Jupyter, значение 0.0.0.0 означает, что подключение возможно с любого адреса, ключ --no-browser запускает сервер Jupyter без запуска браузера на виртуальном сервере, --port=Port№ - указывает на каком порте запустить сервер, --allow-root разрешает запуск.

jupyter notebook --ip 0.0.0.0 --no-browser --port=Port№

Примечание: если вы запускаете от имени суперпользователя, то вам необходимо использовать дополнительный ключ --allow-root.

Например:

После запуска в консоли отобразится путь, включающий в себя токен, перейдите по этому адресу в любом удобном для вас браузере, не забудьте в пути изменить значение (Ubuntu1804x64 or 127.0.0.1) на ваш IP-адрес или доменное имя.

В результате перед вами откроется рабочее пространство для работы с языком Python.

Как запустить Jupyter Notebook через командную строку. 1)What's going on? Why is this error happening?

I'll try to make a step-by-step answer so everything is explained clearly. If you think it's too basic at the beginning, go to the end of this "article".

I'll first start with common things like running thepythonshell from the terminal or runningpip. You'll see why you can do that from the terminal and we'll end up on why and how you can run thejupyternotebook from the terminal as well.

Ready? Let's start!

Have you ever wondered why you can typepythonin the terminal (command prompt) and suddenly start the Python interpreter?

Microsoft Windows (c) 2019 Microsoft Corporation. All rights reserved. C:\Users\YOUR-USERNAME>python Python 3.9.1 (tags/v3.9.1:1e5d33e, Dec 7 2020, 17:08:21) on win32 Type "help", "copyright", "credits" or "license" for more information. >>>

You probably already know (but maybe don't) that this is because Python was added to the WindowsPATHenvironment variable. You probably did it attime or afterwards .

But, what is this PATH environment variable?

It basically allows you to run any executables, that are located inside the paths specified in the variable, at the command prompt without having to give the full path to the executable.

You can check the content of thatPATHvariable with:

>>> import sys >>> for path in sys.path: print(path) C:\Users\YOUR-USERNAME\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python39.zip C:\Users\YOUR-USERNAME\AppData\Local\Programs\Python\Python39\DLLs C:\Users\YOUR-USERNAME\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib C:\Users\YOUR-USERNAME\AppData\Local\Programs\Python\Python39 C:\Users\YOUR-USERNAME\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages … (some other paths were taken out for clarity)

You can see this folder:C:\Users\YOUR-USERNAME\AppData\Local\Programs\Python\Python39. This is the place where Python version 3.9 is installed. Let's check its content:

 DLLs
 Doc
 etc
 include
 Lib
 libs
 Scripts
 share
 tcl
 Tools
 LICENSE.txt
 NEWS.txt
 python.exe
 python3.dll
 python39.dll
 pythonw.exe
 vcruntime140.dll
 vcruntime140_1.dll

Voilà! We have thepython.exefile (an executable ). We have a Python executable file in thePATH, that's why you can start the Python interpreter from the terminal with just typingpython. If this wasn't the case you would have to type the full path to the executable file in the terminal:

C:\Users\YOUR-USERNAME> C:\Users\YOUR-USERNAME\AppData\Local\Programs\Python\Python39\python)

Instead of just:

C:\Users\YOUR-USERNAME> python

And what about when you usepip?

It's the same principle. You can runpipfrom the terminal because there is apipexecutable file in thePATHvariable.

If you go toC:\Users\YOUR-USERNAME\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Scripts\(which is in thePATHshowed above) you'll see many executables files. One of them ispip. Actually I have three versions:pip,pip3.9andpip3.

TheScriptsallows exectuable files to be run from the terminal. Likepipor other libraries that you intend to run directly from the terminal. TheScriptsfolder:

…is not intended for you, it's for scripts that are installed as components of modules that you install. For example, pip is a module, but it also has a wrapper script by the same name, pip, which will be installed in that directory.

If you put something there and it is properly in your PATH, then it should be executable

That wrapper script would be thepipexecutable file. When this executable file is run, it locates thepipfolder in the Python installation folder and runspip.

But you could also runpipdirectly from the installation folder (C:\Users\YOUR-USERNAME\AppData\Local\Programs\Python\Python39\Lib\site-packages), without needing the executablepipfile.

But, how can you do it?

I'm glad you ask. There is a Pythonto run modules as the main module (without the need to import it).

python -m pip

When you run a module directly its name becomes__main__. What-mdoes is:

What is__main__?

'__main__'is the name of the scope in which top-level code executes.

A module’s__name__is set equal to'__main__'when read from standard input, a script, or from an interactive prompt. …

I guess that thepipexecutable does something similar, or at least, has the same effect: to startpip.

