Как запустить юпитер ноутбук в анаконде

Установка Jupyter Notebook на компьютере и ее подключение к Apache Spark в HDInsight

Из этой статьи вы узнаете, как установить Jupyter Notebook с пользовательскими ядрами PySpark (для Python) и Apache Spark (для Scala) с помощью магических команд Spark, а затем подключить эту записную книжку к кластеру HDInsight.

Для установки Jupyter и подключения к Apache Spark в HDInsight необходимо выполнить четыре основных шага.

• Настроить кластер Spark.
• Установить Jupyter Notebook.
• Установите ядра PySpark и Spark с помощью волшебной команды Spark.
• Настройте волшебную команду Spark для доступа к кластеру Spark в HDInsight.

Дополнительные сведения о пользовательских ядрах и магических командах Spark см. в разделе Ядра, доступные для Jupyter Notebook с кластерами Apache Spark Linux в HDInsight.

Предварительные требования

• Кластер Apache Spark в HDInsight. Инструкции см. в статье Начало работы. Создание кластера Apache Spark в HDInsight на платформе Linux и выполнение интерактивных запросов с помощью SQL Spark. Локальная записная книжка подключается к кластеру HDInsight.
• Опыт работы с записными книжками Jupyter с Spark в HDInsight.

Установка Jupyter Notebook на компьютер

Перед установкой Jupyter Notebook необходимо установить Python. Дистрибутив Anaconda установит как Python, так и Jupyter Notebook.

Скачайте установщик Anaconda для своей платформы и запустите программу установки. В мастере установки укажите параметр для добавления Anaconda в переменную PATH. См. также Установка Jupyter с помощью Anaconda.

Установка магических команд Spark

1. Введите команду pip install sparkmagic==0.13.1 , чтобы установить магические команды Spark для кластеров HDInsight версии 3.6 и 4.0. См. также документацию по sparkmagic.
2. Убедитесь, что мини-приложение ipywidgets установлено правильно. Для этого выполните следующую команду:

jupyter nbextension enable --py --sys-prefix widgetsnbextension 

Установка ядер PySpark и Spark

1. Определите место установки sparkmagic с помощью следующей команды:

pip show sparkmagic 

Ядро	Get-Help
Spark	jupyter-kernelspec install sparkmagic/kernels/sparkkernel
SparkR	jupyter-kernelspec install sparkmagic/kernels/sparkrkernel
PySpark	jupyter-kernelspec install sparkmagic/kernels/pysparkkernel
PySpark3	jupyter-kernelspec install sparkmagic/kernels/pyspark3kernel

jupyter serverextension enable --py sparkmagic 

Настройка волшебной команды Spark для подключения к кластеру HDInsight Spark

В этом разделе вы настроите подключение магической команды Spark, установленной ранее, к кластеру Apache Spark.

Запустите оболочку Python с помощью следующей команды:

python 

import os path = os.path.expanduser('~') + "\\.sparkmagic" os.makedirs(path) print(path) exit() 

< "kernel_python_credentials" : < "username": "", "base64_password": "", "url": "https://.azurehdinsight.net/livy" >, "kernel_scala_credentials" : < "username": "", "base64_password": "", "url": "https://.azurehdinsight.net/livy" >, "custom_headers" : < "X-Requested-By": "livy" >, "heartbeat_refresh_seconds": 5, "livy_server_heartbeat_timeout_seconds": 60, "heartbeat_retry_seconds": 1 > 

Значение шаблона	Новое значение
	Имя для входа в кластер, значение по умолчанию — admin .
	Имя кластера
	Фактический пароль в кодировке Base64. Сгенерировать пароль в кодировке base64 можно здесь: https://www.url-encode-decode.com/base64-encode-decode/.
«livy_server_heartbeat_timeout_seconds»: 60	При использовании sparkmagic 0.12.7 (кластеры версии 3.5 и 3.6) не заменяйте. При использовании sparkmagic 0.2.3 (кластеры версии 3.4) замените на «should_heartbeat»: true .

