雲伺服器執行Python
『壹』 如何在雲端伺服器運行Jupyter Notebook
墊場演出：如何在ipython Notebook里運行R？（一行命令搞定版）
從去年開始，我拋棄了mathmatica,eviews,matlab之類的商業統計和數學軟體，開始擁抱開源數據分析。這一方面是因為工作需要，想掌握一門更通用的編程語言，一方面也因為和所有中國的分析師一樣，我用的是盜版的eviews和matlab，因此是完全沒有客戶支持。為了解決日常問題而花的研究文檔和stackoverflow上的工作量，並不比用開源軟體更少。而開源的好處是，實在查不到解決方案了，至少我還可以去看源代碼，雖然看不看得懂可以再討論，但 I『d like to have the option。
大家都知道開源數據分析的兩大利器，IPython 和 R。一般來說，IPython從Python發展而來，更傾向於科學計算。互聯網數據分析更喜歡用。而R是統計學家發展出的一門語言，在金融、經濟和社會科學領域應用更廣泛。我更喜歡R的數據解構和與數學相關的syntax，在讀完R的入門教程之後，很多時候我都不需要去查文檔，猜都能猜到我想用的一些函數名稱(lag(),diff())。另一方面，我也喜歡Ipython Notebook的交互方式，在富文本的展示效果和使用體驗上，R markdown簡直就是個不成熟的玩具，更何況Python還是個更成熟的通用編程語言，除了數據以外，幾乎可以和這個世界的一切協議進行通信。之前，我一直是在用Rstudio調試R代碼，用Anaconda的IPython Notebook或者spyder調試Python代碼，有必要的話再通過Rpy2之類的介面綜合起來。
但是8月底，收到了Anaconda的一封郵件：Ipython Notebook升級到4.0，改名Jupyter。而且，可以開始用conda管理R的程序包了，Anaconda正式支持R！下載安裝Anaconda，然後一條命令：
conda create -n my-r-env -c r r-essentials
就可以創建R的虛擬環境，安裝由Anaconda維護的R發行版本r-essentials 然後在ipython Notebook裡面用R的語法調試、運行R程序！Windows,linux,OS X全都可用！how cool is that！再見啦，rpy2。
正場：如何在雲端運行Jupyter Notebook?
成功在ipython裡面創建了R的環境之後，我又想嘗試之前的一個想法了，部署一個雲端的計算伺服器。傳統行業還沒有進入大數據時代，數據量相對較小，絕大部分運算任務都是在我的筆記本上解決。但因為開始用Python了，也開始自己寫爬蟲、甚至想做自己的雲端數據可視化方案(否則怎麼向非碼農的領導展示花了這么多時間的研究成果？代碼？）。當然，rstudio擁有rstudio server版本，也可以在雲端運行。但我覺得ipython的界面是一個更漂亮的前端頁面，支持markdown功能，可以寫入很多注釋文檔，以便非碼農使用。另一方面，ipython支持bokeh,一個html5的數據可視化方案。
google了一陣之後發現，目前網上所有在雲端安裝ipython notebook的方案都是基於ipython 2.x的。而在ipython3.0之後，原有的配置方法已經不可用，只好自己去研究文檔。經過幾個小時的試錯，終於在雲端開始跑起了。
以下是主要步驟，前提是，擁有一個虛擬機，並且有ssh賬號登陸。沒有的同學可以自己在阿里雲之類的服務商處申請，個人推薦」1元免費試用「1個月的微軟雲。一般這些主機服務商都會提供一個基本的教程，因此從設置主機直到創建賬號，ssh登陸都應該不是什麼問題。
接下來，下載miniconda，一個科學計算環境管理軟體，Anaconda的最小發型版本（假設運行的是64位Linux 虛擬機)：
wget "https://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh"
然後安裝：
sudo bash Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh
然後通過miniconda的環境管理軟體，conda安裝必要被ipython和ipython-notebook.
