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So richten Sie Jupyter Notebook für Python 3 auf Ubuntu 22.04 ein

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Einführung

Jupyter Notebook bietet eine Kommandozeile für interaktive Berechnungen als Webanwendung. Das Tool kann mit mehreren Programmiersprachen verwendet werden, darunter Python, Julia, R, Haskell und Ruby. Es wird häufig für die Arbeit mit Daten, statistische Modellierung und maschinelles Lernen verwendet.

Dieses Tutorial führt Sie durch die Einrichtung von Jupyter Notebook, um es entweder lokal oder von einem Ubuntu 22.04-Server aus auszuführen, und lehrt Sie, wie Sie sich mit dem Notebook verbinden und es verwenden. Jupyter-Notebooks (oder einfach Notebooks) sind Dokumente, die von der Jupyter Notebook-App erstellt werden und sowohl Computer Code als auch reiche Textelemente (Absätze, Gleichungen, Abbildungen, Links usw.) enthalten, die bei der Präsentation und dem Teilen von reproduzierbarer Forschung helfen.

Am Ende dieses Leitfadens werden Sie in der Lage sein, Python 3-Code mit Jupyter Notebook, das auf einem lokalen Rechner oder einem Remote-Server läuft, auszuführen.

Voraussetzungen

Um dieses Tutorial zu befolgen, benötigen Sie eine Python 3-Programmierumgebung und das Python venv Modul.

  • auf Ihrem lokalen Computer oder
  • auf einem Ubuntu-Server.

Alle Befehle in diesem Tutorial sollten als Nicht-Root-Benutzer ausgeführt werden. Wenn für den Befehl Root-Zugriff erforderlich ist, wird er mit sudo vorausgegangen. Die Anleitung zur Erstkonfiguration des Servers mit Ubuntu 22.04 erklärt, wie man Benutzer hinzufügt und ihnen sudo-Rechte gewährt.

Schritt 1 — Jupyter Notebook installieren

In diesem Abschnitt werden wir Jupyter Notebook mit pip installieren.

Aktivieren Sie die Python 3-Programmierumgebung, in die Sie Jupyter Notebook installieren möchten. In unserem Beispiel werden wir es in my_env installieren, also werden wir sicherstellen, dass wir im Verzeichnis dieser Umgebung sind und aktivieren sie wie folgt:

  1. cd ~/environments

  2. . my_env/bin/activate

Als nächstes können wir sicherstellen, dass pip auf die aktuellste Version aktualisiert wird:

  1. pip install --upgrade pip

Jetzt können wir Jupyter Notebook mit dem folgenden Befehl installieren:

  1. pip install jupyter

Zu diesem Zeitpunkt ist Jupyter Notebook in die aktuelle Programmierumgebung installiert.

Der nächste optionale Schritt ist für diejenigen, die eine Serverinstallation der Weboberfläche über SSH-Tunneling verbinden.

Schritt 2 (Optional) — Verwendung von SSH-Tunneling zur Verbindung mit einer Serverinstallation

Wenn Sie Jupyter Notebook auf einem Remote-Server installiert haben, müssen Sie sich über SSH-Tunneling mit der Weboberfläche von Jupyter Notebook verbinden. Jupyter Notebook läuft seine Browseroberfläche auf einem bestimmten Port auf Ihrem Remote-Server (zum Beispiel :8888, :8889 usw.), der standardmäßig nicht im Internet zugänglich ist. SSH-Tunneling ermöglicht es Ihnen, sicher mit Ports auf dem Remote-Server zu verbinden, auf die Sie dann über einen lokalen Webbrowser zugreifen können.

Beachten Sie, dass diese Anweisungen dafür ausgelegt sind, von einem lokalen Terminalfenster aus ausgeführt zu werden, d.h. nicht von dem, mit dem Sie sich mit dem Server verbunden haben.