Полный пример файла можно просмотреть в образце config.json.

Совет Сигналы пульса отправляются, чтобы предотвратить утечку сеансов. При переходе в спящий режим или завершении работы компьютера пульс не отправляется, что приводит к очистке сеанса. Если вы хотите отключить такое поведение для кластеров версии 3.4, то можете настроить для параметра Livy livy.server.interactive.heartbeat.timeout значение 0 с помощью пользовательского интерфейса Ambari. Если для кластеров версии 3.5 не настроить соответствующую конфигурацию, приведенную выше, то сеанс не будет удален.

jupyter notebook 

Убедитесь, что вы можете использовать магическую команду Spark, доступную вместе с ядрами. Выполните следующие шаги. а. Создайте новую записную книжку. В правом верхнем углу щелкните Создать. Должны отобразиться ядро по умолчанию Python 2 или Python 3 и установленные ядра. Фактические значения могут отличаться в зависимости от выбранных вариантов установки. Выберите PySpark.

Важно! Щелкнув Создать, проверьте оболочку на наличие ошибок. Если отображается сообщение об ошибке TypeError: __init__() got an unexpected keyword argument ‘io_loop’ , возможно, возникла известная проблема с определенными версиями Tornado. Если это так, завершите работу ядра, а затем перейдите на использование более ранней версии установки Tornado с помощью следующей команды: pip install tornado==4.5.3 .

b. Запустите следующий фрагмент кода.

%%sql SELECT * FROM hivesampletable LIMIT 5 

Зачем устанавливать Jupyter на моем компьютере?

Причины, по которым требуется установить на компьютер Jupyter и подключить к кластеру Apache Spark в HDInsight.

• Предоставляет возможность создавать записные книжки локально, тестировать приложение в работающем кластере, а затем отправлять записные книжки в кластер. Для отправки записных книжек в кластер можно отправить их с помощью Jupyter Notebook, которая запущена на кластере, или сохранить их в папке /HdiNotebooks в учетной записи хранения, связанной с кластером. Дополнительные сведения о хранении записных книжек в кластере см. в разделе Где хранятся записные книжки Jupyter.
• С помощью локально доступных записных книжек вы сможете подключиться к различным кластерам Spark в зависимости от потребностей вашего приложения.
• Можно использовать GitHub для реализации системы управления версиями, чтобы контролировать версии записных книжек. Вы также можете создать среду совместной работы, в которой несколько пользователей будут работать с одной записной книжкой.
• Вы можете работать с записными книжками локально даже без кластера. Кластер нужен только для тестирования записных книжек, но не обязателен для ручного управления записными книжками или средой разработки.
• Возможно, вам будет проще настроить локальную среду разработки, чем настраивать установку Jupyter в кластере. Вы можете спокойно пользоваться любым программным обеспечением, установленным локально, не настраивая удаленные кластеры.

Если Jupyter установлен на локальном компьютере, несколько пользователей могут одновременно запустить одну и ту же записную книжку в одном кластере Spark. В такой ситуации создаются несколько сеансов Livy. Если вы столкнетесь с проблемами и начнете их отладку, вам будет сложно определить, какой сеанс Livy какому пользователю принадлежит.

Дальнейшие действия

• Обзор: Spark в Azure HDInsight
• Ядра для Jupyter Notebook в Apache Spark
• Использование внешних пакетов с Jupyter Notebook в Apache Spark

Python. Anaconda Prompt. Комманда «jupyter notebook» не работает

Начала делать как в инструкции чтобы запустить «Anaconda Prompt» https://www.youtube.com/watch?v=5mDYijMfSzs Windows 10 64 bit были выполнены комманды от имени Администратора в python —version conda info conda install numpy jupyter notebook После «jupyter notebook»

Отслеживать
задан 30 мар 2020 в 16:18
379 1 1 серебряный знак 7 7 бронзовых знаков
Anaconda promt у вас как раз работает. у вас не запускается ноутбук. Уточните свой вопрос.
30 мар 2020 в 17:59
Стоп. Юпитер запускается с ярлыка, который лежит в «пуске -> анаконда».
31 мар 2020 в 8:21

0

Сортировка: Сброс на вариант по умолчанию

Знаете кого-то, кто может ответить? Поделитесь ссылкой на этот вопрос по почте, через Твиттер или Facebook.