conda install ipython
conda install ipython-notebook
接下來，我們需要創建一個名為nbserver的配置。
ipython profile create nbserver
這將創建一個文件夾，其中包含一些原始的配置文件。我們跳轉到這個文件夾進行一些配置
cd ~/.ipython/profile_nbserver/
由於ipython Notebook要求https連接，因此我們需要創建一個ssl證書。
openssl req -x509 -nodes -days 365 -newkey rsa:1024 -keyout mycert.pem -out mycert.pem
命令執行後根據提示輸入信息就好，當然，這個證書並未獲得認證，因此用chrome之類的瀏覽器訪問的時候會得到一些錯誤信息，這個問題我們一會兒說。接下來我們創建一個密文的密碼。
python -c "import IPython;print IPython.lib.passwd()"
運行之後進入一個創建密碼hash值的小程序，根據提示輸入你想用的安全口令：
Enter password:
Verify password:
sha1:b86e933199ad:a02e9592e59723da722.. #這是我的密碼的hash值，後段被刪除，你的密碼得到的結果應該不同
然後開始編輯配置文件，通過vi編輯文件的命令如下：
vi ipython_notebook_config.py
這個文件可能不存在，那麼通過vi創建一個，配置文件的內容如下：
c = get_config()
# 所有matplotlib的圖像都通過iline的方式顯示
c.IPKernelApp.pylab = 'inline'
# 這一行指向我們剛剛創建的ssl證書
c.NotebookApp.certfile = u'/home/azureuser/.ipython/profile_nbserver/mycert.pem'
# 給出剛剛創建的密碼的哈希值
c.NotebookApp.password = u'sha1:b86e933199ad:a02e9592e5 etc... '
c.NotebookApp.ip = '*'
# 給出運行的埠，ipython默認為8888
c.NotebookApp.port = 8888
# 禁止在運行ipython的同時彈出瀏覽器
c.NotebookApp.open_browser = False
編輯完成以後按兩次shift+z 保存退出
配置完畢以後就可以運行ipython Notebook的服務端了：
jupyter notebook --config=/home/azureuser/.ipython/profile_nbserver/ipython_notebook_config.py #給出你剛才創建的nbserver路徑，這里為微軟azure雲默認的情況
當然，微軟雲還需要配置一下伺服器端的endpoint，將雲主機的https埠(443)指向內部的8888埠。
在你的瀏覽器地址欄輸入：
https://www.youappdomain.com
這時候會遇到https提示根證書並非認證證書，不用管這個提示繼續進入，voila，你的ipython Notebook server架好啦！
輸入你剛才創建的密碼，就可以開始像在本地一樣使用了。
附註：這是我的第一篇技術博客，之前遇到各種技術問題就在網上搜，stackoverflow、quora和知乎的熱心人們分享的技術經驗都給了我很大的幫助。因為幾乎從來沒遇到過別人沒有解決過的問題，一直沒想到要寫技術分享的博客，直到這次配置Jupyter Notebook。這好像是中英文世界裡第一個在雲端配置Jupyter Notebook 4.0的教程，同時也是第一個在中文世界裡傳播r-essential這個好消息的博客文章。 let me know what you think.
