📖Notebook 配置

开朗的萝卜头
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开始之前安装相应环境：

  1. 安装 Anaconda 或者 miniconda
  1. 创建 conda 环境并激活
conda create jupyter_notebook python=3.9
conda activate jupyter_notebook

Shell

  1. 安装 jupyter notebook conda install jupyter notebook
  1. 生成 Notebook配置文件 jupyter notebook --generate-config 这个命令会在用户主目录下（通常是 ~/.jupyter/）生成一个名为 jupyter_notebook_config.py 的文件。它会提示配置文件的路径，例如 /home/your_username/.jupyter/jupyter_notebook_config.py

Notebook 指定默认启动目录

通过修改 ~/.jupyter/jupyter_notebook_config.py 文件中的 c.ServerApp.root_dir 配置项，现在可以指定 Jupyter Notebook 启动时直接进入想要的目录。

配置密码登录

Jupyter Notebook 从 token 认证切换到了密码认证。这涉及到：

  1. 使用 ipython 生成 argon2 格式的密码哈希值。Jupyter Notebook 不会直接存储明文密码，而是存储密码的哈希值。需要使用 IPython 来生成这个哈希值。
    1. 启动 IPython 解释器 python -m IPython 或者直接输入 ipython (如果安装了 IPython)
    2. 在 IPython 中生成哈希值, 在 IPython 提示符 In [1]: 后面，输入以下 Python 代码
      1. from notebook.auth import passwd
passwd()
# 会提示输入要设置的密码两次
# 成功后，它会输出一串密码哈希值
# 输入 exit() 并按回车
      2. Python
  1. 在配置文件中，将 c.ServerApp.password 设置为这个哈希值。
  1. 将 c.ServerApp.password_required 设置为 True，强制要求密码登录。
  1. 将 c.ServerApp.token 设置为 ''（空字符串）以禁用 token 认证。
  1. 将 c.ServerApp.allow_unauthenticated_access 设置为 False，以强制进行认证。

Python内核配置

在一个 Conda 环境中安装了特定版本的 Python（比如 python=3.9），并在该环境中启动 Jupyter Notebook 时，默认情况下，新创建的 Notebook 会使用该环境中的 Python 3.9 作为其内核。

在 Jupyter Notebook 中使用其他版本的 Python 内核

如果想在同一个 Jupyter Notebook 中使用其他版本的 Python，或者说，想让 Jupyter Notebook 能够识别并切换到其他 Conda 环境中的 Python 版本，需要做以下几件事：

核心概念：IPykernel

Jupyter Notebook 并不是直接运行 Python 代码，而是通过一个叫做 IPykernel 的程序来与底层的 Python 环境进行交互。每个希望在 Jupyter Notebook 中使用的 Python 环境，都需要安装相应的 IPykernel，并将其注册到 Jupyter Notebook 中。

步骤：

假设现在有一个 Conda 环境，叫做 my_python_3.10_env，里面安装了 Python 3.10，想让 Jupyter Notebook 也能用它。

  1. 在目标 Conda 环境中安装 ipykernel ： 首先，需要激活想要使用的 Python 版本的 Conda 环境，并在该环境中安装 ipykernel
    1. # 激活的目标环境，比如一个名为 my_python_3.10_env 的环境
conda activate my_python_3.10_env
# 在这个环境中安装 ipykernel
conda install ipykernel
    2. Shell
  1. 将该环境注册为 Jupyter 内核： 安装 ipykernel 后，需要告诉 Jupyter Notebook 这个环境的存在 python -m ipykernel install --prefix=$CONDA_PREFIX --name python_3.10 --display-name "pp_3.10"
      • python -m ipykernel install：这是注册内核的命令。
      • $CONDA_PREFIX：这是一个环境变量，它会自动指向当前活跃的 Conda 环境的安装路径（例如 /home/{user_name}/anaconda3/envs/py_3.10）。使用它能确保内核被注册到
      • -name my_python_3.10_env：给这个内核一个内部名称，通常与 Conda 环境名称相同。
      • -display-name "Python (3.10)"：这是在 Jupyter Notebook 界面中显示的名称

这样做了之后：

当启动 Jupyter Notebook 后：

  • 创建新 Notebook 时： 在 Jupyter Notebook 的主界面，点击 "New" 按钮时，会在下拉菜单中看到刚刚注册的内核（例如 "Python (3.10)"），可以选择它来创建一个使用该 Python 版本的 Notebook。
  • 切换现有 Notebook 的内核： 如果已经打开了一个 Notebook，也可以在 Notebook 内部通过菜单栏的 Kernel -> Change kernel 选项来切换到其他已注册的内核。

可能因为诡异的权限问题，导致新的kernel不生效，可以尝试安装 nb_conda_kernels conda install nb_conda_kernels

 

查看所有kernel jupyter kernelspec list 删除kernel jupyter kernelspec uninstall kernel_name

Kernel 的Python版本 VS notebook环境Python版本

在notebook cell里输入 !which python, 指向的是，当前运行notebook的环境的Python

在cell里输入如下代码，输出的是kernel的Python的版本

import sys

print("Python version:", sys.version)
print("Executable path:", sys.executable)

Python

 

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**免密登录服务器/服务器登录加 AuthUbuntu开荒**

相关文章 :

**目录

开始之前安装相应环境：Notebook 指定默认启动目录配置密码登录Python内核配置在 Jupyter Notebook 中使用其他版本的 Python 内核

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