• python
• python-3.x
• windows
• anaconda
• запуск

Важное на Мете

Похожие

Подписаться на ленту

Лента вопроса

Для подписки на ленту скопируйте и вставьте эту ссылку в вашу программу для чтения RSS.

Дизайн сайта / логотип © 2024 Stack Exchange Inc; пользовательские материалы лицензированы в соответствии с CC BY-SA . rev 2024.1.3.2953

Нажимая «Принять все файлы cookie» вы соглашаетесь, что Stack Exchange может хранить файлы cookie на вашем устройстве и раскрывать информацию в соответствии с нашей Политикой в отношении файлов cookie.

Установка, запуск и подключение к Jupyter Notebook на удаленном сервере

Jupyter Notebook — интерактивное веб-приложение с открытым исходным кодом, позвоялющее писать и запускать программный код более чем на 40 языках программирования, включая Python, R, Julia и Scala. Jupyter Notebook — это продукт Project Jupyter, очень полезный для итеративного программирования, поскольку он позволяет написать небольшой фрагмент кода, запустить его и вывести результат.

Jupyter Notebook позволяет создавать документы в форме блокнота, обычно называемые «блокнотами». Блокноты, создаваемые Jupyter Notebook, представляют собой доступные для публикации и воспроизведения исследовательские документы, содержащие элементы расширенного текста, уравнения, код и результаты исполнения (рисунки, таблицы, интерактивные графики). Блокноты можно экспортировать в файлы кода, документы HTML или PDF, а также использовать для создания интерактивных слайд-шоу или веб-страниц.

Эта статья расскажет вам о том, как установить и настроить приложение Jupyter Notebook на веб-сервере Ubuntu 18.04 и подключиться к нему с локального компьютера. Также мы покажем, как использовать Jupyter Notebook для запуска примера кода на Python.

Предварительные требования

Для данного обучающего руководства вам потребуется следующее:

• Один экземпляр сервера Ubuntu 18.04. На этом сервере должны быть настроены пользователь без привилегий root с привилегиями sudo и брандмауэр. Вы можете выполнить настройку с помощью нашего руководства по первоначальной настройке сервера.
• На сервере должны быть установлены Python 3, pip и модуль Python venv . Для этого нужно выполнить шаги 1 и 2 нашего обучающего модуля Установка Python 3 и настройка локальной среды программирования в Ubuntu 18.04.
• На локальном компьютере должен быть запущен современный браузер, который вы будете использовать для доступа к Jupyter Notebook.

Кроме того, если на вашем локальном компьютере используется Windows, вам нужно будет установить PuTTY для создания туннеля SSH для подключения к серверу. Для загрузки и установки PuTTY следуйте указаниям обучающего модуля Создание ключей SSH с помощью PuTTY в Windows.

Шаг 1 — Установка Jupyter Notebook

Поскольку блокноты используются для записи, запуска и просмотра результатов выполнения небольших фрагментов программного кода, предварительно нужно настроить поддержку языка программирования. Jupyter Notebook использует ядро с привязкой к языкам, компьютерную программу, которая запускает и проводит внутренний анализ кода. В Jupyter Notebook имеется много ядер для разных языков, по умолчанию используется IPython. В этом обучающем модуле вы научитесь настраивать Jupyter Notebook для запуска кода Python через ядро IPython.

Если вы выполнили обучающие модули, указанные в разделе «Предварительные требования», у вас должны быть установлены Python 3, pip и виртуальная среда. Приведенные в этом руководстве примеры следуют указаниям по конвенции обучающего модуля Python 3, где виртуальной среде присваивается имя my_env , но вы можете использовать любое другое имя.

Начнем с активации виртуальной среды:

После этого в вашей командной строке будет отображаться имя вашей среды в качестве префикса.