python環境在小鳥雲雲伺服器裝好後，就有一個IDLE工具，你找一下安裝目錄，自帶的編輯器，在任意目錄新建一個 aa.py 文件，用記事本和IDLE工具都行，輸入print("Hello World")，如果你使用的是IDLE，直接按F5，就能查看結果，如果用記事本，打開CMD，進入這個目錄，輸入命令python aa.py就出來結果了。
『叄』 python爬蟲 如何自己用雲伺服器上搭建代理伺服器 並使用requests測試代理
1、簡介
使用同一個ip頻繁爬取一個網站，久了之後會被該網站的伺服器屏蔽。所以這個時候需要使用代理伺服器。通過ip欺騙的方式去爬取網站
可以使用http://yum.iqianyue.com.com/proxy中找到很多伺服器代理地址
2、應用
# *-*coding:utf-8*-*
from urllib import request
def use_porxy(porxy_addr,url):
porxy = request.ProxyHandler({'http':porxy_addr})
opener = request.build_opener(porxy, request.ProxyHandler)
request.install_opener(opener)
data = request.urlopen(url).read().decode('utf-8')
return data
data = use_porxy("114.115.182.59:128","http://www..com")
print(len(data))
『肆』 在雲伺服器ecs上運行python socket模塊的伺服器端代碼，用自己的筆記本運
可以直接安裝最新版的python，裡面自帶pip。
然後用pip安裝virtualenv，用virtualenv做環境分離出python3.4。這一步往上很多教程，非常簡單，一搜就能搜到。
再在你分離出的環境里用pip安裝項目用到的依賴。
最後，你需要把代碼上傳，並且運行。
『伍』 上傳到雲伺服器的文件怎麼讀取（Python）
ssh 連接到伺服器，cd到文件所在路徑，cat該文件
『陸』 新浪雲PythonSAE伺服器如何配置
不一樣的程序可能會有不同的安裝要求，具體要看你是什麼程序的，我是用的小鳥雲伺服器。不懂的可以問下他們客服
『柒』 有沒有運行python的伺服器
repl可以
另外如果你是學生 申請阿里或者騰訊的雲伺服器很便宜，一個月幾塊錢
『捌』 python程序怎麼部署到雲伺服器
你需要登錄雲伺服器管理控制台，記錄被我打馬賽克位置的公網ip。
登錄伺服器
windows推薦下putty進行連接遠程伺服器，linux和macos不需要那麼麻煩，ssl就行了。
putty
在下圖的host name中輸入你的公網IP，點擊open。
putty界面
輸入密碼，看不見輸入不要慌，linux就是這樣保護安全的。
Paste_Image.png
登錄成功界面見下圖，然後想怎麼操作就怎麼操作了。
登陸成功界面
運行我的python文件
推薦FileZilla進行文件傳輸（不具體說明了），我上傳了我的flask網站項目
我的項目
記住伺服器同時有Python2和Python3,
python
運行的時候記得使用合適的版本，我用的是虛擬環境（自行網路如何創建虛擬環境）
在運行python之前先安裝一個screen，他可以將一個程序在後台運行
sudo apt-get install screen
運行python文件，成功後按下ctrl+A和ctrl+D可以隱藏。隱藏後可以輸入screen -r 恢復。
運行成功
『玖』 python socket如何連接到華為雲伺服器
這篇文章主要介紹了python使用socket連接遠程伺服器的方法,涉及Python中socket通信的基本技巧,具有一定參考借鑒價值,需要的朋友可以參考下
本文實例講述了python使用socket連接遠程伺服器的方法。分享給大家供大家參考。具體如下：
import socket
print "Creating socket...",
s = socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM)
print "done."
print "Looking up port number...",
port = socket.getservbyname('http', 'tcp')
print "done."
print "Connecting to remote host on port %d..." % port,
s.connect(("www.jb51.net", port))
print "done."
『拾』 python如何使遠端的伺服器執行指令
你可以使用python的pexcpct包通過ssh調用遠程伺服器指令：
import pxssh
import getpass
try:
s = pxssh.pxssh()
hostname = raw_input('hostname: ')
username = raw_input('username: ')
password = getpass.getpass('password: ')
s.login (hostname, username, password)
s.sendline ('uptime') # run a command
s.prompt() # match the prompt
print s.before # print everything before the propt.
s.sendline ('ls -l')
s.prompt()
print s.before
s.sendline ('df')
s.prompt()
print s.before
s.logout()
except pxssh.ExceptionPxssh, e:
print "pxssh failed on login."
print str(e)
其他方法使用可以參考：http://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/l-cn-pexpect1/
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