Jupyter Notebook изменить рабочий каталог. Как изменить рабочий каталог в Jupyter Notebook?

Мне не удалось найти место для изменения рабочего каталога в Jupyter Notebook, поэтому я не мог использовать метод pd.read_csv для чтения в конкретном документе CSV.

Есть ли способ сделать это? К вашему сведению, я использую Python3.5.1 в настоящее время.

Благодарность!

7 ответов

Лучший ответ

На ноутбуке Jupyter попробуйте это:

pwd #this shows the current directory

Если это не тот каталог, который вам нравится, и вы хотите изменить его, попробуйте это:

import os os.chdir ('THIS SHOULD BE YOUR DESIRED DIRECTORY')

Затем попробуйте pwd еще раз, чтобы увидеть, подходит ли вам каталог.

Меня устраивает.

Сначала вам нужно создать файл конфигурации, используя cmd :jupyter notebook --generate-configЗатем найдите папку C: \ Users \ your_username \ .jupyter ( Поиск этой папки ) и нажмите правую кнопку мыши, чтобы изменить jupyter_notebook_config.py .

Затем Ctrl + F: # c.NotebookApp.notebook_dir = '' . Обратите внимание, что кавычки - это одинарные кавычки. Выберите каталог, в котором вы хотите разместить свой юпитер, и скопируйте его с помощьюCtrl+C, например: C: \ Users \ username \ Python Projects .

"jupyter" не является внутренней или внешней. Jupyter из строки Cmd в Windows

Вопрос:

Я не могу запустить jupyter из моей командной строки, используя:

jupyter не распознается как внутренняя или внешняя команда, работающая программный или пакетный файл

Но я могу заставить его работать от pycharm (пятно, но с проблемами). Когда я беру IP-адрес ядра и порт из pycharm и вставляю его в свой браузер, я могу заставить его работать оттуда.

Я не могу использовать anaconda из-за Arcpy, и я выкопал файлы jupyter для некоторых подсказок.

Я предполагаю, что мне нужно добавить что-то на мой путь?

Ответ №1

Откройте cmd и введите:

where jupyter

Выход должен быть ссылкой на Jupyter.
Еслиwhere jupyterне дает ссылку, которая означает, что PATH не содержит своего местоположения.

Добавьте ссылку Jupyter в PATH, и она будет работать.

Также, если у вас естьipythonи вы обновили, попробуйте

Обратитесь: Запуск ноутбука Jupyter

Ответ №2

Попробуйте открыть его, используя Anaconda Prompt . Просто введите jupyter notebook и нажмите Enter.

Anaconda Promptсуществует в течение длительного времени и является правильным способом использования Anaconda. Может быть, у вас сломанная установка каким-то образом.

Попробуйте, если выше не работает –

В Командная строка введите

pip3 install jupyter, если вы используете Python3

Иначе, если вы используете Python2.7, введитеpip install jupyter.

… Некоторая установка должна произойти…

Теперь повторите ввод текстаjupyter notebookв CMD, теперь он должен работать.

Ответ №3

Для справок в будущем: первым препятствием для запуска Python является его установка. Я загрузил Anaconda 4.4 для Windows, 64-разрядный установщик Python 3.6.

После сортировки первого препятствия для обновления “path” Environmental Variable и запуска (в командной строке Python) “import pip” все инструкции, которые я нашел для установки IPython Notebook, вызвали ошибки. Отправка команд “ipython notebook” или “jupyther notebook” из командной строки Windows или приглашение на Python генерируют сообщения об ошибках.

Затем я обнаружил, что установка Anaconda состоит из множества приложений, причем из них приложение “Jupyter Notebook” доступно из меню “Пуск”. Это приложение запускает (сначала оболочку, затем) страницу браузера.

Приложение указывает на ярлык в каталоге, установленном во время установки Anaconda. Сам ярлык относится к нескольким местоположениям.

Готов к следующему препятствию.

Ответ №4

Перейдите в командную строку Anaconda и введите блокнот jupyter и подождите 30 секунд. Вы можете видеть, что ваш локальный сайт автоматически откроется.

Ответ №5

Перейдите в раздел “Сценарии” в каталоге Python (C:\Python27\Scripts) и проверьте, есть ли приложение jupyter . Если это так, у вас есть успешно установленная версия jupyter.

Попробуйте добавить путь к сценариям Python. Он должен работать.

Jupyter Notebook на русском. JupyterLab и Jupyter Notebook — мощные инструменты Data Science

Подробно рассказываем об инструментах семейства Jupyter – эффективных средствах разработки для задач Data Science и смежных областей.