Теперь вы находитесь в виртуальной среде и можете начать установку Jupyter Notebook:

Если установка выполнена успешна, вы увидите примерно следующий результат:

Output
. . . 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 

Установка Jupyter Notebook на ваш сервер завершена. Теперь мы перейдем к запуску приложения.

Шаг 2 — Запуск Jupyter Notebook

Jupyter Notebook необходимо запускать с VPS, чтобы вы могли подключаться к нему с локального компьютера, используя туннель SSH и свой любимый браузер.

Чтобы запустить сервер Jupyter Notebook, введите следующую команду:

После запуска команды вы увидите примерно следующий результат:

Output
[I 19:46:22.031 NotebookApp] Writing notebook server cookie secret to /home/sammy/.local/share/jupyter/runtime/notebook_cookie_secret [I 19:46:22.365 NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/sammy/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 

Возможно вы заметили в результатах предупреждение No web browser found . Это можно ожидать, поскольку приложение запущено на сервере, а вы вряд ли установили на него браузер. В следующем разделе этого обучающего модуля вы узнаете, как подключиться к Notebook на сервере, используя туннель SSH.

Сейчас закройте Jupyter Notebook. Для этого нажмите CTRL+C , затем y , а затем ENTER для подтверждения:

Output
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, используя команду exit :

Вы только что запустили Jupyter Notebook на своем сервере. Чтобы получить доступ к приложению и начать работать с блокнотами, вам потребуется подключиться к приложению через туннель SSH и браузер на локальном компьютере.

Шаг 3 — Подключение к приложению Jupyter Notebook через туннель SSH

Туннель SSH — простой и быстрый способ подключиться к приложению Jupyter Notebook, запущенному на вашем сервере. Secure Shell (обычно SSH) — это сетевой протокол, позволяющий выполнить защищенное подключение к удаленному серверу по незащищенной сети.

Протокол SSH включает механизм переадресации портов, позволяющий подключаться через туннель к определенным приложениям на определенном порту сервера с определенного порта на локальном компьютере. Мы научимся выполнять безопасную «переадресацию» приложения Jupyter Notebook на вашем сервере (по умолчанию использует порт 8888 ) на порт вашего локального компьютера.

Предпочтительный метод создания туннеля SSH зависит от операционной системы вашего локального компьютера. Выберите ниже подраздел, больше всего подходящий для вашего компьютера.

Примечание. Приложение Jupyter Notebook можно установить через веб-консоль DigitalOcean, однако подключение к приложению через туннель SSH следует выполнять с помощью терминала или PuTTY.

Создание туннелей SSH в macOS или Linux

Если на вашем локальном компьютере используется Linux или macOS, туннель SSH можно создать, запустив всего одну команду.

ssh — стандартная команда для создания соединения SSH. Когда она используется с директивой -L , вы можете указать перенаправление определенного порта локального хоста (т.е. локального компьютера) на указанный хост и порт удаленного хоста (в данном случае, на ваш сервер). Это означает, что все запускаемое на заданном порту удаленного сервера ( 8888 , порт Jupyter Notebook по умолчанию) будет появляться на заданном порту локального компьютера ( 8000 в данном примере команды).

Чтобы создать собственный туннель SSH, запустите следующую команду. Вы можете изменить порт 8000 на любой предпочитаемый порт (например, если порт 8000 используется другим процессом). Рекомендуется использовать порт с номером не меньше 8000 , поскольку такие номера портов вряд ли используются другими процессами. Обязательно укажите IP-адрес вашего собственного сервера и имя пользователя сервера без привилегий root:

Если эта команда не выдаст никаких ошибок, вы войдете на удаленный сервер. Там вы должны активировать виртуальную среду:

Затем запустите приложение Jupyter Notebook:

Для подключения к Jupyter Notebook откройте в своем предпочитаемом браузере локальный порт на локальном хосте: http://localhost: 8000 . После подключения к Jupyter Notebook переходите к шагу 4, чтобы научиться его использовать.