SSH-Tunneling

Wenn Sie Windows verwenden, müssen Sie eine Version von OpenSSH installieren, um von einem Terminal aus ssh nutzen zu können. Wenn Sie lieber in PowerShell arbeiten, können Sie der Dokumentation von Microsoft folgen, um OpenSSH zu PowerShell hinzuzufügen. Wenn Sie lieber eine vollständige Linux-Umgebung zur Verfügung haben möchten, können Sie WSL, das Windows-Subsystem für Linux, einrichten, das standardmäßig ssh enthält. Schließlich können Sie als leichtgewichtige dritte Option Git für Windows installieren, das eine native Windows-Bash-Terminalumgebung bietet, die den ssh-Befehl umfasst. Jede dieser Optionen wird gut unterstützt, und welche Sie wählen, hängt letztendlich von Ihren persönlichen Vorlieben ab.

Wenn Sie einen Mac oder Linux verwenden, haben Sie den ssh-Befehl bereits in Ihrem Terminal verfügbar.

Die Schritte zum Erstellen eines SSH-Tunnels sind ähnlich wie im Leitfaden "Wie man sich mit SSH zu Droplets verbindet", mit dem Unterschied, dass im ssh-Befehl zusätzliche Parameter hinzugefügt werden. Dieser Abschnitt wird die zusätzlichen Parameter umreißen, die im ssh-Befehl benötigt werden, um erfolgreich zu tunneln.

SSH-Tunneling kann durchgeführt werden, indem der folgende SSH-Befehl in einem neuen lokalen Terminalfenster ausgeführt wird:

  1. ssh -L 8888:localhost:8888 your_server_username@your_server_ip

Der ssh-Befehl öffnet eine SSH-Verbindung, aber -L gibt an, dass der angegebene Port auf dem lokalen (Client-)Host an den angegebenen Host und Port auf der Remote-Seite (Server) weitergeleitet werden soll. Das bedeutet, dass alles, was auf der zweiten Portnummer (z.B. 8888) auf dem Server läuft, auf der ersten Portnummer (z.B. 8888) auf deinem lokalen Computer erscheint.

Wenn Sie eine Nachricht erhalten, dass der Port 8888 nicht verfügbar ist, können Sie ihn auf eine andere beliebige Portnummer unter 65535 ändern. Der Port 8888 hat keine wesentliche Bedeutung, wird jedoch häufig für Demos wie diese verwendet.

server_username ist Ihr Benutzername (z.B. sammy) auf dem Server, den Sie erstellt haben, und your_server_ip ist die IP-Adresse Ihres Servers.

Zum Beispiel, für den Benutzernamen sammy und die Serveradresse your_server_ip würde der Befehl lauten:

  1. ssh -L 8888:localhost:8888 sammy@your_server_ip

Wenn nach dem Ausführen des ssh -L Befehls kein Fehler angezeigt wird, können Sie in Ihre Programmierumgebung wechseln und Jupyter Notebook ausführen:

  1. jupyter notebook

Sie erhalten eine Ausgabe mit einer URL. Öffnen Sie in einem Webbrowser auf Ihrem lokalen Computer die Jupyter Notebook-Weboberfläche mit der URL, die mit http://localhost:8888 beginnt. Stellen Sie sicher, dass die Token-Nummer enthalten ist, oder geben Sie die Token-Nummer ein, wenn Sie an http://localhost:8888 dazu aufgefordert werden.

Schritt 3 — Jupyter Notebook ausführen

Mit Jupyter Notebook installiert, können Sie es in Ihrem Terminal ausführen. Führen Sie dazu den folgenden Befehl aus:

  1. jupyter notebook

Ein Protokoll der Aktivitäten des Jupyter Notebooks wird im Terminal ausgegeben. Wenn Sie Jupyter Notebook ausführen, läuft es auf einer bestimmten Port-Nummer. Das erste Notebook, das Sie ausführen, läuft normalerweise auf dem Port 8888. Um die spezifische Port-Nummer zu überprüfen, auf der Jupyter Notebook ausgeführt wird, beziehen Sie sich auf die Ausgabe des Befehls, der verwendet wurde, um es zu starten:

[I NotebookApp] Serving notebooks from local directory: /home/sammy
[I NotebookApp] 0 active kernels 
[I NotebookApp] The Jupyter Notebook is running at: http://localhost:8888/
[I NotebookApp] Use Control-C to stop this server and shut down all kernels (twice to skip confirmation).
...