Краткий обзор

В конце февраляJupyterLab – гибкой, интегрируемой и легко расширяемой среды, поддерживающей одновременную работу с несколькими блокнотами Jupyter, текстовыми файлами, датасетами, терминалами и другими компонентами. Аналогично классическим IDE в JupyterLab можно упорядочивать документы в рабочей области в удобном порядке при помощи вкладок и разделителей.

JupyterLab поддерживает отображение и редактирование множества форматов данных: изображений, CSV, JSON, Markdown, PDF, Vega, Vega-Lite. Для быстрой навигации по документам в JupyterLab есть , а также возможность использованияиз vim, emacs и Sublime Text.

JupyterLab может быть дополнен при помощи расширений, позволяющих настроить под себя различные части JupyterLab, включая темы, редакторы файлов и дополнительные компоненты.

Если вы уже знакомы с Jupyter Notebook, то вы очень быстро освоитесь с JupyterLab, которая в существенной мере обогащает возможности классического блокнота Jupyter. Не устанавливая JupyterLab, вы можете ознакомиться с демо-примером на странице – инструменты Jupyter поддерживают запуск на сторонних серверах.

Для этой статьи мы взяли за основу ключевые моменты изJupyterLab, а также рассмотрели особенности лежащего в основе этой среды типа данных Jupyter Notebook, чтобы те, кто еще не использовали блокноты Jupyter, оценили их преимущества.

Установка

Среда JupyterLab может быть установлена при помощи conda, pip или pipenv:

conda

conda install -c conda-forge jupyterlab

pip

pip install jupyterlab

Если вы устанавливаете JupyterLab при помощи pip install --user, вам необходимо добавить директорию bin в вашу переменную окружения PATH, чтобы использовать краткий способ запуска JupyterLab.

pipenv

pipenv install jupyterlab pipenv shell

или из репозитория git:

pipenv install git+git://github.com/jupyterlab/jupyterlab.git#egg=jupyterlab pipenv shell

При использовании pipenv для запуска при помощи jupyter lab вам необходимо предварительно активировать виртуальное окружение проекта.

Запуск

Запуск сервера JupyterLab из терминала производится следующей простой командой:

jupyter lab

При этом интерфейс JupyterLab автоматически открывается в используемом вами браузере. Также вы можете получить доступ к запущенному серверу, введя в адресную строку браузера соответствующую ссылку (по умолчанию это http://localhost:8888). Вы можете открыть классический интерфейс блокнота Jupyter, выбрав “Launch Classic Notebook” из меню Help, или переключаться между интерфейсами, заменяя окончание строки: /lab для интерфейса JupyterLab или /tree для классического интерфейса.

Интерфейс

JupyterLab обеспечивает гибкий интерфейс с возможностью перемещения блоков и расположения в удобном для вас порядке. В JupyterLab реализовано множество возможностей, к которым вы уже могли привыкнуть при использовании традиционных сред разработки, но с акцентом на интерактивности производимых вычислений.

Интерфейс JupyterLab состоит из основной рабочей области, содержащей вкладки документов и инструментов, скрываемой левой боковой панели и меню.

File : действия, касающиеся файлов и директорий
Edit : действия, касающиеся редактирования документов и инструментов
View : действия, изменяющие внешний вид JupyterLab
Run : действия по запуску кода в различных инструментах
Kernel : действия над отдельными процессами запущенного кода
Tabs : список открытых документов и инструментов с возможностью переключения
Settings : общие настройки и редактор продвинутых настроек
Help : список ссылок на справочные документы по JupyterLab и ядру

Расширения JupyterLab позволяют создавать дополнительные вкладки в панели меню.

Боковая панель

Боковая панель содержит браузер файлов (Files), список запущенных инструментов (Running), палитру команд (Commands), инспектор инструментов ячеек блокнота (Cells) и списка вкладок (Tabs).

Процесс «схлопывания» боковой панели происходит по клику на открытой вкладке, как это проиллюстрировано в коротком

Использование расширений JupyterLab также позволяет добавлять в боковую панель дополнительные вкладки.

Основная рабочая область

Основная рабочая область позволяет группировать документы (блокноты, текстовые файлы и пр.) и другие инструменты (терминалы, консоли и т. д.) в виде панелей с вкладками, размер и расположение которых можно изменить перетаскиванием.

Как запустить Jupyter Notebook в pycharm. Jupyter Notebook support

With Jupyter Notebook integration available in PyCharm , you can easily edit, execute, and debug notebook source code and examine execution outputs including stream data, images, and other media.

Coding assistance:

Error and syntax highlighting .

Категории: Ssh-туннелирование с помощью, Мощные инструменты, Краткий обзор, Боковая панель, Рабочая область

⇦

⇨

Лайфхаки

Маленькие, полезные хитрости

Настройка Jupyter Notebook с помощью Python.. Шаг 2 (необязательный). Запуск Jupiter Notebook на сервере