Создание туннелей SSH с использованием Windows и PuTTY

PuTTY — клиент SSH с открытым исходным кодом для Windows, который можно использовать для подключения к вашему серверу. После загрузки и установки PuTTY на ваш компьютер Windows (как описано в обучающем модуле из предварительных требований) откройте программу и введите URL или IP-адрес вашего сервера, как показано здесь:

Затем нажмите + SSH внизу левой панели и нажмите Tunnels (Туннели). В этом окне введите порт, который хотите использовать для доступа к Jupyter на локальном компьютере ( 8000 ). Рекомендуется использовать порт с номером не меньше 8000 , поскольку такие номера портов вряд ли используются другими процессами. Если порт 8000 используется другим процессом, выберите другой неиспользуемый номер порта. Установите адрес назначения localhost:8888 , поскольку порт 8888 — это тот порт, на котором работает Jupyter Notebook. Затем нажмите кнопку Add (Добавить), после чего порты должны появиться в поле Forwarded ports (Перенаправляемые порты):

Затем нажмите кнопку Open (Открыть). Ваш компьютер подключится к серверу через SSH и соединит желаемые порты туннелем. Если никаких ошибок не появится, вы можете активировать свою виртуальную среду:

Затем запустите Jupyter Notebook:

Затем откройте в предпочитаемом браузере локальный порт, например http://localhost: 8000 (или любой выбранный номер порта), чтобы подключиться к экземпляру Jupyter Notebook, запущенному на сервере. После подключения к Jupyter Notebook переходите к шагу 4, чтобы научиться его использовать.

Шаг 4 — Использование Jupyter Notebook

При доступе через браузер Jupyter Notebook предоставляет информационную панель Notebook, которая выступает как обозреватель файлов и дает интерфейс для создания, редактирования и просмотра блокнотов. Эти блокноты следует рассматривать как документы (сохраненные с расширением файла .ipynb ), в которых вы заполняете любое количество отдельных ячеек. Каждая ячейка содержит интерактивный текстовый редактор, который можно использовать для запуска кода или записи сгенерированного текста. Кроме того, блокноты позволяют записывать и запускать уравнения, использовать графические элементы (такие как изображения или интерактивные графики), а также их можно экспортировать и публиковать в различных форматах ( .ipyb , .pdf , .py ). Чтобы проиллюстрировать некоторые из этих функций, мы создадим файл ноутбука из информационной панели Notebook, напишем простую текстовую панель с уравнением и запустим простой код Python 3.

К этому моменту вы должны были подключиться к серверу через туннель SSH и запустить на сервере приложение Jupyter Notebook. После перехода на адрес http://localhost: 8000 вы увидите страницу входа в систему:

В поле Password (Пароль) или поле токена сверху введите токен, показываемый в результатах после запуска jupyter notebook на сервере:

Output
[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/sammy [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] . . . 

Также вы можете скопировать URL с экрана терминала и вставить его в адресную строку браузера.

Jupyter Notebook автоматически покажет все файлы и папки, хранящиеся в каталоге, откуда выполняется запуск. Создайте новый файл блокнота, нажав New (Создать) и выбрав Python 3 в правом верхнем углу информационной панели Notebook:

В новом блокноте измените первую ячейку так, чтобы она принимала синтаксис разметки. Для этого нажмите Cell > Cell Type > Markdown (Ячейка > Тип ячейки > Разметка) на панели навигации сверху. Помимо разметки этот тип ячейки также позволяет записывать уравнения в LaTeX. Например, введите в ячейку следующее после ее переключения на разметку:

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

Чтобы преобразовать разметку в расширенный текстовый формат, нажмите CTRL + ENTER , и получите следующий результат:

Вы можете использовать ячейки разметки для заметок и документирования программного кода.

Теперь выполним простое уравнение и распечатаем результат. Нажмите Insert > Insert Cell Below (Вставка > Вставить ячейку снизу), чтобы вставить ячейку. Введите в новую ячейку следующий код:

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

Для запуска кода нажмите CTRL + ENTER и получите следующий результат:

Это довольно простые примеры того, что можно сделать с Jupyter Notebook. Однако это очень мощное приложение, которое можно использовать для самых разных целей. Отсюда вы можете добавить некоторые библиотеки Python и использовать блокнот, как и в любой другой среде разработки Python.