Wenn Sie Jupyter Notebook auf einem lokalen Computer (nicht auf einem Server) ausführen, sollte sich Ihre Standardbrowser das Jupyter Notebook-Web-App geöffnet haben. Wenn nicht, oder wenn Sie das Fenster schließen, können Sie die im Output angegebene URL aufrufen oder zu localhost:8888 navigieren, um eine Verbindung herzustellen.

Wenn Sie den Jupyter Notebook-Prozess stoppen möchten, drücken Sie Ctrl+C, geben Sie Y ein, wenn Sie dazu aufgefordert werden, und drücken Sie dann Enter, um zu bestätigen.

Sie erhalten die folgende Ausgabe:

[C 12:32:23.792 NotebookApp] Shutdown confirmed
[I 12:32:23.794 NotebookApp] Shutting down kernels

Jupyter Notebook läuft jetzt nicht mehr.

Schritt 4 — Verwendung von Jupyter Notebook

Dieser Abschnitt behandelt die Grundlagen der Verwendung von Jupyter Notebook. Wenn Sie derzeit Jupyter Notebook nicht laufen haben, starten Sie es mit dem Befehl jupyter notebook.

Sie sollten jetzt über einen Webbrowser damit verbunden sein. Jupyter Notebook ist sehr leistungsfähig und verfügt über viele Funktionen. In diesem Abschnitt werden einige grundlegende Funktionen skizziert, um Ihnen den Einstieg in die Verwendung des Notebooks zu erleichtern. Jupyter Notebook zeigt alle Dateien und Ordner im Verzeichnis an, aus dem es ausgeführt wird. Stellen Sie also sicher, dass Sie Ihr Projekt aus dem Projektverzeichnis starten, wenn Sie daran arbeiten.

Um eine neue Notizbuchdatei zu erstellen, wählen Sie Neu > Python 3 aus dem Dropdown-Menü oben rechts:

Dies öffnet ein Notizbuch. Wir können jetzt Python-Code in der Zelle ausführen oder die Zelle in Markdown ändern. Zum Beispiel können wir die erste Zelle so ändern, dass sie Markdown akzeptiert, indem wir auf Zelle > Zelltyp > Markdown in der oberen Navigationsleiste klicken. Wir können jetzt Notizen mit Markdown schreiben und sogar Gleichungen in LaTeX einfügen, indem wir sie zwischen den $$ Symbolen setzen. Zum Beispiel geben Sie Folgendes in die Zelle ein, nachdem Sie sie auf Markdown geändert haben:

Simple Equation

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

where $x = 2$

Um das Markdown in Rich Text umzuwandeln, drücken Sie Ctrl+Enter, und das Folgende sollten die Ergebnisse sein:

Sie können die Markdown-Zellen verwenden, um Notizen zu machen und Ihren Code zu dokumentieren. Lassen Sie uns diese einfache Gleichung implementieren und das Ergebnis ausgeben. Klicken Sie auf die oberste Zelle und drücken Sie dann Alt+Enter, um eine Zelle darunter hinzuzufügen. Geben Sie den folgenden Code in die neue Zelle ein.

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

Um den Code auszuführen, drücken Sie Strg+Eingabe. Sie erhalten die folgenden Ergebnisse:

Sie haben jetzt die Möglichkeit, Module zu importieren und das Notizbuch wie jede andere Python-Entwicklungsumgebung zu verwenden!

Um den Jupyter Notebook-Server zu beenden, kehren Sie zum Terminalfenster zurück, von dem Sie es gestartet haben, und drücken Sie Strg+C. Dies ist eine standardmäßige Tastenkombination zum Beenden von Terminalprozessen, und Jupyter wird Sie auffordern, vor dem Beenden zu speichern.

Schlussfolgerung

Herzlichen Glückwunsch! Sie sollten jetzt in der Lage sein, reproduzierbaren Python-Code und Notizen in Markdown mit Jupyter Notebook zu schreiben. Um eine schnelle Tour durch Jupyter Notebook aus der Benutzeroberfläche heraus zu erhalten, wählen Sie Hilfe > Benutzeroberflächenführung aus dem oberen Navigationsmenü, um mehr zu erfahren.

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