Заключение

Теперь вы можете писать воспроизводимый код Python и текст, используя приложение Jupyter Notebook на удаленном сервере. Чтобы пройти быстрый обзор Jupyter Notebook, нажмите Help (Справка) в верхней панели навигации и выберите пункт User Interface Tour (Обзор пользовательского интерфейса), как показано здесь:

Если вы заинтересовались, вы можете узнать больше о Jupyter Notebook из документации Project Jupyter. Также вы можете использовать полученные в этом обучающем модуле знания, чтобы научиться программировать на Python 3.

Thanks for learning with the DigitalOcean Community. Check out our offerings for compute, storage, networking, and managed databases.

Необычная среда разработки Jupyter Notebook

Если вы хотите писать на Python или работать с Data Science, обратите внимание на интерактивную среду разработки с «живым» кодом — Jupyter Notebook — главного героя сегодняшней статьи.

Что такое Jupyter Notebook

Jupyter Notebook (или Jupyter-ноутбук) — бесплатное веб-приложение, в котором разработчики могут работать с кодом: писать и проверять функции, загружать файлы в память, обрабатывать содержимое и многое другое.

Главное отличие от других сред разработки в том, что код можно разбивать на куски (отдельные фрагменты), чтобы выполнять их в произвольном порядке. А еще в Jupyter-блокноте есть вывод результата сразу после фрагмента кода, благодаря чему можно увидеть график, диаграмму или получить предварительные цифры прямо в середине кода.

Поэтому Jupyter Notebook часто используют новички при изучении программирования на Python: можно писать код и сразу видеть результат своей работы. Однако основная область применения Jupyter — машинное обучение, нейросети, визуализация данных и статистика (это и есть Data Science).

Какие языки поддерживаются

Чаще всего Jupyter Notebook используют для работы с Python. Но поддерживаются и другие языки программирования, например:

Чтобы программировать на них, нужно использовать специальные «волшебные» команды — magic-command. Они позволяют запускать код на других языках и существенно расширяют возможности обычного Python. Для каждого из перечисленных выше языков есть отдельная инструкция по установке, поэтому это тема для отдельного поста. Дайте знать в комментариях, если хотите прочитать статью на эту тему.

Jupyter-ноутбук можно запустить двумя способами: на компьютере или в облаке.

Запуск на компьютере

Если вы сами хотите контролировать всё, что происходит с кодом и со средой разработки, тогда нужно установить Jupyter к себе на компьютер.

Как запустить Jupyter Notebook из консоли

Для этого понадобится один убунту-сервер (server Ubuntu 18.04). На этом сервере должны быть настроены пользователь без привилегий root с привилегиями sudo и брандмауэр. И, раз основная среда в таком ноутбуке — это Python, то для работы у вас уже должен быть скачан и установлен Python с загруженной библиотекой Jupyter.

Когда всё будет готово, введите в командную строку (terminal) эту команду:

pip3 install jupyter

Это активирует установочную утилиту — pip, основные задачи которой распаковывать, устанавливать и обновлять пакеты программ.

После перед вами появится сообщение Succellfull installed, что означает, что установка успешно завершена.

Теперь Jupyter Notebook готов к запуску. Чтобы открыть его, используйте команду:

Она запустит локальный сервер для работы ноутбука и покажет нам готовую среду разработки.

Как запустить Jupyter Notebook с помощью Anaconda

Еще один способ запустить Jupyter, который, к слову, подходит и для Windows — загрузить Anaconda. Это архивированный набор файлов с полезным софтом: Python, Jupyter, NumPy, pandas, Matplotlib.

Чтобы установить как Python, так и Jupyter Notebook, скачайте установщик Anaconda для своей платформы и запустите его. В мастере установки укажите параметр для добавления Anaconda в переменную PATH.

1. После завершения установки, откройте консоль, нажав на клавиши Win+R.
2. В появившемся окне введите cmd после чего нажмите Enter (во всех версиях Windows).
3. В среде cmd введите команду: jupyter notebook, и вы сможете запустить редактор.

Запуск в облаке

Если нужно написать код здесь и сейчас без лишних заморочек, можете запустить Jupyter в облаке. Для этого нужно использовать специальные сервисы, работающие во всех браузерах, например, Google Colab. Здесь нет никаких нюансов: переходите по ссылке, следуйте указаниям и создавайте код.

Но сразу же отметим минусы этого способа: программа может работать не так быстро, как на локальной машине. Плюс в облаке может не оказаться нестандартных, но нужных библиотек.

Jupyter Notebook открылся — что делать дальше

С помощью Jupyter Notebook можно загружать файлы, которые будут перемещены в папку, из которой запускается сам ноутбук, и создавать свои файлы (ipynb и не только).

Также вы сможете редактировать и запускать код, по необходимости добавляя к нему текстовые комментарии-напоминалки или сообщения для совместной работы с коллегами.

Для начала работы запустите программу одним из описанных выше способов. URL-адрес приложения будет выглядеть так: https://localhost:8888/tree.

Теперь нажмите на кнопку Upload в правом верхнем углу, если хотите загрузить свой файл (например, в формате config). Если вы хотите написать код с нуля, создайте свой ipynb-файл, нажав на кнопку New.

Дальше всё зависит от цели. Можете писать код, можете писать текст, можете делать и то и другое. Кликайте на пустую ячейку (она пока одна) и … начинайте! Напишите выражение вывода, используя синтаксис Python 3 и нажмите «Run». Вот так за пару шагов вы создали свой фрагмент кода.

Чтобы создать новую ячейку, нажмите «+» на панели инструментов. Вырезайте, копируйте, удаляйте и редактируйте ячейки и markdown (разметку текста) с помощью вкладки Edit.

Как использовать горячие клавиши Jupyter Notebook

Если вы новичок, не пренебрегайте использованием горячих клавиш. В долгосрочной перспективе время на изучение окупится многократно, а пока можете использовать нашу статью в качестве подсказки.

Esc: Переключение между режимом выполнения и редактирования

A: Добавление пустой ячейки сверху

B: Добавление пустой ячейки снизу

DD: Удаления ячейки

C: Копирование ячеек

X: Вырезание ячеек

V: Вставка ячеек

Комбинируя их, вы сможете быстро совершать множество базовых действий.

Например, для перезапуска блокнота нажмите ESC + 00.

Чтобы прокрутить блокнот вниз, нажмите Space, или а Shift + Space — для прокрутки вверх.

Для запуска кода используйте:

• Shift+Enter — выполнение текущей ячейки и перевод фокуса на следующую.
• Ctrl+Enter — выполнение текущей ячейки и сохранение фокуса на текущей ячейке.
• Alt+Enter — выполнение текущей ячейки и перевод фокуса на новую ячейку созданную ниже.

Для быстрого удаления ячейки нажмите ESC + Z.

Если вы начали писать код в одной ячейке, но понимаете, что их всё же нужно разделить, не обязательно разделять текст вручную. Просто поставьте курсор в нужное место и используйте Control + Shift + или -.

Чтобы легко и быстро перемещаться к ячейке, которая выполняется в данный момент, нажмите Alt + I.

А если что-то пошло не по плану, можно пропустить выполнение ячейки, зажав %%script false.

Если не хочется морочиться с маркдауном и вручную проставлять #, используйте шорткаты: 1, 2, 3, 4, 5, 6.

Похожие команды есть и для конвертации типов ячеек

• Y — code,
• M — markdown,
• R — raw.

Чтобы открыть полный список горячих клавиш, нажмите Help → Keyboard Shortcuts в верхнем меню.

Желаем вам продуктивной работы с Jupyter Notebook. А если у вас у вас остались вопросы — оставляйте их в комментариях, мы поможем разобраться.